NotebookLM

NotebookLM: 개인화된 AI 리서치 어시스턴트

1. NotebookLM 소개

NotebookLM은 Google이 개발한 AI 기반 노트북 앱으로, 사용자가 제공하는 자료를 바탕으로 개인화된 AI 어시스턴트를 구축하는 것이 핵심입니다.

가장 중요한 특징은 '소스 그라운딩(Source Grounding)'입니다. 이는 AI가 답변을 생성할 때 사용자가 올린 자료(소스) 내에서만 정보를 탐색하고 인용한다는 개념입니다. 이 덕분에 '환각(Hallucination)'이라 불리는 AI의 잘못된 정보 생성을 크게 줄일 수 있으며, 답변마다 출처가 명확히 표기되어 정보의 신뢰성을 높여줍니다.

쉽게 말해, 내가 업로드한 자료에 대한 요약 보고서, 질문 답변, 심지어 음성 콘텐츠 요약까지 해주는 '나만의 AI 비서'라고 할 수 있습니다.

2. 주요 기능 및 특징

NotebookLM은 사용자가 정보를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.

• 소스 관리: PDF, Google 문서/슬라이드, 텍스트 파일, 웹 URL, YouTube 동영상, 음성 파일 등 다양한 형식의 자료를 업로드하여 정리할 수 있습니다.
• 지능형 분석: 업로드된 자료를 바탕으로 요약, 질의응답, 학습 가이드 생성, FAQ 작성 등 여러 작업을 수행합니다. 답변에는 항상 해당 정보의 출처가 함께 표시됩니다.
• 음성 개요(Audio Overview): 업로드된 문서 내용을 AI 호스트가 토론하는 팟캐스트 형식의 오디오 콘텐츠로 변환하여 제공하는 독특한 기능입니다.

3. 활용 사례

NotebookLM은 학생부터 전문가까지 다양한 분야에서 생산성을 높여줍니다.

• 학술/교육: 강의 노트나 논문 요약, 복잡한 개념 학습, 과제 초안 작성 등에 활용할 수 있습니다. 음성 개요 기능을 통해 '듣는 학습'도 가능해집니다.
• 전문가: 시장 보고서 분석, 회의록 요약, 콘텐츠 초안 작성, 법률 문서 검토 등 다수의 문서에서 필요한 정보를 빠르게 추출하고 분석할 수 있습니다.
• 개발자: API 문서나 기술 사양서를 신속하게 파악하고, 기술 문서 초안 작성에 도움을 받을 수 있습니다.

4. 요금 및 데이터 보호

NotebookLM은 현재 무료로 제공되고 있습니다.

• 요금: 현재 무료로 제공되며, Google 계정만 있으면 누구나 사용할 수 있습니다.
• 데이터 보호: 사용자가 업로드한 자료는 Google의 범용 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다. 따라서 개인 정보가 외부에 유출될까 걱정하지 않고 안심하고 사용할 수 있습니다.

5. Gemini 앱의 DeepResearch 기능과 NotebookLM

Gemini 앱에 추가된 DeepResearch 기능과 NotebookLM을 함께 활용하면 더욱 강력한 리서치 작업이 가능합니다.

• DeepResearch: 여러 단계를 거치는 심층 리서치를 수행하며, 대규모 컨텍스트를 활용해 복잡한 주제를 분석하고 출처가 포함된 보고서를 생성합니다.
• 활용 예시:
  • 보고서 및 슬라이드 자동 생성: DeepResearch로 조사한 자료를 NotebookLM에 업로드하여 보고서나 프레젠테이션 초안을 손쉽게 만들 수 있습니다.
  • 심층 분석: 새로운 비즈니스 모델 구상 시 시장 조사에 DeepResearch를 활용하고, NotebookLM으로 자료를 정리하며 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다.
  • 채용 프로세스: 회사의 채용 공고를 NotebookLM에 올리고, 지원자의 자기소개서를 분석하여 적합한 인재를 평가하는 데 활용할 수 있습니다.

결론적으로, NotebookLM은 '사용자 제공 소스에 기반한 정보 제공'이라는 신뢰성을 바탕으로, 방대한 정보를 효율적으로 처리하고 깊은 통찰을 얻고자 하는 모든 사용자에게 매우 유용한 도구입니다. Gemini의 DeepResearch와 함께 사용하면 그 시너지를 더욱 극대화할 수 있습니다.

NotebookLM 사용법 및 기능 탐색

1. 접속 및 자료 등록

NotebookLM은 https://notebooklm.google.com 에 접속하여 사용할 수 있습니다.

접속 후, 첫 화면에서 오른쪽 상단에 있는 '새로 만들기' 버튼을 클릭하여 자료를 등록합니다. NotebookLM은 PDF, TXT, Google Docs/Slides, 웹사이트 링크, YouTube 동영상, MP3 파일 등 다양한 형태의 소스를 최대 50개까지 등록할 수 있습니다. 파일을 드래그 앤 드롭하거나, 링크를 붙여넣는 방식으로 쉽게 업로드할 수 있습니다.

예시로, AI 분야의 유명 논문인 'Attention is all you need'를 PDF 파일로 등록해 보겠습니다.

2. NotebookLM의 3가지 핵심 영역

자료 등록이 완료되면 화면은 크게 '출처(Sources)', '채팅(Chat)', '스튜디오(Studio)' 세 가지 영역으로 나뉩니다.

• 출처 (Sources): 업로드한 모든 자료(소스)가 목록 형태로 표시되는 공간입니다.
• 채팅 (Chat): 등록된 자료의 내용을 바탕으로 AI와 자유롭게 대화하며 질문하고 답변을 받을 수 있습니다. AI는 답변의 근거를 정확히 찾아 출처를 표기해 주기 때문에 신뢰할 수 있습니다.
• 스튜디오 (Studio): 등록된 자료를 활용하여 다양한 결과물을 생성하는 창의적인 공간입니다.

3. 스튜디오(Studio) 주요 기능

스튜디오에서는 업로드한 자료를 기반으로 다음과 같은 결과물을 만들 수 있습니다.

• AI 오디오 개요 (Audio Overview): 자료 내용을 두 명의 AI 호스트가 대화하는 팟캐스트 형식으로 요약해 줍니다. 복잡한 논문이나 긴 보고서를 출퇴근길 지하철에서 들으며 내용을 파악할 때 유용합니다.
• 마인드맵 (Mind Map): 복잡한 개념이나 여러 자료 간의 관계를 한눈에 파악할 수 있도록 시각적인 마인드맵을 자동으로 생성합니다.
• 보고서 (Report): 등록된 자료를 바탕으로 목적에 맞는 다양한 보고서를 생성합니다.
  • 브리핑 문서(Briefing Doc): 핵심 내용만 간결하게 요약된 보고서를 만들어줍니다.
  • 학습 가이드(Study Guide): 자료의 중요 개념과 질문-답변을 포함한 학습 자료를 만들어줍니다.
  • FAQ: 자료에서 자주 나올 만한 질문과 답변 목록을 자동으로 생성합니다.
  • 타임라인(Timeline): 사건의 순서나 프로젝트의 일정을 시간 흐름에 따라 정리해 줍니다.

