딥러닝

2017년, Vaswani 등이 발표한 기념비적인 논문 **“Attention Is All You Need”**에 의해 인공지능 연구 지형은 영원히 바뀌었습니다. 이 논문은 순환 신경망(RNN, LSTM)과 같은 재귀적 구조를 완전히 배제하고, 대신 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 사용하여 시퀀스 데이터를 병렬로 처리하는 혁신적인 신경망 아키텍처인 Transformer를 도입했습니다. 오늘날 Transformer는 GPT-4, Gemini, Claude, Llama를 포함한 거의 모든 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 동력입니다. 이 블로그에서는 Transformer 네트워크의 작동 방식을 명쾌하게 밝히고 셀프 어텐션 메커니즘이 수학적 및 실무적으로 어떻게 구현되는지 설명합니다.

자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 분야에서 기계 번역, 텍스트 요약, 대화 생성 능력은 혁신적인 변화를 겪었습니다. 이러한 변화의 중심에는 시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq) 아키텍처와 선구적인 어텐션(Attention) 메커니즘이 자리 잡고 있습니다. 현대의 트랜스포머(Transformer)가 등장하기 전, 이 두 가지 혁신은 입력 시퀀스와 출력 시퀀스의 길이가 서로 다를 때 이들을 효과적으로 매핑해야 하는 딥러닝 분야의 가장 큰 난제 중 하나를 해결했습니다.

급변하는 2026년의 디지털 시대에 **컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV)**은 인공지능의 가장 혁신적인 분야 중 하나로 자리 잡았습니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간처럼, 혹은 인간보다 더 뛰어나게 시각적 세계를 ‘보고’ 해석할 수 있게 해주는 과학입니다. 스마트폰의 얼굴 인식부터 택배를 배달하는 자율 주행 드론에 이르기까지, 컴퓨터 비전은 우리 주변 어디에나 존재합니다. 그렇다면 기계는 실제로 어떻게 숫자 그리드를 인식된 물체로 변환할까요?