컴퓨터는 문장을 어떻게 이해할까? – '트랜스포머' 이야기

우리가 컴퓨터에게 말을 걸면, 요즘은 꽤 똑똑하게 대답합니다.
"내일 날씨 알려줘", "이 노래 무슨 곡이야?"
이렇게 물으면 스마트폰이 척척 대답하죠.

그런데 컴퓨터는 어떻게 그렇게 말을 잘 알아듣는 걸까요?
그 중심에 있는 기술이 바로 **‘트랜스포머(Transformer)’**입니다.
오늘은 그 트랜스포머가 뭔지, 어떤 일을 하는지 쉽게 풀어드리겠습니다.

단어를 ‘따로따로’가 아니라 ‘한꺼번에’ 본다

예전의 컴퓨터는 문장을 한 단어씩 순서대로 읽으며 처리했습니다.
마치 초등학생이 책을 한 글자씩 읽듯이 말이죠.

그런데 사람은 문장을 읽을 때 전체를 한꺼번에 보고 의미를 파악합니다.
트랜스포머는 이런 **‘한꺼번에 보기’**를 할 수 있는 똑똑한 구조입니다.

예를 들어 이런 문장이 있다고 해볼게요.

"지수는 바나나를 먹고, 은지는 사과를 먹었다."

이 문장에서 “먹었다”가 누구의 행동인지 알려면 앞의 단어들과 연결을 잘해야 하죠.
트랜스포머는 문장을 통째로 보면서 이런 관계들을 계산해 냅니다.
그래서 문장의 맥락을 훨씬 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.

트랜스포머의 똑똑한 비결은 바로 ‘어텐션(attention)’이라는 기능입니다.
우리말로 하면 ‘주의 기울이기’쯤 됩니다.

예를 들어 이런 문장을 생각해 보세요.

“그녀는 사과를 들고 있었고, 그것은 아주 맛있어 보였다.”

여기서 “그것”이 의미하는 게 무엇일까요?
바로 앞에 있는 사과를 말하는 거죠.

트랜스포머는 이런 문장에서 “그것”이라는 말이 어떤 단어를 가리키는지 스스로 판단합니다.
사람이 생각하듯, ‘아, 이건 사과 얘기구나’ 하고 연결하는 겁니다.
이게 바로 ‘어텐션’이라는 기술입니다.

지금 이 글을 보고 계시는 ChatGPT도 트랜스포머 기술로 만들어졌습니다.
그 외에도 우리가 자주 접하는 여러 서비스에 활용되고 있습니다.

이처럼 트랜스포머는 단순한 계산기 수준이 아니라,
문장의 의미를 파악하고, 인간처럼 추론하는 데 가까운 도구입니다.

트랜스포머는 단어를 하나하나 보는 것이 아니라,
모든 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지를 계산합니다.

마치 사람의 뇌처럼 각 단어를 연결해서 의미를 조립하는 식이죠.

이 덕분에 컴퓨터는 단어의 위치, 의미, 강조, 의도 등을 고려해서
“가장 자연스럽고 정확한 대답”을 만들 수 있습니다.

사람처럼 말을 알아듣는 컴퓨터,
그 중심에는 트랜스포머라는 기술이 있습니다.

이 기술은 지금도 계속 발전 중입니다.
앞으로는 더 자연스럽게 말하고, 더 정확하게 이해하는 인공지능이 나올 것입니다.

이 글을 보시는 여러분이 오늘 이 개념을 처음 들으셨더라도,
트랜스포머는 결코 어려운 개념이 아닙니다.
'문장을 전체로 바라보는 능력',
그것이 바로 트랜스포머의 핵심입니다.