긴 글 압축의 마법, 트랜스포머 요약 기술 꿀팁

복잡한 정보를 한눈에! 트랜스포머의 마법 같은 힘

구글이 선보인 혁신, 트랜스포머란 무엇인가요?

여러분, 정보의 홍수 속에서 허우적대본 경험, 다들 있으시죠? 저도 매일 쏟아지는 뉴스 기사나 보고서를 보면서 ‘이걸 언제 다 읽지?’ 하는 막막함에 시달리곤 해요. 그런데 여기서 구세주처럼 등장한 기술이 바로 ‘트랜스포머(Transformer)’예요.

2017 년 구글이 처음 선보인 이 기술은 정말이지 자연어 처리 분야의 판도를 완전히 뒤집어 놓았다고 해도 과언이 아니랍니다. 기존의 순차적인 방식과는 달리, 문장 전체를 한 번에 보고 중요한 부분에 집중하는 ‘셀프 어텐션(Self-Attention)’이라는 기법을 사용하는데요, 이게 정말 물건이에요.

마치 사람이 글을 읽을 때 중요한 부분을 체크하면서 전체적인 맥락을 파악하는 것과 비슷하다고 생각하시면 이해가 쉬울 거예요. 이 덕분에 트랜스포머는 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주며 우리 삶을 더욱 스마트하게 만들어주고 있죠.

처음 이 기술이 나왔을 때, 저는 ‘와, 드디어 컴퓨터가 사람처럼 글을 읽고 이해하는 날이 오는구나!’ 하고 감탄했던 기억이 생생해요. 이 기술이 없었다면 지금처럼 똑똑한 AI 서비스들은 아마 꿈도 꾸지 못했을 거예요.

왜 텍스트 요약에 트랜스포머가 필수적일까요?

그렇다면 왜 하필 텍스트 요약에 트랜스포머가 그렇게 중요한 역할을 하는 걸까요? 제 경험상, 이전의 요약 기술들은 단순하게 문장을 줄이거나 중요한 단어를 나열하는 수준에 머물렀어요. 하지만 트랜스포머는 그 차원이 달라요.

단순히 표면에 드러난 단어들을 엮는 것이 아니라, 문장들 사이의 숨겨진 상관관계, 즉 문맥을 파악하는 능력이 탁월하답니다. 예를 들어, 긴 경제 뉴스를 요약한다고 가정해볼게요. 기존 방식은 특정 단어의 빈도만 보고 요약할 수 있었지만, 트랜스포머는 기사 전체의 흐름을 이해하고, 어떤 경제 지표가 어떤 사건에 영향을 미쳤는지, 또 그 결과가 무엇인지까지 유기적으로 연결해서 핵심 메시지를 전달해줘요.

마치 제가 기사를 읽고 중요한 내용을 꼼꼼히 정리해주는 친구처럼 느껴진달까요? 특히, 여러 변수 시계열을 입력해 그들의 숨겨진 상관관계를 이용하는 구글의 TFT(Temporal Fusion Transformer) 같은 기법은 수요 예측 분야에서도 활발하게 연구되고 있을 정도로 그 응용 범위가 넓습니다.

이처럼 트랜스포머는 복잡한 정보 속에서 진정한 의미를 찾아내 요약해주는 ‘지능형 요약’을 가능하게 하는 핵심 열쇠라고 할 수 있죠.

텍스트 요약, 이제는 ‘사람처럼’ 읽어주는 시대!

단순 요약을 넘어, 문맥까지 이해하는 똑똑함

예전에는 텍스트 요약이라고 하면 중요한 문장을 그대로 가져오거나 단어만 뚝뚝 끊어서 나열하는 경우가 많았어요. 하지만 이런 요약은 읽어도 ‘그래서 핵심이 뭔데?’ 하고 고개를 갸웃하게 만들 때가 많았죠. 문맥이 끊기니 내용을 온전히 파악하기가 어려웠거든요.

그런데 트랜스포머 기반의 요약 기술을 직접 경험해보니, 정말 깜짝 놀랐습니다. 단순히 문장을 줄이는 수준을 넘어서, 마치 사람이 글을 꼼꼼히 읽고 의미를 곱씹으며 요약한 것처럼 느껴지는 거예요. 텍스트 속 단어 하나하나의 의미는 물론, 그 단어들이 모여 만들어내는 문장의 의도, 그리고 문장들이 이어져 형성하는 전체적인 흐름까지 모두 이해해서 핵심만 쏙 뽑아내더라고요.