참고: '동영상 개요' 기능은 현재 한국어 서비스에서는 제공되지 않습니다.

 

보고서의 브리핑 문서, 학습가이드, FAQ, 타임라인, 오디오개요, 마인드맵을 차례로 눌러보겠습니다.

각 내용을 생성합니다. 오디오 개요는 시간이 오래 걸립니다.

생성중 으로 화면이 갱신되고, 완료되면 내용을 하나씩 확인가능합니다.

 

우선 결과를 어떻게 정리되는지 확인하기 위해 1개씩 확인합니다. (복사버튼이 없어 Ctrl+C로 복사했습니다)

브리핑 문서

브리핑 문서: "Attention Is All You Need" 요약
이 문서는 Vaswani et al. (2017)의 획기적인 논문 "Attention Is All You Need"에 대한 상세한 브리핑을 제공합니다. 이 논문은 기존의 복잡한 순환 또는 컨볼루션 신경망을 전적으로 어텐션 메커니즘으로 대체하는 새로운 신경망 아키텍처인 Transformer를 소개합니다.

1. 주요 혁신 및 핵심 아이디어
RNN 및 컨볼루션 제거: Transformer의 가장 근본적인 기여는 순환(recurrence) 및 컨볼루션(convolution) 계층을 완전히 제거하고, 대신 어텐션 메커니즘에만 의존하여 시퀀스 변환 모델을 구축했다는 점입니다. 논문은 "우리는 재귀와 컨볼루션을 전적으로 배제하고 전적으로 어텐션 메커니즘에 기반한 새로운 간단한 네트워크 아키텍처인 Transformer를 제안합니다."라고 명시합니다. 이는 이전에 순환 신경망(RNN), 특히 LSTM 및 GRU가 시퀀스 모델링 및 변환 문제에서 최첨단으로 확고히 자리 잡았음을 고려할 때 대담한 접근 방식이었습니다.
어텐션 메커니즘의 중요성: 어텐션 메커니즘은 입력 또는 출력 시퀀스 내의 거리에 관계없이 종속성을 모델링할 수 있게 함으로써 시퀀스 모델링에서 이미 중요한 부분이었지만, Transformer는 이를 모델의 유일한 빌딩 블록으로 격상시켰습니다.
병렬화 가능성 및 훈련 시간 단축: 순환 모델의 고유한 순차적 특성은 훈련 예제 내에서 병렬화를 방해하여 긴 시퀀스 길이에서 치명적인 단점이 됩니다. Transformer는 이러한 순차적 계산의 제약을 극복하고 훨씬 더 많은 병렬화를 가능하게 합니다. 이는 "Transformer는 훨씬 더 많은 병렬화를 허용하며 8개의 P100 GPU에서 단 12시간 훈련 후 새로운 최첨단 번역 품질에 도달할 수 있습니다."라는 문구에서 잘 드러납니다.
Self-Attention (자기 어텐션): 이 모델은 단일 시퀀스의 다른 위치를 연결하여 시퀀스 표현을 계산하는 자기 어텐션을 광범위하게 사용합니다. 논문은 "우리의 지식으로는, Transformer는 시퀀스 정렬 RNN이나 컨볼루션을 사용하지 않고 입력 및 출력의 표현을 계산하기 위해 전적으로 자기 어텐션에 의존하는 최초의 변환 모델입니다."라고 강조합니다.
Multi-Head Attention (다중 헤드 어텐션): Transformer는 단일 어텐션 함수를 수행하는 대신, 쿼리, 키, 값을 여러 번 선형 투영하여 병렬로 어텐션 함수를 수행하는 다중 헤드 어텐션을 도입합니다. 이는 "다중 헤드 어텐션은 모델이 다른 위치에서 다른 표현 하위 공간의 정보에 공동으로 주의를 기울일 수 있도록 합니다. 단일 어텐션 헤드의 경우 평균화가 이를 방해합니다."라고 설명되어 있습니다.
위치 인코딩 (Positional Encoding): 순환이나 컨볼루션이 없기 때문에, 모델이 시퀀스의 순서를 활용하기 위해 사인 및 코사인 함수를 사용하여 입력 임베딩에 '위치 인코딩'을 주입합니다. 논문은 "우리 모델에는 재귀나 컨볼루션이 없으므로, 모델이 시퀀스의 순서를 활용하기 위해 시퀀스 내 토큰의 상대적 또는 절대적 위치에 대한 정보를 주입해야 합니다."라고 언급합니다.

2. 모델 아키텍처 (Transformer)
Transformer는 인코더-디코더 구조를 따릅니다.
인코더: N=6개의 동일한 계층으로 구성됩니다. 각 계층은 두 개의 하위 계층을 가집니다:
Multi-Head Self-Attention 메커니즘: 이전 계층의 출력에서 쿼리, 키, 값이 모두 오는 self-attention입니다.
Position-wise Fully Connected Feed-Forward Network: 각 위치에 개별적으로 동일하게 적용되는 두 개의 선형 변환과 ReLU 활성화로 구성됩니다.
각 하위 계층 주위에는 잔여 연결(residual connection)이 적용되며, 그 다음에는 계층 정규화(layer normalization)가 뒤따릅니다.
디코더: N=6개의 동일한 계층으로 구성됩니다. 인코더 계층의 두 하위 계층 외에 세 번째 하위 계층이 추가됩니다:
Multi-Head Self-Attention 메커니즘: 디코더 내의 각 위치가 해당 위치까지의 모든 이전 디코더 위치에 주의를 기울일 수 있도록 합니다. 자동회귀(auto-regressive) 속성을 보존하기 위해 미래 위치에 대한 정보 흐름을 마스킹하여 방지합니다.
Encoder-Decoder Attention 계층: 쿼리는 이전 디코더 계층에서 오고, 메모리 키와 값은 인코더 스택의 출력에서 옵니다. 이는 디코더의 모든 위치가 입력 시퀀스의 모든 위치에 주의를 기울일 수 있도록 합니다.
인코더와 마찬가지로 잔여 연결 및 계층 정규화를 사용합니다.
Scaled Dot-Product Attention: 어텐션 함수는 쿼리, 키, 값을 입력으로 받아 가중치 합을 계산하는 방식으로 동작합니다. 스케일링된 닷-프로덕트 어텐션은 쿼리와 모든 키의 닷 프로덕트를 계산하고, 이를 $\sqrt{d_k}$로 나눈 다음 softmax 함수를 적용하여 가중치를 얻습니다. 이 스케일링은 큰 $d_k$ 값에서 닷 프로덕트의 크기가 커져 softmax 함수의 기울기가 매우 작아지는 것을 방지합니다.

