안녕하세요. 소프트웨어 공장입니다. 최근 인공지능 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 LLM(대형 언어 모델)의 발전 속도가 눈부십니다. 이러한 혁신의 중심에는 ChatGPT의 기반이 된 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처가 자리를 잡고 있습니다. 과거의 기술적 한계를 어떻게 극복하고 현재의 AI 시대를 열었는지, 그 핵심 개념과 구조를 개발자 시선에서 이해하기 쉽게 정리해 드리고자 이번 글을 준비했습니다.핵심 요약 3줄트랜스포머는 RNN의 고질적인 문제였던 병렬 처리 불가능과 장기 의존성 한계를 Self-Attention 메커니즘으로 해결했습니다.입력 데이터의 모든 단어 간 관계를 동시에 파악하는 Multi-Head Attention과 순서 정보를 부여하는 Positional Encoding..