제가 느낀 바로는, 단순히 정보만 전달하는 게 아니라 ‘이 글의 필자가 정말 하고 싶었던 이야기는 이거구나!’ 하고 공감까지 할 수 있게 해주는 수준이랄까요? 특히 뉴스나 블로그 글처럼 다양한 관점과 복잡한 정보가 섞여있는 텍스트를 요약할 때 이 능력이 빛을 발합니다.

방대한 정보 속에서 핵심을 짚어내는 능력

우리가 매일 접하는 정보의 양은 상상을 초월하죠. 각종 문서, 논문, 뉴스 기사, SNS 피드 등 정말 셀 수 없을 정도예요. 이 모든 걸 다 읽고 소화하려면 하루 24 시간도 모자랄 거예요.

저도 예전에는 중요한 정보를 놓치지 않으려고 애쓰다 결국 시간만 낭비하고 지쳐버리는 경우가 많았어요. 그런데 트랜스포머 기반의 요약 기술을 사용하면서부터는 그런 고민이 확 줄었어요. 방대한 텍스트 더미 속에서 제가 정말 필요로 하는 핵심 정보만 정확하게 짚어주는 능력이 뛰어나기 때문이죠.

예를 들어, 특정 연구 분야의 최신 논문 수십 편을 빠르게 훑어보고 싶을 때, 각 논문의 초록뿐만 아니라 본문까지 트랜스포머가 요약해준 덕분에 시간을 정말 많이 아낄 수 있었어요. 중요한 부분은 더 자세히 요약해주고, 덜 중요한 부분은 간략하게 정리해주는 유연함까지 갖추고 있어서, 마치 제가 직접 손으로 요약한 것 같은 자연스러운 결과물을 얻을 수 있었답니다.

이런 경험을 하면서 저는 ‘이젠 정말 AI가 우리 삶의 똑똑한 조력자가 되어가고 있구나’ 하고 확신하게 되었어요.

어텐션 메커니즘, 트랜스포머 요약의 핵심 비밀

셀프 어텐션, 문장 속 중요한 단어를 찾아내는 눈

트랜스포머가 이토록 똑똑하게 요약을 해낼 수 있는 비결은 바로 ‘셀프 어텐션(Self-Attention)’이라는 메커니즘에 있어요. 이게 도대체 뭘까요? 쉽게 설명하자면, 우리가 글을 읽을 때 중요한 단어나 구문에 무의식적으로 더 집중하잖아요?

셀프 어텐션이 바로 그런 역할을 한다고 보시면 돼요. 문장 속의 모든 단어들이 서로 어떤 관계를 가지고 있는지, 어떤 단어가 요약에 더 중요한 역할을 하는지 스스로 파악해서 가중치를 부여하는 방식이죠. 예를 들어, “나는 어제 친구와 도서관에서 책을 읽었다”라는 문장이 있다고 해봅시다.

‘책’과 ‘읽었다’는 밀접한 관계를 가지고 있고, ‘도서관’은 장소를 나타내 중요한 맥락을 제공하겠죠. 셀프 어텐션은 이처럼 문장 안에서 단어들 간의 상호작용을 분석해서 가장 핵심적인 의미를 뽑아내는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 제가 처음 셀프 어텐션의 개념을 접했을 때, ‘어떻게 기계가 이렇게 스스로 중요한 것을 판단하지?’라는 생각에 정말 신기했던 기억이 납니다.

이런 똑똑한 집중력 덕분에 트랜스포머는 길고 복잡한 문장도 막힘없이 요약할 수 있는 거예요.

복잡한 관계를 파악하는 트랜스포머의 비결

사람이 글을 이해할 때는 단어 하나하나의 의미뿐만 아니라, 단어들이 모여 문장을 이루고, 문장들이 모여 문단을 이루는 복잡한 관계망 속에서 전체적인 의미를 파악합니다. 트랜스포머는 이러한 복잡한 관계를 파악하는 데 놀라운 능력을 발휘해요. 셀프 어텐션 메커니즘을 여러 층으로 쌓아 올린 구조를 통해, 문장 내의 단어 관계뿐만 아니라 문장과 문장 사이, 그리고 전체 문서의 맥락까지 깊이 있게 이해할 수 있게 됩니다.