3. Self-Attention의 장점 (재귀 및 컨볼루션과의 비교)
계층 유형계층당 복잡도순차적 연산의 최소 개수최대 경로 길이Self-Attention$O(n^2 \cdot d)$$O(1)$$O(1)$Recurrent$O(n \cdot d^2)$$O(n)$$O(n)$Convolutional$O(k \cdot n \cdot d^2)$$O(1)$$O(\log_k(n))$병렬화: 자기 어텐션은 순차적으로 실행되는 연산의 수가 상수인 $O(1)$인 반면, 순환 계층은 $O(n)$의 순차적 연산을 필요로 합니다. 이는 자기 어텐션이 훨씬 더 많은 병렬화를 가능하게 함을 의미합니다.
계산 복잡도: 시퀀스 길이 $n$이 표현 차원 $d$보다 작을 때 자기 어텐션 계층이 순환 계층보다 빠릅니다. 이는 최신 기계 번역 모델에서 일반적으로 발생하는 경우입니다.
장거리 종속성 학습: 자기 어텐션은 모든 위치를 상수 개수의 순차적으로 실행되는 연산으로 연결하여, 네트워크 내에서 장거리 종속성 학습을 위한 경로 길이를 $O(1)$로 줄입니다. 이는 순환 계층의 $O(n)$이나 컨볼루션 계층의 $O(\log_k(n))$ 또는 $O(n/k)$에 비해 상당한 이점입니다. 논문은 "입력 및 출력 시퀀스 내의 모든 위치 조합 간의 경로가 짧을수록 장거리 종속성을 학습하기가 더 쉽습니다."라고 설명합니다.
해석 가능성: 자기 어텐션은 더 해석 가능한 모델을 제공할 수 있습니다. 논문은 "자기 어텐션은 더 해석 가능한 모델을 산출할 수 있습니다."라고 언급하며, 개별 어텐션 헤드가 다른 작업을 수행하는 방법을 시각화하여 문장의 구문 및 의미 구조와 관련된 동작을 보인다고 지적합니다.

4. 결과
Transformer는 기계 번역 작업에서 인상적인 결과를 달성했습니다.
WMT 2014 영어-독일어 번역: "빅 트랜스포머 모델(Table 2의 Transformer (big))은 이전에 보고된 최고의 모델(앙상블 포함)보다 2.0 BLEU 이상 뛰어난 28.4의 새로운 최첨단 BLEU 점수를 달성했습니다."
WMT 2014 영어-프랑스어 번역: "우리의 빅 모델은 41.0의 BLEU 점수를 달성하여 이전에 게시된 모든 단일 모델을 능가하며, 이전 최첨단 모델의 훈련 비용의 1/4 미만으로 달성했습니다."
훈련 비용: Transformer는 경쟁 모델에 비해 훈련 비용이 현저히 적게 듭니다. 예를 들어, 영어-독일어 번역의 경우 "우리의 베이스 모델조차 경쟁 모델 중 어느 것보다도 훨씬 적은 훈련 비용으로 이전에 게시된 모든 모델과 앙상블을 능가합니다."
일반화 능력 (영어 구성 파싱): Transformer는 영어 구성 파싱과 같은 다른 작업에도 성공적으로 적용되어 뛰어난 일반화 능력을 보여주었습니다. 소규모 훈련 데이터 세트에서도 이전 RNN 시퀀스-투-시퀀스 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

5. 결론 및 향후 계획
논문은 Transformer가 어텐션에 전적으로 기반한 최초의 시퀀스 변환 모델이며, 순환 계층을 다중 헤드 자기 어텐션으로 대체하여 기계 번역 작업에서 훨씬 더 빠른 훈련 시간과 새로운 최첨단 성능을 달성했음을 결론짓습니다.
향후 연구 방향으로는 Transformer를 텍스트 이외의 입력 및 출력 양식(예: 이미지, 오디오, 비디오)을 포함하는 문제에 적용하고, 대규모 입력 및 출력을 효율적으로 처리하기 위한 지역적이고 제한된 어텐션 메커니즘을 탐구하며, 생성을 덜 순차적으로 만드는 것이 있습니다.

핵심 요약: Transformer는 순환 및 컨볼루션을 완전히 배제하고 오직 어텐션 메커니즘, 특히 Multi-Head Self-Attention을 사용하여 시퀀스 변환을 수행하는 혁신적인 모델입니다. 이는 병렬화 가능성을 극대화하고 훈련 시간을 대폭 단축하며, 장거리 종속성 학습을 효과적으로 수행하여 기계 번역 및 기타 시퀀스 작업에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

 

학습가이드 : 요약과 시험 문제와 답도 만들어줍니다. 시험공부에 도움될것 같습니다.

트랜스포머 모델 학습 가이드
1. 핵심 개념 이해
이 섹션은 트랜스포머 모델의 기본 개념과 그 작동 방식을 깊이 있게 이해하는 데 중점을 둡니다.

