이러한 뛰어난 성능 덕분에 트랜스포머는 챗GPT와 같은 언어 모델의 기반 기술이 되었습니다. 구글, 메타(구 페이스북) 등이 개발하는 다양한 언어 모델들도 모두 트랜스포머 아키텍처를 바탕으로 합니다. 자연어 처리뿐만 아니라 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 여러 분야에서도 트랜스포머가 적용되고 있으며, 최고 수준의 성능을 달성할 잠재력을 보여주고 있습니다. 이처럼 트랜스포머는 모델 품질과 훈련 효율성을 크게 개선한 혁신적인 구조로 자리 잡았고, AI 기술 발전의 중심에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다.

트랜스포머는 인코더와 디코더, 두 주요 모듈로 구성된 모델입니다. 이 두 모듈은 각각 여러 층의 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망으로 이루어져 있습니다.

인코더는 입력 데이터를 받아 이를 의미 있는 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 셀프 어텐션과 피드포워드 신경망의 여러 층으로 구성되어 있으며, 입력 시퀀스의 각 단어가 서로 어떻게 연결되는지를 모델링해 문맥을 이해할 수 있도록 돕습니다.

디코더는 인코더에서 생성된 표현을 받아 이를 바탕으로 최종 출력을 생성합니다. 디코더 역시 셀프 어텐션과 피드포워드 신경망으로 구성되어 있으며, 인코더의 출력과 결합하여 문맥에 맞는 자연스러운 문장을 생성하도록 설계되어 있습니다.