마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 정보들을 하나하나 놓치지 않고 분석해서 가장 적절한 요약을 도출해내는 거죠. 저는 이 부분이 트랜스포머가 기존의 순환신경망(RNN)이나 장단기 메모리(LSTM) 같은 모델들과 확연히 차별화되는 지점이라고 생각해요. 기존 모델들이 순차적으로 정보를 처리하다 보니, 문장이 길어지면 앞에 나온 정보의 중요도를 잊어버리거나 관계를 놓치는 경우가 많았거든요.

하지만 트랜스포머는 병렬 처리 방식을 통해 이러한 한계를 극복하고, 아무리 긴 텍스트라도 전체적인 맥락 속에서 핵심을 찾아내는 데 능숙합니다. 이런 기술적인 비결 덕분에 우리가 만나는 트랜스포머 기반의 요약문은 단순히 나열된 문장이 아니라, 필자의 의도가 담긴 하나의 새로운 글로 느껴지는 거예요.

실생활에서 만나는 트랜스포머 요약, 이런 곳에 쓰여요

뉴스 기사, 보고서, 논문, 이제 빠르게 읽어봐요

우리가 매일 접하는 정보의 바다 속에서 트랜스포머 기반의 텍스트 요약 기술은 이미 다양한 형태로 우리의 삶을 편리하게 만들고 있어요. 제가 개인적으로 가장 많이 활용하는 분야는 바로 뉴스 기사와 보고서 요약입니다. 출근길에 수많은 뉴스를 하나하나 다 읽을 시간이 없는데, AI가 주요 뉴스의 핵심을 몇 줄로 요약해 주니 세상이 돌아가는 큰 흐름을 놓치지 않고 파악할 수 있어서 정말 유용해요.

특히, 전문 분야의 긴 보고서나 학술 논문을 읽어야 할 때 그 진가를 발휘합니다. 저는 중요한 연구 자료를 찾을 때 트랜스포머 기반의 요약 도구를 먼저 사용해서 논문의 핵심 내용을 빠르게 파악하고, 제가 필요로 하는 정보가 담겨있는지 효율적으로 판단하곤 해요. 덕분에 불필요한 자료를 읽는 데 시간을 낭비하지 않고, 정말 중요한 연구에만 집중할 수 있게 되었죠.

이처럼 트랜스포머는 방대한 텍스트 정보를 소비해야 하는 현대인들에게 없어서는 안 될 필수 도구로 자리매김하고 있답니다.

업무 효율성을 높여주는 스마트 비서 역할

비단 개인적인 정보 습득뿐만 아니라, 업무 환경에서도 트랜스포머 기반의 텍스트 요약은 그야말로 ‘스마트 비서’ 역할을 톡톡히 해내고 있습니다. 회의록 요약, 이메일 스레드 정리, 고객 문의 요약 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 AI가 대신 처리해주는 거죠. 예를 들어, 길고 복잡한 회의록을 처음부터 끝까지 읽는 대신, AI가 핵심 의사결정 사항과 다음 액션 아이템만 깔끔하게 정리해주니 불필요한 시간 낭비를 줄이고 바로 업무에 착수할 수 있어요.

저도 얼마 전 한 프로젝트에서 방대한 고객 피드백을 분석해야 했는데, 트랜스포머 기반 요약 도구가 수천 건의 피드백에서 공통적인 문제점과 주요 요구사항을 신속하게 뽑아준 덕분에 훨씬 빠르고 정확하게 보고서를 작성할 수 있었습니다. 이런 경험을 통해 저는 ‘아, 이제는 단순 반복 작업은 AI에게 맡기고, 사람은 더 창의적이고 전략적인 일에 집중할 수 있겠구나’ 하고 느꼈어요.

트랜스포머는 우리에게 단순히 ‘요약’이라는 기능을 제공하는 것을 넘어, 업무 생산성을 혁신적으로 향상시키는 강력한 도구로 활용되고 있답니다.

