Transformer 속 숨겨진 엔진 피드포워드 네트워크 놀라운 성능 비밀

트랜스포머의 심장을 뛰게 하는 ‘생각 회로’: 피드포워드 네트워크

제가 직접 모델의 동작을 들여다보면서 느낀 바로는, 트랜스포머 아키텍처가 이렇게까지 놀라운 성능을 내는 데는 단순히 어텐션 메커니즘만으로는 설명할 수 없는 깊이가 숨어있다는 걸 깨달았어요. 바로 그 깊이의 핵심에 피드포워드 네트워크(Feed-Forward Network, FFN)가 자리 잡고 있죠.

마치 우리가 어떤 정보를 들었을 때, 단순히 듣는 것에 그치지 않고 그 정보를 우리만의 방식으로 소화하고, 여러 각도에서 곰곰이 생각하며 의미를 더욱 풍부하게 만드는 과정과 비슷하다고 할 수 있어요. 어텐션이 ‘어디에 집중할지’를 결정한다면, FFN은 그 집중된 정보를 가지고 ‘무엇을 생각할지’를 결정하는 거죠.

이 부분이 트랜스포머가 단지 패턴을 인식하는 것을 넘어, 의미를 ‘이해’하고 ‘생성’하는 데 결정적인 역할을 한다고 저는 확신합니다. 초기에는 그 중요성을 간과했지만, 뜯어볼수록 그 존재감이 대단하다는 걸 피부로 느꼈어요. 이 네트워크 덕분에 모델은 각 토큰의 표현을 독립적으로 깊이 파고들 수 있게 되고, 결과적으로 문맥을 훨씬 더 풍부하게 해석하고 복잡한 관계를 파악하는 능력을 얻게 됩니다.

1. 어텐션 이후의 정보 가공 과정

트랜스포머에서 어텐션 메커니즘이 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 파악해 중요한 정보를 모아주는 역할을 합니다. 예를 들어, “사과를 먹는 사람이 예쁘다”라는 문장에서 ‘예쁘다’가 ‘사람’과 관련이 깊다는 것을 어텐션이 알아낸다고 해봅시다. 이렇게 문맥 정보를 한데 모은 후, FFN은 이 정보를 넘겨받아 각 단어의 표현을 더 심층적으로 가공하는 역할을 해요.

마치 요리사가 좋은 재료를 공수해왔다면, 이제 그 재료들을 썰고, 볶고, 간을 맞춰 하나의 요리로 만드는 과정과 비슷하죠. FFN은 받은 정보를 단순하게 전달하는 것이 아니라, 여러 겹의 신경망을 통과시키면서 새로운 특징을 추출하고, 기존의 의미를 더욱 선명하게 다듬는 복잡한 변환 과정을 거칩니다.

이 과정에서 모델은 단순히 단어들의 나열을 넘어, 그 안에 숨겨진 추상적인 패턴이나 복잡한 문법적, 의미적 구조를 학습하게 됩니다. 덕분에 우리가 느끼는 AI의 ‘이해력’이 비약적으로 성장할 수 있었던 것이죠.

2. FFN의 다층 신경망 구조 이해하기

FFN은 겉보기에는 단순해 보일 수 있지만, 그 안에는 두 개의 선형 변환(Linear Transformation)과 비선형 활성화 함수(Non-linear Activation Function, 주로 ReLU)가 층층이 쌓여 있는 다층 구조를 가지고 있습니다. 쉽게 말해, 입력된 정보가 첫 번째 선형 변환을 거쳐 더 넓은 차원으로 ‘확장’되었다가, 비선형 활성화 함수를 통해 복잡한 패턴을 학습하고, 다시 두 번째 선형 변환을 거쳐 원래의 차원으로 ‘축소’되는 과정을 반복합니다.