1.1 트랜스포머의 핵심 아이디어
배경 기술: 트랜스포머 이전에 지배적이었던 시퀀스 변환 모델(RNN, LSTM, GRU)의 한계점은 무엇인가요?
주요 혁신: 트랜스포머가 RNN 및 컨볼루션 네트워크를 완전히 대체하고 오직 어텐션 메커니즘에만 의존하는 이유와 그 장점은 무엇인가요?
성능 이점: 트랜스포머가 기계 번역 작업에서 기존 모델에 비해 품질, 병렬화, 훈련 시간에 있어 어떻게 우월한 성능을 보이는지 설명하세요.
1.2 모델 아키텍처 (그림 1 참조)
인코더-디코더 구조: 트랜스포머가 인코더-디코더 구조를 어떻게 따르는지, 그리고 각 구성 요소의 역할은 무엇인가요?
인코더 스택:총 몇 개의 동일한 계층으로 구성되어 있나요?
각 계층의 두 가지 하위 계층은 무엇이며, 각각의 기능은 무엇인가요?
잔차 연결(Residual Connection)과 계층 정규화(Layer Normalization)의 역할은 무엇인가요?
모든 하위 계층의 출력 차원 dmodel은 얼마인가요?
디코더 스택:총 몇 개의 동일한 계층으로 구성되어 있나요?
인코더 계층의 두 하위 계층 외에 디코더에 추가되는 세 번째 하위 계층은 무엇이며, 그 기능은 무엇인가요?
디코더의 자기-어텐션 하위 계층이 이전 위치만 참조하도록 "마스킹"되는 이유는 무엇인가요?
1.3 어텐션 메커니즘 (그림 2 참조)
어텐션 함수의 정의: 어텐션 함수가 쿼리(Query)와 키(Key)-값(Value) 쌍의 집합을 어떻게 출력으로 매핑하는지 설명하세요. 출력은 어떻게 계산되나요?
스케일드 닷-프로덕트 어텐션:이 어텐션 방식의 입력은 무엇인가요? (dk, dv 차원 포함)
가중치 계산 과정 (QKT / sqrt(dk))과 소프트맥스 함수의 역할은 무엇인가요?
스케일링 팩터 1/sqrt(dk)를 사용하는 이유는 무엇인가요? 이것이 없으면 어떤 문제가 발생할 수 있나요?
덧셈 어텐션(Additive Attention)과의 차이점 및 닷-프로덕트 어텐션의 실제적인 이점은 무엇인가요?
멀티-헤드 어텐션:멀티-헤드 어텐션의 개념과 작동 방식은 무엇인가요? (선형 투영, 병렬 어텐션, 연결, 최종 투영)
왜 단일 어텐션 함수 대신 멀티-헤드를 사용하는 것이 유리한가요? (서로 다른 표현 부분 공간에 공동으로 주의를 기울이는 능력)
이 연구에서 사용된 병렬 어텐션 계층의 수 h와 각 헤드의 차원 dk, dv는 얼마인가요?
멀티-헤드 어텐션이 단일 헤드 어텐션과 비교하여 총 계산 비용은 어떻게 되나요?
모델 내 어텐션 적용: 트랜스포머 모델에서 멀티-헤드 어텐션이 세 가지 방식으로 어떻게 적용되는지 각각 설명하세요.
인코더-디코더 어텐션
인코더 내 자기-어텐션
디코더 내 자기-어텐션 (특히 마스킹의 중요성)
1.4 포지션-와이즈 피드-포워드 네트워크 (Position-wise Feed-Forward Networks)
이 네트워크의 구성 요소는 무엇인가요? (두 개의 선형 변환, ReLU 활성화)
이 네트워크는 각 위치에 어떻게 적용되나요?
입력/출력 차원 dmodel과 내부 계층 차원 dff는 얼마인가요?
커널 크기가 1인 두 개의 컨볼루션으로 설명될 수 있다는 의미는 무엇인가요?
1.5 임베딩 및 소프트맥스 (Embeddings and Softmax)
입력 및 출력 토큰을 벡터로 변환하는 데 사용되는 것은 무엇인가요?
디코더 출력을 다음 토큰 확률로 변환하는 데 사용되는 것은 무엇인가요?
두 임베딩 계층과 사전-소프트맥스 선형 변환 사이에서 가중치 행렬이 공유되는 이유/방법은 무엇인가요?
1.6 위치 인코딩 (Positional Encoding)
트랜스포머 모델이 순환이나 컨볼루션이 없기 때문에 위치 정보를 주입해야 하는 이유는 무엇인가요?
이 연구에서 사용된 위치 인코딩 방법은 무엇인가요? (사인 및 코사인 함수)
사인 및 코사인 함수를 사용한 위치 인코딩의 주요 이점은 무엇인가요?
학습된 위치 임베딩과 비교했을 때 성능 차이는 어떠했나요?
2. 자기-어텐션의 이점 (표 1 참조)
이 섹션에서는 자기-어텐션 계층이 기존 순환 및 컨볼루션 계층에 비해 갖는 장점을 비교합니다.

계층당 총 계산 복잡도: 자기-어텐션, 순환, 컨볼루션 계층의 n(시퀀스 길이), d(표현 차원), k(커널 크기)에 따른 복잡도를 비교 설명하세요.
병렬화 가능 계산량 (최소 순차 연산 수): 각 계층 유형에서 필요한 최소 순차 연산 수를 비교하고, 특히 자기-어텐션이 순환 계층에 비해 병렬화에서 가지는 이점을 강조하세요.
장거리 의존성 학습을 위한 최대 경로 길이:장거리 의존성 학습에서 경로 길이가 중요한 이유는 무엇인가요?
자기-어텐션, 순환, 컨볼루션 계층의 최대 경로 길이를 비교 설명하세요.
자기-어텐션이 장거리 의존성 학습에 유리한 이유는 무엇인가요?
추가적인 이점: 자기-어텐션이 모델 해석 가능성(interpretability)에 어떻게 기여할 수 있는지 설명하세요.
3. 훈련 및 결과
이 섹션은 트랜스포머 모델의 훈련 과정과 기계 번역 및 구문 분석 작업에서의 성능을 다룹니다.

3.1 훈련 데이터 및 배치
WMT 2014 영어-독일어 및 영어-프랑스어 데이터셋의 크기는 얼마였나요?
어떤 인코딩 방법이 사용되었나요?
훈련 배치는 어떻게 구성되었나요?
3.2 하드웨어 및 스케줄
어떤 GPU가 사용되었나요?
기본 및 대규모 모델의 훈련 시간과 스텝 수는 얼마였나요?
3.3 옵티마이저 및 학습률 스케줄링
어떤 옵티마이저가 사용되었나요?
학습률 공식 (lrate = dmodel^-0.5 * min(step_num^-0.5, step_num * warmup_steps^-1.5))을 설명하고, warmup_steps의 역할은 무엇인가요?
3.4 정규화
모델 훈련 중 적용된 세 가지 정규화 유형은 무엇인가요?
잔차 드롭아웃 (Residual Dropout): 어디에 적용되었으며, Pdrop 값은 얼마였나요?
레이블 스무딩 (Label Smoothing): 왜 사용되었으며 (ϵls 값), 이것이 모델 성능에 어떤 영향을 미쳤나요?
3.5 기계 번역 결과 (표 2 참조)
WMT 2014 영어-독일어 및 영어-프랑스어 번역 작업에서 트랜스포머 모델이 달성한 BLEU 점수는 얼마였나요?
기존 최첨단 모델 및 앙상블 모델과 비교했을 때 트랜스포머의 성능은 어떠했나요?
훈련 비용(FLOPs) 측면에서 트랜스포머는 기존 모델에 비해 어떤 이점을 보였나요?
3.6 모델 변형 (표 3 참조)
다른 구성 요소의 중요성을 평가하기 위해 어떤 실험을 수행했나요?
어텐션 헤드의 수, 키/값 차원, 모델 크기, 드롭아웃, 레이블 스무딩, 위치 인코딩 방법의 변화가 모델 성능에 미친 영향에 대해 간략하게 설명하세요.
3.7 영어 구성 구문 분석 (English Constituency Parsing)
트랜스포머가 영어 구성 구문 분석 작업에 성공적으로 적용될 수 있었던 이유는 무엇인가요?
RNN 시퀀스-투-시퀀스 모델과 비교했을 때, 적은 훈련 데이터 환경에서 트랜스포머의 성능은 어떠했나요?
4. 결론 및 향후 연구
이 연구의 주요 기여는 무엇인가요?
트랜스포머의 향후 연구 방향은 무엇인가요?
퀴즈 (단답형)
각 질문에 2-3문장으로 답하시오.