기존 방식과의 차이? 트랜스포머가 특별한 이유

RNN 기반 모델과의 결정적인 비교

트랜스포머가 등장하기 전에는 주로 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순환 신경망 기반의 모델들이 자연어 처리 분야를 이끌었어요. 이 모델들은 정보를 순차적으로 처리하는 방식인데, 긴 문장을 처리할 때에는 앞에서 처리한 정보의 중요도를 잊어버리거나(이를 ‘장기 의존성 문제’라고 부르죠), 병렬 처리가 어려워 속도 측면에서 한계를 보였어요.

제 경험에 비춰보면, 마치 제가 긴 글을 읽다가 중간쯤 가면 앞 내용이 가물가물해지는 것과 비슷하다고 할 수 있을 것 같아요. 하지만 트랜스포머는 이러한 문제점을 ‘어텐션 메커니즘’으로 통쾌하게 해결했습니다. 문장 전체를 한 번에 보고 각 단어의 중요도를 동시에 파악할 수 있어서 긴 텍스트에서도 일관된 성능을 유지할 수 있어요.

아래 표에서 RNN 기반 Seq2Seq 모델과 트랜스포머 기반 Seq2Seq 모델의 차이를 한눈에 비교해볼 수 있습니다.

구분	RNN 기반 Seq2Seq	트랜스포머 기반 Seq2Seq
기반 구조	RNN/LSTM/GRU	Self-Attention
처리 방식	순차적 처리	병렬 처리
장점	구조가 비교적 간단, 시계열 데이터에 강점	긴 문맥 이해 능력 탁월, 빠른 학습 속도
단점	장기 의존성 문제, 병렬 처리 어려움	모델 복잡성 높음, 많은 데이터 요구

빠르고 정확하게, 병렬 처리의 힘

트랜스포머의 가장 혁신적인 특징 중 하나는 바로 ‘병렬 처리’가 가능하다는 점이에요. RNN 모델들이 단어를 하나씩 순차적으로 처리해야 했던 것에 비해, 트랜스포머는 문장 속의 모든 단어들을 동시에 처리할 수 있습니다. 이게 왜 중요할까요?

바로 ‘속도’와 ‘정확성’ 때문이에요. 컴퓨터는 여러 작업을 동시에 처리하는 데 훨씬 효율적이거든요. 마치 여러 명이 동시에 한 가지 작업을 나눠서 하는 것처럼, 트랜스포머는 문장 전체의 정보를 병렬적으로 처리하면서 학습 시간을 획기적으로 단축시키고, 동시에 각 단어 간의 복잡한 관계를 더 깊이 있게 파악할 수 있게 되었습니다.

덕분에 대규모 데이터셋을 훨씬 효율적으로 학습할 수 있게 되었고, 이는 결국 우리가 지금 경험하고 있는 놀라운 성능의 AI 모델들을 탄생시키는 밑거름이 되었죠. 제가 직접 학습 시간을 비교해 본 경험은 없지만, 트랜스포머가 나오기 전과 후의 AI 발전 속도를 보면 그 차이를 확연히 느낄 수 있답니다.

정말이지 이 병렬 처리의 힘이 없었다면 지금의 챗 GPT 같은 혁신적인 서비스도 나오기 어려웠을 거예요.

똑똑한 요약 도구, 어떻게 활용해야 효과적일까요?

나에게 맞는 요약 도구 선택 가이드

트랜스포머 기반의 텍스트 요약 기술이 이렇게나 뛰어나다고 하지만, 막상 어떤 도구를 사용해야 할지 막막하게 느껴질 수도 있어요. 시중에 다양한 AI 요약 서비스들이 나와있고, 각각의 특징도 다르기 때문이죠. 제가 직접 여러 도구들을 사용해보면서 느낀 점은, 나의 사용 목적과 자주 요약하는 텍스트의 종류에 따라 적합한 도구가 다르다는 거예요.