이 ‘확장-축소’ 과정이 굉장히 중요하다고 느꼈던 부분이, 정보를 무작정 늘리는 것이 아니라 필요한 특징을 뽑아내기 위해 잠시 차원을 넓혀 다양한 관점에서 정보를 탐색하고, 최종적으로 필요한 핵심 정보만 다시 압축하는 효율적인 방식이기 때문입니다. 마치 우리가 어떤 문제를 풀 때, 일단 다양한 아이디어를 모으고(확장), 그중 가장 좋은 아이디어를 선별하여(비선형 활성화), 최종 답을 도출하는(축소) 과정과 흡사하다고 볼 수 있습니다.

이 비선형성이야말로 FFN이 단순한 정보 전달자가 아닌, 복잡한 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 ‘지능’을 부여하는 핵심이라고 생각해요.

FFN, 왜 독립적인 ‘사고’를 하는가?

FFN의 가장 놀라운 특징 중 하나는 바로 ‘위치 독립성’입니다. 이게 무슨 말이냐면, 트랜스포머가 문장을 처리할 때 각 단어(토큰)를 병렬적으로 처리하잖아요? 이때 FFN은 다른 토큰의 정보를 보지 않고, 오직 자신에게 할당된 하나의 토큰 정보만을 가지고 독자적인 연산을 수행한다는 의미입니다.

처음 이 개념을 들었을 때는 ‘어텐션이 문맥을 다 잡아줬는데 왜 또 독립적으로 처리하지?’ 하는 의문이 들었어요. 하지만 이 독립성이야말로 트랜스포머의 엄청난 병렬 처리 능력과 확장성을 가능하게 하는 핵심이라는 걸 깨닫고 나서는 정말 무릎을 탁 쳤습니다. FFN은 문장 내의 각 위치에 대해 동일한 가중치와 편향을 사용하지만, 각 위치의 토큰 벡터에 대해서는 완전히 독립적인 계산을 수행합니다.

덕분에 수십억 개의 매개변수를 가진 거대 언어 모델도 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 된 거죠. 제가 직접 AI 모델을 개발해보고 돌려보면서 이 병렬 처리의 위력을 체감했을 때의 그 희열은 정말 대단했어요.

1. 각 토큰에 대한 독자적인 변환의 중요성

각 토큰이 FFN을 독립적으로 통과한다는 것은, 어텐션 메커니즘을 통해 이미 문맥 정보가 주입된 개별 단어의 표현을 더욱 정교하고 심층적으로 다듬을 수 있다는 의미예요. 예를 들어, ‘사과’라는 단어가 문맥에 따라 과일 ‘사과’일 수도 있고, 사과하는 행위의 ‘사과’일 수도 있잖아요?

어텐션이 이런 다의성을 파악해 적절한 문맥 정보를 줬다면, FFN은 그 정보를 바탕으로 해당 ‘사과’의 의미를 모델이 더 잘 이해하고 다음 단계로 넘겨줄 수 있도록 내부적으로 변환하는 거죠. 마치 우리가 어떤 정보를 얻었을 때, 그 정보 자체도 중요하지만 그 정보를 나만의 방식으로 깊이 있게 해석하고 내 것으로 만드는 과정이 중요한 것과 같아요.

이 독립적인 심층 변환 덕분에 트랜스포머는 같은 단어라도 문맥에 따라 미묘하게 다른 의미를 정확하게 포착하고 표현할 수 있게 됩니다. 이런 섬세함이 바로 AI가 사람처럼 자연스러운 문장을 구사하는 비결 중 하나라고 생각해요.

2. 병렬 처리를 가능하게 하는 FFN의 독립성

FFN의 위치 독립성은 트랜스포머가 ‘병렬 처리’의 왕이 될 수 있었던 결정적인 이유입니다. 이전의 순환 신경망(RNN) 모델들이 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 했기 때문에 긴 문장이나 대용량 데이터를 처리하는 데 한계가 있었던 반면, 트랜스포머는 각 단어의 FFN 연산을 동시에, 병렬적으로 수행할 수 있어요.