트랜스포머 모델이 기존의 RNN 및 컨볼루션 기반 모델과 가장 근본적으로 다른 점은 무엇인가요?
트랜스포머의 인코더와 디코더 각각은 몇 개의 동일한 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층의 출력 차원 (dmodel)은 얼마인가요?
스케일드 닷-프로덕트 어텐션에서 쿼리-키 닷-프로덕트 값을 sqrt(dk)로 나누는 스케일링을 수행하는 주된 이유는 무엇인가요?
멀티-헤드 어텐션은 단일 어텐션 헤드와 비교하여 어떤 이점을 제공하며, 이 연구에서 사용된 헤드(h)의 수는 얼마였나요?
디코더 내 자기-어텐션 계층에서 "마스킹"이 필요한 이유는 무엇이며, 이 마스킹은 어떤 목적으로 사용되나요?
트랜스포머 모델은 순환이나 컨볼루션이 없기 때문에 시퀀스의 순서 정보를 어떻게 주입하여 활용하나요?
자기-어텐션 계층이 순환 계층에 비해 병렬화 측면에서 가지는 주요 이점은 무엇인가요?
이 연구에서 트랜스포머 모델의 훈련 중 사용된 세 가지 정규화 방법은 무엇인가요?
WMT 2014 영어-독일어 번역 작업에서 트랜스포머 (big) 모델이 달성한 BLEU 점수는 얼마였으며, 이는 기존 최첨단 모델에 비해 어떤 의미를 가지나요?
트랜스포머는 기계 번역 외에 어떤 다른 자연어 처리 작업에 성공적으로 적용되었으며, 그 결과는 어떠했나요?
퀴즈 정답
트랜스포머는 복잡한 순환 또는 컨볼루션 신경망 대신 오직 어텐션 메커니즘만을 기반으로 하는 새로운 네트워크 아키텍처입니다. 이는 순환과 컨볼루션을 완전히 없애고, 시퀀스 전체의 전역적 의존성을 직접 모델링하여 병렬화 가능성과 훈련 효율성을 크게 향상시킵니다.
트랜스포머의 인코더와 디코더는 각각 6개의 동일한 계층으로 구성되어 있습니다. 각 계층의 모든 하위 계층과 임베딩 계층은 dmodel = 512의 출력 차원을 생성합니다.
스케일드 닷-프로덕트 어텐션에서 쿼리-키 닷-프로덕트 값을 sqrt(dk)로 나누는 스케일링은 닷-프로덕트 값이 너무 커지는 것을 방지하기 위함입니다. 닷-프로덕트 값이 커지면 소프트맥스 함수가 기울기가 극도로 작은 영역으로 밀려나 학습을 어렵게 만들 수 있기 때문에 이 스케일링이 필요합니다.
멀티-헤드 어텐션은 모델이 서로 다른 표현 부분 공간의 정보에 여러 위치에서 공동으로 주의를 기울일 수 있도록 합니다. 이는 단일 어텐션 헤드가 평균화로 인해 발생할 수 있는 정보를 억제하는 것을 방지하며, 이 연구에서는 h = 8개의 병렬 어텐션 계층을 사용했습니다.
디코더 내 자기-어텐션 계층에서 "마스킹"이 필요한 이유는 모델의 자기회귀(auto-regressive) 속성을 유지하기 위함입니다. 이 마스킹은 현재 위치의 예측이 미래의 출력 위치에 의존하지 않고, 오직 자신과 이전 위치의 알려진 출력에만 의존하도록 합니다.
트랜스포머 모델은 순환이나 컨볼루션이 없기 때문에, 시퀀스의 토큰 순서에 대한 정보를 "위치 인코딩(Positional Encoding)"을 통해 주입합니다. 이 연구에서는 다양한 주파수의 사인 및 코사인 함수를 사용하여 위치 인코딩을 생성하고 이를 입력 임베딩에 더했습니다.
자기-어텐션 계층은 모든 위치를 상수(O(1))개의 순차적 연산으로 연결하여 높은 병렬화를 가능하게 합니다. 반면, 순환 계층은 O(n)개의 순차적 연산을 필요로 하므로, 긴 시퀀스에서 자기-어텐션이 훨씬 더 효율적입니다.
이 연구에서 트랜스포머 모델의 훈련 중 사용된 세 가지 정규화 방법은 잔차 드롭아웃(Residual Dropout), 레이블 스무딩(Label Smoothing), 그리고 소프트맥스 이후의 드롭아웃을 포함합니다.
WMT 2014 영어-독일어 번역 작업에서 트랜스포머 (big) 모델은 28.4 BLEU 점수를 달성했습니다. 이는 기존에 보고된 모든 앙상블 모델들을 포함하여 2.0 BLEU 이상으로 개선된 새로운 최첨단 성능을 의미합니다.
트랜스포머는 기계 번역 외에 영어 구성 구문 분석(English Constituency Parsing) 작업에 성공적으로 적용되었습니다. 이 작업에서 트랜스포머는 특히 제한된 훈련 데이터 환경에서도 기존 RNN 시퀀스-투-시퀀스 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
에세이 형식 질문 (답변 없음)
트랜스포머 모델은 순환 및 컨볼루션 신경망을 완전히 제거하고 오직 어텐션 메커니즘만을 사용합니다. 이러한 아키텍처적 변화가 전통적인 시퀀스 모델의 한계를 어떻게 극복하고, 특히 긴 시퀀스의 의존성을 모델링하며 병렬화를 가능하게 하는지 심층적으로 논하시오.
트랜스포머 모델의 핵심 구성 요소인 스케일드 닷-프로덕트 어텐션과 멀티-헤드 어텐션의 작동 원리를 설명하고, 이 두 가지 메커니즘이 함께 작동하여 모델의 성능과 유연성을 어떻게 향상시키는지 분석하시오. 특히, sqrt(dk) 스케일링과 멀티-헤드 어텐션이 '다른 표현 부분 공간에 공동으로 주의를 기울이는' 능력에 대해 자세히 다루시오.
트랜스포머의 인코더-디코더 구조 내에서 자기-어텐션, 인코더-디코더 어텐션, 그리고 디코더 내 마스킹된 자기-어텐션이 각각 어떤 역할을 하는지 설명하시오. 이 세 가지 어텐션 메커니즘이 시퀀스 변환 작업에서 정보를 효율적으로 처리하고 문맥을 이해하는 데 어떻게 기여하는지 구체적인 예시를 들어 설명하시오.