예를 들어, 긴 보고서나 논문을 요약해야 한다면, 긴 문맥을 정확하게 파악하고 전문 용어를 잘 처리하는 모델이 탑재된 서비스를 선택하는 것이 좋아요. 반대로, 간단한 뉴스 기사나 블로그 글의 핵심만 빠르게 파악하고 싶다면, 사용자 인터페이스가 직관적이고 요약 속도가 빠른 서비스를 선택하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

몇몇 서비스는 요약된 내용을 다시 편집하거나 중요도를 조절할 수 있는 기능을 제공하기도 해요. 따라서 단순히 ‘최고의 요약 도구’를 찾기보다는, ‘나에게 가장 필요한 기능을 제공하는 도구’를 찾는 것이 중요하다고 저는 생각합니다. 무료 체험 버전을 활용해서 여러 도구를 직접 써보고, 나에게 가장 잘 맞는 것을 찾아보는 것을 추천해요.

효율적인 정보 습득을 위한 나만의 꿀팁

아무리 똑똑한 트랜스포머 기반 요약 도구라고 해도, 우리가 어떻게 활용하느냐에 따라 그 효과는 천차만별이 될 수 있습니다. 저는 이 도구들을 100% 활용하기 위한 몇 가지 꿀팁을 가지고 있어요. 첫째, 요약된 내용을 맹신하기보다는, 중요한 내용이라고 판단되는 부분은 원문을 다시 한번 확인하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

AI는 아직 사람의 완벽한 판단력을 따라잡을 수 없기 때문에, 가끔은 미묘한 뉘앙스를 놓칠 때가 있거든요. 둘째, 요약 도구를 단순히 ‘읽어주는 기계’로만 생각하지 않고, ‘나의 생각 정리를 돕는 도구’로 활용하는 거예요. 요약된 내용을 바탕으로 나만의 생각을 덧붙이거나, 추가적인 질문을 던져보는 식으로요.

셋째, 특정 주제에 대한 정보를 얻을 때는 여러 출처의 텍스트를 요약해서 비교해보는 것도 좋은 방법입니다. 다양한 관점을 빠르게 파악할 수 있어서 정보의 편향성을 줄이고 더 균형 잡힌 시각을 가질 수 있더라고요. 이처럼 트랜스포머 요약 도구를 나의 정보 습득 파트너로 생각하고 능동적으로 활용한다면, 여러분의 정보 처리 능력은 정말이지 비약적으로 발전할 거예요!

트랜스포머, 어디까지 발전할까? 미래를 엿보다

점점 더 정교해지는 요약 기술의 발전 방향

현재 트랜스포머 기반의 요약 기술은 이미 놀라운 수준에 도달했지만, 그 발전은 여기서 멈추지 않을 거예요. 제가 예상하는 미래의 요약 기술은 지금보다 훨씬 더 정교하고 개인화될 겁니다. 예를 들어, 단순히 텍스트를 요약하는 것을 넘어, 사용자의 과거 검색 기록이나 관심사, 심지어 감정 상태까지 고려해서 맞춤형 요약을 제공하게 될 거예요.

마치 제가 평소에 어떤 글을 선호하는지, 어떤 정보에 더 깊이 파고드는지를 AI가 미리 파악하고 저에게 최적화된 요약본을 만들어주는 식이죠. 또한, 텍스트 요약뿐만 아니라 이미지나 비디오 콘텐츠에서도 핵심 내용을 추출하는 멀티모달 요약 기술도 더욱 발전할 것으로 보입니다.

긴 유튜브 영상을 보지 않고도 핵심 내용만 텍스트로 받아볼 수 있는 시대가 올 수도 있다는 거죠. 이러한 기술의 발전은 우리가 정보를 소비하는 방식을 완전히 바꿔놓을 것이며, 저는 이런 미래를 상상하는 것만으로도 무척 설렌답니다.

AI 응용 전쟁 속, 트랜스포머의 무한한 가능성

지금 우리는 ‘AI 응용 전쟁’이라고 불릴 만큼 수많은 AI 기술들이 쏟아져 나오는 시대에 살고 있습니다. 이 전쟁 속에서 트랜스포머는 단연코 가장 강력한 무기 중 하나라고 할 수 있어요. 텍스트 요약뿐만 아니라, 자연어 생성, 음성 인식, 기계 번역, 심지어 이미지 생성에 이르기까지 정말 다양한 AI 분야에서 트랜스포머의 원리가 활용되고 있거든요.

GPT, BERT 같은 강력한 언어 모델들도 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있다는 사실은 이미 잘 알려져 있죠. 저는 이러한 트랜스포머의 확장성을 볼 때마다 무한한 가능성을 느낍니다. 앞으로는 특정 산업 분야에 특화된 트랜스포머 모델들이 등장해서 더욱 정교하고 전문적인 AI 서비스를 제공하게 될 거예요.