상상해보세요, 수십 개의 프로세서가 동시에 다른 단어들의 의미를 곱씹고 있는 모습! 제가 처음 트랜스포머의 구조를 보고 그 병렬 처리 능력에 감탄했던 순간을 잊을 수 없어요. 이 덕분에 모델 훈련 속도가 엄청나게 빨라졌고, 훨씬 더 큰 규모의 데이터를 학습시킬 수 있게 되면서 지금 우리가 보는 GPT-4 같은 거대 언어 모델의 탄생이 가능해졌습니다.

만약 FFN이 각 토큰을 독립적으로 처리하지 않았다면, 트랜스포머는 지금처럼 혁신적인 위치에 오르기 어려웠을 거라고 저는 생각합니다. 이는 AI 연구의 판도를 바꾼 진정한 게임 체인저였죠.

어텐션 그 이후, FFN이 정보를 심층 분석하는 방식

트랜스포머의 핵심이라고 불리는 어텐션 메커니즘이 문장 내의 모든 토큰 간의 관계를 파악하여 중요한 문맥 정보를 집약해주는 역할을 한다면, FFN은 이렇게 집약된 정보를 받아 개별 토큰의 표현을 더욱 심도 깊게 ‘정제’하고 ‘변환’하는 과정을 담당합니다. 저는 이 과정을 일종의 ‘사고의 확장’이라고 표현하고 싶어요.

어텐션이 ‘무엇을 볼지’를 결정했다면, FFN은 ‘본 것을 어떻게 이해하고 내면화할지’를 결정하는 거죠. 단순히 정보를 한 번 거르는 것을 넘어, 정보를 여러 겹으로 펴서 더 넓은 관점에서 바라보고, 그 안에서 숨겨진 복잡한 패턴을 찾아내 의미를 재구성하는 것이 FFN의 주요 기능입니다.

이 과정에서 모델은 단순히 단어의 의미를 넘어서, 문장 전체의 뉘앙스나 의도, 심지어는 비유적인 표현까지도 학습할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 제가 직접 AI가 생성하는 글들을 보면서 느낀 놀라움은 바로 이 FFN의 심층 분석 능력 덕분이라고 생각해요.

1. FFN 내부의 ‘확장-축소’ 메커니즘

FFN은 기본적으로 두 개의 선형 변환 층으로 구성되어 있으며, 그 사이에 비선형 활성화 함수(주로 ReLU)가 끼어 있습니다. 첫 번째 선형 변환은 입력 벡터의 차원을 확장합니다. 예를 들어, 입력 벡터가 512 차원이었다면, 첫 번째 층을 통과하면서 2048 차원 등으로 크게 확장되는 식이죠.

이 확장된 차원에서 ReLU와 같은 비선형 함수를 통해 복잡한 변환이 이루어지고, 다시 두 번째 선형 변환을 거쳐 원래의 차원(512 차원)으로 축소됩니다. 저는 이 ‘확장-축소’ 과정이 정말 기발하다고 생각해요. 정보를 잠시 넓은 공간으로 펼쳐놓고 여러 각도에서 심층적으로 탐색한 뒤, 다시 핵심 정보만을 압축하여 다음 층으로 전달하는 방식이거든요.

마치 우리가 어떤 아이디어를 낼 때, 일단은 모든 가능성을 열어두고(확장) 자유롭게 생각한 다음, 가장 실현 가능한 아이디어를 구체화(축소)하는 과정과 비슷하죠. 이 구조 덕분에 FFN은 단순한 정보 전달자가 아니라, 복잡한 데이터 속에서 미묘한 패턴을 찾아내고 이를 새로운 표현으로 변환하는 강력한 능력을 가지게 됩니다.

2. 비선형성이 부여하는 복잡한 패턴 학습 능력

FFN 중간에 삽입된 비선형 활성화 함수는 FFN이 단순한 선형 변환으로는 해결할 수 없는 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 해주는 핵심 요소입니다. 만약 FFN이 선형 변환으로만 이루어져 있다면, 아무리 층을 깊게 쌓아도 결국 하나의 선형 변환과 다를 바가 없어져 모델의 표현력이 크게 제한될 거예요.