위치 인코딩(Positional Encoding)은 트랜스포머 모델에서 순환이나 컨볼루션 없이 시퀀스의 순서 정보를 주입하는 데 필수적인 요소입니다. 본 연구에서 사용된 사인 및 코사인 함수 기반의 위치 인코딩 방식의 장단점을 논하고, 학습된 위치 임베딩과 비교했을 때 이러한 고정된 방식이 가지는 이론적, 실용적 이점에 대해 평가하시오.
트랜스포머 모델은 기계 번역과 영어 구성 구문 분석과 같은 다양한 시퀀스 변환 작업에서 새로운 최첨단 성능을 달성했습니다. 이러한 성공이 자연어 처리 분야에 미친 영향은 무엇이며, 이 연구에서 제시된 트랜스포머의 향후 연구 방향(예: 다른 양식, 지역적 어텐션, 덜 순차적인 생성)이 미래의 AI 시스템 개발에 어떤 잠재적 기여를 할 수 있을지 예측하시오.
핵심 용어 해설
시퀀스 변환 모델 (Sequence Transduction Models): 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 모델. 기계 번역, 요약 등이 대표적인 예시.
순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNNs): 시퀀스 데이터를 처리하는 데 사용되는 신경망의 한 종류로, 이전 스텝의 정보를 현재 스텝의 계산에 재활용한다. LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 RNN의 변형으로, 장기 의존성 문제를 완화한다.
컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNNs): 컨볼루션 연산을 사용하여 특징을 추출하는 신경망. 이미지 처리에서 주로 사용되지만, 시퀀스 모델링에도 적용될 수 있다.
어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism): 입력 시퀀스의 특정 부분에 "집중"하여 가중치를 부여함으로써, 모델이 중요한 정보에 더 많은 관심을 기울이게 하는 기술. 장거리 의존성 문제를 해결하는 데 효과적이다.
트랜스포머 (Transformer): 순환이나 컨볼루션 없이 오직 어텐션 메커니즘만을 기반으로 하는 새로운 신경망 아키텍처.
인코더 (Encoder): 입력 시퀀스를 읽고 이를 연속적인 표현(context vector) 시퀀스로 변환하는 트랜스포머의 한 부분.
디코더 (Decoder): 인코더의 출력 표현과 이전에 생성된 출력 시퀀스를 사용하여 출력 시퀀스를 한 번에 한 요소씩 생성하는 트랜스포머의 한 부분.
자기회귀 (Auto-regressive): 시퀀스의 각 다음 요소를 생성할 때 이전에 생성된 요소들을 입력으로 사용하는 특성.
잔차 연결 (Residual Connection): 네트워크의 깊이를 늘리면서도 기울기 소실(vanishing gradient) 문제를 완화하고 학습을 용이하게 하기 위해, 한 계층의 입력을 그 계층의 출력에 직접 더하는 연결.
계층 정규화 (Layer Normalization): 미니배치 내의 각 샘플에 대해 독립적으로 정규화를 수행하여 학습 속도와 안정성을 향상시키는 기법.
쿼리 (Query, Q): 어텐션 메커니즘에서 현재 위치에서 정보를 찾기 위해 사용되는 벡터.
키 (Key, K): 어텐션 메커니즘에서 입력 시퀀스의 각 위치에 대한 정보를 나타내는 벡터. 쿼리와의 유사성을 계산하는 데 사용된다.
값 (Value, V): 어텐션 메커니즘에서 쿼리와 키의 유사성에 따라 가중치가 부여되어 합산될 실제 정보 벡터.
스케일드 닷-프로덕트 어텐션 (Scaled Dot-Product Attention): 쿼리와 키의 닷-프로덕트를 계산한 후 sqrt(dk)로 스케일링하고 소프트맥스를 적용하여 가중치를 얻는 어텐션 함수.
멀티-헤드 어텐션 (Multi-Head Attention): 단일 어텐션 함수 대신 여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 실행하고 그 결과를 연결하여 모델이 다양한 관점에서 정보에 주의를 기울일 수 있도록 하는 메커니즘.
포지션-와이즈 피드-포워드 네트워크 (Position-wise Feed-Forward Networks): 인코더와 디코더의 각 계층에 있는 하위 계층 중 하나로, 각 시퀀스 위치에 독립적으로 적용되는 두 개의 선형 변환과 ReLU 활성화 함수로 구성된다.
위치 인코딩 (Positional Encoding): 트랜스포머 모델이 시퀀스 내 토큰의 상대적 또는 절대적 위치 정보를 활용할 수 있도록 입력 임베딩에 더해지는 벡터. 사인 및 코사인 함수를 사용하여 생성된다.
dmodel: 모델의 임베딩 및 하위 계층 출력의 차원. (이 연구에서는 512)
dk: 어텐션 메커니즘에서 키와 쿼리의 차원.
dv: 어텐션 메커니즘에서 값의 차원.
dff: 포지션-와이즈 피드-포워드 네트워크의 내부 계층 차원. (이 연구에서는 2048)
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 기계 번역 품질을 평가하는 데 사용되는 지표. 생성된 번역과 참조 번역 간의 유사도를 측정한다.
레이블 스무딩 (Label Smoothing): 모델이 너무 자신감 있게 예측하는 것을 방지하기 위한 정규화 기법으로, 정답 레이블에 작은 오차를 주입하여 모델의 일반화 성능을 향상시킨다.
드롭아웃 (Dropout): 훈련 중 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하여 과적합을 방지하는 정규화 기법.