예를 들어, 의료 분야에서는 방대한 의학 논문을 요약해서 의료진의 진단을 돕고, 법률 분야에서는 복잡한 판례를 분석하여 법률 전문가의 업무 효율을 높이는 데 기여할 수 있겠죠. 이처럼 트랜스포머는 앞으로도 계속해서 AI 기술 발전의 핵심 동력이 되어 우리의 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만들어 줄 것이라고 저는 확신합니다.

글을 마치며

오늘은 구글이 만들어낸 혁신적인 기술, 트랜스포머가 어떻게 우리 텍스트 요약의 세상을 바꿔놓았는지, 그리고 왜 이 기술이 이렇게나 중요한지 저의 경험을 곁들여 상세하게 이야기 나눠봤어요. 처음엔 어렵게만 느껴졌던 AI 기술이 이제는 우리의 일상을 스마트하게 만들어주는 친근한 조력자가 되었다는 사실이 그저 놀라울 따름입니다. 트랜스포머의 등장으로 우리는 정보의 홍수 속에서도 핵심을 놓치지 않고, 더 효율적이고 생산적인 삶을 살 수 있게 되었죠. 앞으로 이 기술이 또 어떤 놀라운 발전을 보여줄지, 그 무궁무진한 가능성에 저도 여러분만큼이나 큰 기대를 걸고 있답니다. 이 글이 여러분의 정보 탐색 여정에 작은 도움이 되었기를 진심으로 바랍니다.

알아두면 쓸모 있는 정보

1. 트랜스포머는 2017 년 구글이 선보인 기술로, 기존의 순차 처리 방식과 달리 문장 전체를 한 번에 보고 중요한 부분에 집중하는 ‘셀프 어텐션’ 기법을 사용합니다. 덕분에 기계 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘하죠.

2. 텍스트 요약에 트랜스포머가 필수적인 이유는 단순히 단어를 나열하는 것을 넘어, 문장들 사이의 숨겨진 문맥과 상관관계를 파악하여 지능적인 요약을 가능하게 하기 때문입니다. 마치 사람이 글을 읽고 핵심을 파려하는 것과 같아요.

3. 트랜스포머 요약의 핵심은 ‘셀프 어텐션 메커니즘’에 있습니다. 이는 문장 속 각 단어가 요약에 얼마나 중요한 역할을 하는지 스스로 파악하고 가중치를 부여하여 가장 핵심적인 의미를 뽑아내는 똑똑한 집중력이라고 할 수 있어요.

4. 기존 RNN 기반 모델과 달리 트랜스포머는 ‘병렬 처리’가 가능해 학습 속도가 획기적으로 빠르고, 긴 문장에서도 일관된 성능을 유지하며 복잡한 관계를 더 깊이 있게 파악할 수 있다는 결정적인 차이점이 있습니다.

5. 실생활에서 트랜스포머 기반 요약 기술은 뉴스 기사, 보고서, 논문 등을 빠르게 파악하는 데 활용되어 정보 습득 효율을 높여주고, 회의록 요약, 이메일 정리 등 업무 자동화를 통해 우리의 생산성을 혁신적으로 향상시켜줍니다.

중요 사항 정리

결론적으로, 트랜스포머는 ‘셀프 어텐션’과 ‘병렬 처리’라는 두 가지 핵심 기법을 통해 기존의 자연어 처리 모델들의 한계를 뛰어넘었습니다. 이는 단순히 텍스트를 줄이는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 핵심을 정확히 짚어내는 ‘지능형 요약’의 시대를 열었죠. 뉴스, 보고서, 논문 등 방대한 정보를 효율적으로 소비하고, 회의록이나 이메일 같은 업무 문서 요약을 자동화하며 우리의 일상과 업무 효율성을 비약적으로 높여주는 똑똑한 조력자가 바로 트랜스포머 기반의 AI 기술입니다. 앞으로 더욱 발전할 이 기술이 우리의 삶을 또 어떻게 변화시킬지, 그 무궁무진한 가능성에 계속해서 주목할 필요가 있다고 생각합니다.