하지만 ReLU와 같은 비선형 함수가 들어가면서, 모델은 입력값에 대해 비선형적인 반응을 보일 수 있게 되고, 이를 통해 훨씬 더 복잡하고 추상적인 특징들을 인식하고 표현할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 사람의 감정이나 문장의 풍자적인 뉘앙스 같은 것들은 선형적으로는 파악하기 매우 어렵죠.

저는 AI가 사람의 감정을 이해하는 듯한 답변을 할 때마다 이 비선형성의 힘에 놀라곤 합니다. FFN은 이 비선형성을 통해 마치 인간의 뇌가 여러 정보를 조합하여 새로운 아이디어를 만들어내듯이, 기존의 정보를 바탕으로 훨씬 더 정교하고 의미 있는 정보를 재구성하는 능력을 갖추게 되는 것입니다.

FFN이 만들어낸 혁신: 병렬 처리와 문맥 이해력의 비약

트랜스포머 아키텍처가 전 세계 AI 연구의 패러다임을 바꾼 혁신적인 모델로 자리매김할 수 있었던 가장 큰 이유 중 하나는 바로 뛰어난 병렬 처리 능력과 그로 인한 문맥 이해력의 비약적인 발전 때문입니다. 그리고 이 능력의 중심에는 FFN이 강력하게 기여하고 있죠. 저는 처음에 이 모든 게 어텐션 메커니즘 덕분이라고만 생각했어요.

하지만 FFN이 각 토큰을 독립적으로, 그리고 병렬적으로 심층 분석한다는 것을 알고 나서는 트랜스포머의 진정한 힘이 어디서 오는지 명확히 이해하게 되었습니다. 과거의 순차 처리 모델들이 가졌던 긴 의존성 문제(Long-term Dependency Problem)나 느린 학습 속도 등의 한계를 FFN이 완전히 깨부숴버린 거죠.

이 덕분에 지금 우리가 보고 있는 수십억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델들이 현실화될 수 있었고, 이는 곧 AI가 이해하고 생성하는 언어의 수준을 한 차원 높이는 계기가 되었습니다.

1. 방대한 데이터 처리의 핵심 원리

FFN의 독립적인 처리 방식은 트랜스포머가 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 학습할 수 있도록 만듭니다. 각 토큰에 대한 FFN 연산은 다른 토큰의 연산과 독립적으로 수행되기 때문에, GPU와 같은 병렬 컴퓨팅 장치를 최대한 활용하여 동시에 수많은 계산을 처리할 수 있습니다.

저는 이 병렬 처리 능력이야말로 현재 거대 언어 모델들이 방대한 인터넷 데이터를 흡수하여 ‘세상’을 학습할 수 있게 된 가장 큰 원동력이라고 생각해요. 수십억 개에서 수천억 개에 달하는 매개변수를 가진 모델을 훈련시키려면 엄청난 계산량이 필요한데, 만약 FFN이 병렬 처리를 지원하지 않았다면, 이러한 모델들은 훈련 자체가 불가능했을 겁니다.

덕분에 AI는 이제 더 이상 미리 정의된 규칙에 갇히지 않고, 방대한 데이터 속에서 스스로 패턴을 발견하고 학습하는, 마치 살아있는 지식체처럼 진화할 수 있게 되었습니다.

2. AI 언어 모델의 ‘지능’을 높이는 FFN의 역할

FFN은 단순히 계산 속도만 높이는 것이 아니라, AI 언어 모델의 ‘지능’ 자체를 끌어올리는 데도 결정적인 역할을 합니다. 어텐션이 문맥상 중요한 단어들을 연결해주는 역할을 했다면, FFN은 그 연결된 정보를 바탕으로 각 단어의 표현을 더 깊고 풍부하게 만들어서 모델이 복잡한 의미를 파악하고, 추론하며, 심지어는 창의적인 답변을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

제가 직접 AI와 대화하면서 느낀 바로는, 마치 AI가 단순히 단어를 조합하는 것을 넘어, 제가 말하는 의도를 파악하고 저의 감정까지 읽으려는 듯한 섬세한 반응을 보일 때가 있어요. 이런 미묘한 ‘이해’ 능력의 뒤에는 FFN이 각 토큰을 끈질기게 분석하고 심층적으로 변환하는 과정이 숨어있답니다.