 

FAQ

 : 질문 답변을 생성합니다.

다음은 소스를 바탕으로 한 8가지 질문의 FAQ입니다.

1. Transformer 모델의 핵심 아이디어와 기존 모델과의 주요 차이점은 무엇인가요?
Transformer 모델은 기존의 지배적인 시퀀스 변환 모델(복잡한 순환 신경망(RNN) 또는 컨볼루션 신경망(CNN) 기반)과 달리 오로지 어텐션 메커니즘에만 기반을 둔 새로운 네트워크 아키텍처입니다. 가장 큰 차이점은 RNN의 핵심 요소인 순환(recurrence)과 컨볼루션(convolutions)을 완전히 배제했다는 점입니다. 이로 인해 Transformer는 학습 시 더 많은 병렬화가 가능하고, 훈련 시간이 훨씬 적게 소요되면서도 우수한 성능을 보여줍니다. 기존 RNN 모델은 계산이 시퀀스의 각 심볼 위치에 따라 순차적으로 진행되어 병렬화가 어렵고 긴 시퀀스에서 메모리 제약이 있었던 반면, Transformer는 어텐션 메커니즘을 통해 입력 및 출력 시퀀스 내의 먼 거리 의존성을 거리와 무관하게 모델링할 수 있습니다.

2. Transformer에서 "어텐션 이즈 올 유 니드(Attention Is All You Need)"라는 문구는 무엇을 의미하나요?
이 문구는 Transformer 모델이 기존 시퀀스 변환 모델에서 중요하게 사용되던 순환 및 컨볼루션 계층을 모두 제거하고 어텐션 메커니즘만을 사용하여 모델을 구성했음을 강조합니다. 기존 모델에서 어텐션 메커니즘은 인코더와 디코더를 연결하는 보조적인 역할로 주로 사용되었지만, Transformer는 어텐션을 유일하고 핵심적인 빌딩 블록으로 삼아 모델 전체를 구축합니다. 이는 어텐션 메커니즘이 시퀀스 모델링 및 변환 작업에 필요한 모든 기능을 효과적으로 수행할 수 있음을 증명하며, 해당 분야의 패러다임을 바꾼 중요한 통찰을 담고 있습니다.

3. Transformer는 기존 순환 및 컨볼루션 모델에 비해 어떤 이점들을 제공하나요?
Transformer는 기존 모델에 비해 다음과 같은 세 가지 주요 이점을 제공합니다.

향상된 병렬화: 순환 계층과 달리 Transformer는 계산을 순차적으로 수행할 필요가 없어 학습 시 대규모 병렬화가 가능합니다. 이는 특히 긴 시퀀스에서 훈련 시간을 크게 단축시킵니다.
긴 거리 의존성 학습 능력: 어텐션 메커니즘은 입력 또는 출력 시퀀스 내의 어떤 위치에 있는 심볼 간에도 거리에 상관없이 직접적으로 의존성을 모델링할 수 있습니다. 이는 기존 컨볼루션 계층이 여러 계층을 쌓아야 긴 거리 의존성을 파악할 수 있었던 한계나, RNN이 시퀀스 길이만큼의 순차적 연산을 필요로 하여 긴 거리 의존성 학습이 어려웠던 문제를 해결합니다. Transformer에서는 모든 위치가 일정한 수의 연산으로 연결됩니다.
향상된 성능: 기계 번역과 같은 작업에서 Transformer는 기존의 최첨단 모델 및 앙상블 모델보다 훨씬 우수한 BLEU 점수를 달성하며, 더 짧은 훈련 비용으로 더 나은 품질을 제공합니다. 또한 영어 구성 요소 파싱과 같은 다른 작업에도 성공적으로 일반화되어 뛰어난 성능을 보였습니다.
4. Transformer 모델의 기본 아키텍처는 어떻게 구성되어 있나요?
Transformer는 대부분의 경쟁력 있는 신경 시퀀스 변환 모델처럼 인코더-디코더 구조를 따릅니다.

인코더: 입력 시퀀스 (x1, ..., xn)의 심볼 표현을 연속적인 표현 z = (z1, ..., zn)의 시퀀스로 매핑합니다. 인코더는 N=6개의 동일한 계층으로 구성되며, 각 계층은 멀티 헤드 셀프-어텐션 메커니즘과 위치별 완전 연결 피드-포워드 네트워크의 두 가지 하위 계층을 가집니다. 각 하위 계층 주변에는 잔차 연결(residual connection)과 계층 정규화(layer normalization)가 적용됩니다.
디코더: 인코더의 출력 z를 바탕으로 출력 시퀀스 (y1, ..., ym)의 심볼을 한 번에 하나씩 생성합니다. 디코더는 예측 시 이전에 생성된 심볼을 추가 입력으로 사용하는 자기회귀(auto-regressive) 방식을 따릅니다. 디코더 또한 N=6개의 동일한 계층으로 구성되며, 인코더의 두 하위 계층 외에 인코더 스택의 출력에 대한 멀티 헤드 어텐션을 수행하는 세 번째 하위 계층을 포함합니다. 또한, 디코더의 셀프-어텐션 하위 계층은 이후 위치에 대한 정보 흐름을 차단하도록 마스킹 처리됩니다.
5. "셀프-어텐션(Self-Attention)"이란 무엇이며, Transformer에서 어떻게 활용되나요?
셀프-어텐션(또는 내부 어텐션)은 단일 시퀀스의 서로 다른 위치들을 연결하여 시퀀스의 표현을 계산하는 어텐션 메커니즘입니다. 즉, 입력 시퀀스 자체 내의 각 단어가 시퀀스 내의 다른 단어들과 얼마나 관련되어 있는지를 학습하여 해당 단어의 표현을 풍부하게 만듭니다.

Transformer에서는 멀티 헤드 셀프-어텐션을 다음 세 가지 방식으로 사용합니다:

인코더 내 셀프-어텐션: 인코더의 각 위치가 이전 계층의 모든 위치에 어텐션할 수 있도록 합니다.
디코더 내 셀프-어텐션: 디코더의 각 위치가 해당 위치까지의 모든 이전 디코더 위치에 어텐션할 수 있도록 합니다. 자기회귀 속성을 유지하기 위해 미래의 위치에 대한 정보 흐름은 마스킹됩니다.
인코더-디코더 어텐션: 디코더의 쿼리가 이전 디코더 계층에서 오고, 키와 값은 인코더 스택의 출력에서 옵니다. 이를 통해 디코더의 모든 위치가 입력 시퀀스의 모든 위치에 어텐션할 수 있습니다.
6. "멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)"은 왜 유용한가요?
단일 어텐션 함수를 사용하는 대신, 멀티 헤드 어텐션은 쿼리, 키, 값을 여러 개의 서로 다른 학습된 선형 투영(linear projections)으로 변환한 다음, 각각에 대해 어텐션 함수를 병렬로 수행합니다. 이렇게 얻어진 여러 개의 어텐션 결과를 연결(concatenate)하고 다시 선형 투영하여 최종 값을 얻습니다.