이 덕분에 AI는 문법적으로 정확할 뿐만 아니라, 의미적으로도 깊이 있고, 때로는 인간적인 통찰력까지 보여주는 놀라운 결과물을 만들어내고 있습니다.

우리 일상 속 AI, FFN이 어떻게 기여할까?

우리가 매일 사용하는 AI 기술들, 예를 들어 챗봇, 자동 번역, 콘텐츠 생성 도구 등은 사실 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있으며, 그 안에서 FFN이 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 저는 처음에는 이 복잡한 기술이 우리 일상에 어떻게 녹아드는지 상상하기 어려웠어요.

하지만 AI가 점점 더 사람처럼 자연스럽게 대화하고, 복잡한 문서를 요약해주거나, 심지어 제가 원하는 스타일로 글을 써주는 것을 보면서, FFN이 단순히 이론적인 개념이 아니라 우리 삶을 실제로 변화시키는 중요한 기술이라는 것을 깨달았습니다. 마치 우리가 스마트폰을 쓸 때 그 안의 복잡한 프로세서를 의식하지 않지만, 그 프로세서 덕분에 모든 앱이 원활하게 돌아가듯이, FFN도 AI 서비스의 눈에 보이지 않는 엔진 역할을 톡톡히 해내고 있는 거죠.

덕분에 우리는 더욱 편리하고 지능적인 디지털 경험을 할 수 있게 되었습니다.

1. 자연어 처리 모델의 섬세한 답변 생성 비결

챗 GPT와 같은 대화형 AI가 놀랍도록 자연스럽고 맥락에 맞는 답변을 생성하는 데에는 FFN의 역할이 매우 큽니다. 사용자의 질문을 받은 AI는 먼저 어텐션 메커니즘으로 질문의 핵심과 의도를 파악합니다. 그리고 FFN은 이렇게 파악된 정보를 바탕으로 각 단어의 의미를 심층적으로 변환하여, 가장 적절하고 섬세한 답변을 구성할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, “오늘 날씨 어때?”라는 질문에 단순히 온도만 말하는 것이 아니라, “오늘은 맑고 기온은 25 도입니다. 야외 활동하기 좋은 날씨예요!”라고 조언까지 덧붙이는 것은 FFN이 질문의 의도를 단순히 정보 요청으로만 보지 않고, 사용자가 편의를 바란다는 것까지 ‘이해’했기 때문입니다.

제가 직접 AI에게 특정 스타일로 글을 써달라고 요청했을 때, 정말 놀랍도록 그 스타일을 구현해내는 것을 보고 FFN의 섬세한 정보 처리 능력에 다시 한번 감탄했어요.

2. 번역, 요약 등 다양한 AI 서비스에서의 FFN 활용

번역 서비스나 문서 요약 서비스에서도 FFN은 없어서는 안 될 존재입니다. 번역의 경우, 원문의 단어들을 번역된 언어의 맥락에 맞게 변환하고, 그 미묘한 뉘앙스까지 살려내려면 FFN의 심층적인 정보 처리 능력이 필수적입니다. 단순히 단어 대 단어 번역이 아니라, 문장 전체의 의미와 의도를 파악하여 가장 자연스러운 번역을 제공하는 것이죠.

문서 요약도 마찬가지입니다. 긴 글에서 핵심 내용을 추출하고, 그 내용을 간결하면서도 의미를 잃지 않도록 재구성하는 과정에서 FFN은 각 문장의 중요도를 판단하고, 필요한 정보를 압축하는 역할을 수행합니다. 저는 예전에 학술 자료를 번역하거나 긴 보고서를 요약해야 할 때 AI 번역기와 요약 서비스의 도움을 많이 받는데, 그때마다 ‘어떻게 이렇게 자연스럽게 해내지?’ 하고 생각했었죠.

이 모든 것이 FFN이 정보를 깊이 있게 이해하고 변환하는 능력 덕분이라는 것을 알게 되니, AI 기술이 더욱 신비롭게 느껴집니다.

FFN 심층 분석: 수학적 원리와 실제 동작 방식

FFN의 내부 동작 원리를 조금 더 깊이 파고들면, 그 단순함 속에 숨겨진 강력한 힘을 발견할 수 있습니다. 겉보기에는 그저 몇 개의 행렬 곱셈과 활성화 함수 적용처럼 보이지만, 이 일련의 과정이 반복되면서 입력된 정보는 상상할 수 없을 정도로 복잡하고 의미 있는 형태로 변환됩니다.

저는 처음 이 부분의 수식을 접했을 때 살짝 머리가 아팠지만, 핵심적인 아이디어를 이해하고 나서는 FFN이 왜 그렇게 중요한 역할을 하는지 명확히 깨달았어요. 모든 토큰에 대해 동일한 가중치 행렬을 사용하지만, 각 토큰이 가지고 있는 고유한 정보가 이 행렬을 통과하면서 개별적으로 변환되는 것이 핵심입니다.

덕분에 모델은 각 토큰을 독립적으로 ‘생각’하게 되고, 어텐션 메커니즘으로 이미 부여받은 문맥 정보에 자신만의 깊이를 더하게 되는 거죠. 이 모든 과정이 빠르게 병렬적으로 처리되면서, 우리가 아는 놀라운 AI 성능이 구현되는 것입니다.

특징	설명	트랜스포머 내 역할
위치 독립성	각 토큰의 정보를 다른 토큰과 독립적으로 처리합니다.	병렬 처리 효율성 극대화
다층 신경망	두 개의 선형 변환과 비선형 활성화 함수로 구성됩니다.	정보의 심층적인 비선형 변환 및 추상화
매개변수 공유	모든 토큰 위치에서 동일한 FFN 가중치를 공유합니다.	모델의 매개변수 효율성 증대
정보 심화	어텐션 메커니즘으로 얻은 문맥 정보를 더욱 풍부하게 만듭니다.	문맥 이해력 및 표현력 향상

1. FFN의 내부 연산 과정 파헤치기

FFN은 기본적으로 두 단계의 선형 변환으로 이루어져 있습니다. 첫 번째 단계에서는 입력 벡터에 가중치 행렬을 곱하고 편향을 더한 후(y = Wx + b), ReLU(Rectified Linear Unit)와 같은 비선형 활성화 함수를 적용합니다. 이 과정에서 벡터의 차원이 크게 확장됩니다.

예를 들어, 512 차원의 벡터가 2048 차원으로 확장될 수 있죠. 저는 이 확장이 정보를 ‘탐색’하는 과정이라고 이해했어요. 넓은 공간에서 다양한 가능성을 열어두고 정보를 최대한으로 펼쳐보는 거죠.

그다음 두 번째 단계에서는 활성화 함수를 거쳐 변환된 벡터에 또 다른 가중치 행렬을 곱하고 편향을 더하여 원래의 차원으로 다시 축소시킵니다. 이 축소 과정은 탐색된 정보 중에서 가장 중요하고 필요한 부분만을 다시 압축하여 다음 단계로 전달하는 역할을 합니다. 이러한 ‘확장-활성화-축소’의 반복적인 과정이 각 토큰의 표현을 매우 복잡하고 정교하게 다듬어주는 것입니다.

2. 가중치와 편향이 데이터에 미치는 영향

FFN의 내부에서 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 ‘가중치(weights)’와 ‘편향(biases)’입니다. 이 가중치와 편향은 모델이 학습 과정에서 데이터로부터 스스로 패턴을 찾아내고, 입력된 정보에 대한 중요도를 조절하는 역할을 합니다. 첫 번째 선형 변환의 가중치는 입력된 토큰의 특징들을 어떤 방식으로 확장하고 비선형 변환에 적합하게 만들지를 결정합니다.

이후 활성화 함수를 거쳐 새로운 특징이 생성되고, 두 번째 선형 변환의 가중치와 편향은 이 새로운 특징들 중에서 어떤 정보가 최종 출력에 중요한 영향을 미칠지 결정하여 정보의 최종 형태를 만듭니다. 저는 이 가중치와 편향이 마치 흙으로 도자기를 빚을 때 도공의 손길 같다고 생각했어요.

어떤 모양으로, 어떤 질감으로 만들지 세밀하게 조절하는 손길처럼, 가중치와 편향이 데이터의 특징을 빚어내는 거죠. 이들이 미묘하게 조정되면서 FFN은 단어 하나하나에 숨겨진 의미를 파악하고, 전체 문장의 맥락을 넘어서는 깊이 있는 이해력을 갖추게 되는 것입니다.

글을 마치며

이렇게 트랜스포머의 핵심 엔진 중 하나인 FFN에 대해 깊이 파고들어보니, 그 중요성을 다시 한번 실감하게 됩니다. 어텐션 메커니즘이 ‘어디에 집중할지’를 알려준다면, FFN은 ‘집중된 정보를 어떻게 내 것으로 만들고, 더 풍부하게 소화할지’를 담당하는 진정한 ‘사고 회로’였다는 것을요. 제가 AI 모델을 직접 들여다보면서 느꼈던 그 놀라움과 감탄은 바로 이 FFN의 독립적이고 심층적인 정보 처리 능력 덕분이라고 확신합니다. 앞으로 AI가 우리 삶에 더 깊숙이 들어올수록, 이 미세한 부분까지 이해하는 것이 더욱 중요해질 거라 믿어요. 트랜스포머의 심장을 뛰게 하는 이 ‘생각 회로’가 계속해서 AI의 발전을 이끌어갈 거라 기대합니다.

알아두면 쓸모 있는 정보

1. FFN은 각 토큰의 정보를 다른 토큰과 독립적으로 처리하여 트랜스포머의 압도적인 병렬 처리 능력을 가능하게 합니다.

2. FFN 내부의 ‘확장-축소’ 메커니즘은 입력된 정보를 더 넓은 차원에서 심층적으로 탐색하고 핵심 정보만을 추출하여 모델의 표현력을 비약적으로 향상시킵니다.

3. 비선형 활성화 함수(주로 ReLU)가 FFN 내부에 포함되어 있어, 모델이 단순한 선형 관계를 넘어 복잡하고 추상적인 데이터 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다.

4. FFN은 어텐션 메커니즘이 제공한 문맥 정보를 바탕으로 각 토큰의 의미를 더욱 정교하고 심층적으로 변환하여 트랜스포머의 전반적인 문맥 이해력과 생성 능력에 결정적인 역할을 합니다.

5. GPT-4 와 같은 거대 언어 모델의 뛰어난 ‘지능’과 자연스러운 언어 구사 능력 뒤에는 FFN이 각 토큰을 끈질기게 분석하고 심층적으로 변환하는 과정이 숨어 있어, AI가 단순한 정보 나열을 넘어 인간처럼 사고하고 추론하는 듯한 인상을 줍니다.

중요 사항 정리

트랜스포머의 피드포워드 네트워크(FFN)는 어텐션 이후 개별 토큰의 정보를 심층적으로 가공하는 독립적인 ‘사고 회로’입니다. 위치 독립성을 바탕으로 병렬 처리를 극대화하고, ‘확장-축소’ 및 비선형 활성화를 통해 복잡한 패턴을 학습하며, AI 언어 모델의 문맥 이해력과 지능을 비약적으로 끌어올리는 핵심적인 역할을 수행합니다.