멀티 헤드 어텐션은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

다양한 표현 부분 공간에 동시 주목: 하나의 어텐션 헤드만으로는 평균화로 인해 이점이 저해될 수 있는 반면, 여러 개의 "헤드"가 병렬로 작동함으로써 모델은 **다양한 표현 부분 공간(representation subspaces)**에서 다른 위치의 정보에 동시에 주목할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 헤드는 문장의 구문 구조에 집중하고, 다른 헤드는 의미론적 관계에 집중하는 등, 각 어텐션 헤드가 다른 유형의 관계를 학습할 수 있습니다.
향상된 학습 능력: 이는 모델이 문장 내의 복잡하고 다양한 의존성을 더 효과적으로 포착하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 연구 결과에 따르면, 개별 어텐션 헤드는 문장의 구문적, 의미론적 구조와 관련된 행동을 명확하게 학습하는 것으로 나타났습니다.
7. Transformer 모델은 어떻게 시퀀스의 순서 정보를 활용하나요?
Transformer 모델은 순환이나 컨볼루션이 없기 때문에, 시퀀스의 순서 정보를 사용하기 위해서는 별도의 메커니즘이 필요합니다. 이를 위해 "임베딩과 위치 인코딩(Positional Encoding)"을 추가합니다.

위치 인코딩: 인코더와 디코더 스택의 하단에서 입력 임베딩에 추가됩니다. 위치 인코딩은 임베딩과 동일한 차원(dmodel)을 가지므로 두 가지를 합산할 수 있습니다. Transformer는 서로 다른 주파수의 사인 및 코사인 함수를 사용하여 위치 인코딩을 생성합니다.
PE(pos, 2i) = sin(pos/10000^(2i/dmodel))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos/10000^(2i/dmodel)) 여기서 pos는 위치이고 i는 차원입니다. 이러한 선택은 모델이 상대적인 위치를 쉽게 학습할 수 있도록 하며, 훈련 중에 접한 시퀀스 길이보다 긴 시퀀스로 외삽(extrapolate)할 수 있도록 돕습니다.
8. Transformer의 성능은 기계 번역 및 다른 NLP 작업에서 어느 정도인가요?
Transformer는 기계 번역 작업에서 매우 뛰어난 성능을 보여주며 새로운 최첨단(state-of-the-art) 결과를 달성했습니다.

WMT 2014 영어-독일어 번역: "큰 Transformer 모델"은 기존에 보고된 모든 모델(앙상블 포함)보다 2.0 BLEU 이상 뛰어난 28.4 BLEU 점수를 기록했습니다. 기본 모델도 이전의 모든 공개된 모델과 앙상블을 능가했습니다.
WMT 2014 영어-프랑스어 번역: "큰 모델"은 41.8 BLEU 점수를 달성하며, 이전 최첨단 단일 모델의 훈련 비용의 1/4 미만을 사용하여 모든 이전 단일 모델을 능가했습니다.
또한, Transformer는 영어 구성 요소 파싱(English Constituency Parsing)과 같은 다른 작업에도 성공적으로 일반화되었습니다. 작업별 미세 조정 없이도 월스트리트저널(WSJ) 데이터셋에서 91.3 F1 점수(WSJ 단독 훈련) 및 92.7 F1 점수(준지도 학습)를 기록하여 대부분의 이전 모델보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 Transformer가 특정 작업에 국한되지 않고 다양한 시퀀스 변환 문제에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증합니다.

 

타임라인

다음은 제공된 출처를 바탕으로 한 자세한 타임라인과 주요 인물 목록입니다.

상세 타임라인
1993년 8월: Mitchell P. Marcus, Mary Ann Marcinkiewicz, Beatrice Santorini가 Penn Treebank를 구축하여 영어 대규모 주석 말뭉치를 만듦.
1997년: Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber가 "Long Short-Term Memory" 논문을 발표, LSTM의 개념을 확립.
2001년: Sepp Hochreiter, Yoshua Bengio, Paolo Frasconi, Jürgen Schmidhuber가 순환 신경망에서 장거리 의존성 학습의 어려움을 다룬 논문을 발표.
2006년 7월: Slav Petrov, Leon Barrett, Romain Thibaux, Dan Klein이 "Learning accurate, compact, and interpretable tree annotation" 논문을 발표 (ACL 회의).
2006년 7월: David McClosky, Eugene Charniak, Mark Johnson이 "Effective self-training for parsing" 논문을 발표 (NAACL 회의).
2009년 8월: Zhongqiang Huang와 Mary Harper가 "Self-training PCFG grammars with latent annotations across languages" 논문을 발표 (EMNLP 회의).
2013년 8월: Alex Graves가 "Generating sequences with recurrent neural networks" 논문을 발표.
2013년 8월: Muhua Zhu, Yue Zhang, Wenliang Chen, Min Zhang, Jingbo Zhu가 "Fast and accurate shift-reduce constituent parsing" 논문을 발표 (ACL 회의).
2014년 9월: Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio가 "Neural machine translation by jointly learning to align and translate" 논문을 발표, 어텐션 메커니즘 도입.
2014년: Kyunghyun Cho 외 연구진이 "Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation" 논문을 발표.
2014년: Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V.V. Le가 "Sequence to sequence learning with neural networks" 논문을 발표.
2015년: Diederik Kingma와 Jimmy Ba가 "Adam: A method for stochastic optimization" 논문을 발표, Adam Optimizer를 소개.
2015년: Sainbayar Sukhbaatar, Arthur Szlam, Jason Weston, Rob Fergus가 "End-to-end memory networks" 논문을 발표.
2015년: Vinyals & Kaiser, Koo, Petrov, Sutskever, Hinton이 "Grammar as a foreign language" 논문을 발표 (NIPS).
2015년 8월: Minh-Thang Luong, Hieu Pham, Christopher D Manning이 "Effective approaches to attention-based neural machine translation" 논문을 발표.
2015년 8월: Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch가 "Neural machine translation of rare words with subword units" 논문을 발표, 서브워드 유닛 도입.
2015년 11월: Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Lukasz Kaiser가 "Multi-task sequence to sequence learning" 논문을 발표.
2015년 12월: Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens, Zbigniew Wojna가 "Rethinking the inception architecture for computer vision" 논문을 발표.
2016년: Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E Hinton이 "Layer normalization" 논문을 발표.
2016년: Łukasz Kaiser와 Samy Bengio가 "Can active memory replace attention?" 논문을 발표 (NIPS).
2016년: Łukasz Kaiser와 Ilya Sutskever가 "Neural GPUs learn algorithms" 논문을 발표 (ICLR).
2016년: Ankur Parikh, Oscar Täckström, Dipanjan Das, Jakob Uszkoreit이 "A decomposable attention model" 논문을 발표 (EMNLP).
2016년 1월: Jianpeng Cheng, Li Dong, Mirella Lapata가 "Long short-term memory-networks for machine reading" 논문을 발표.
2016년 2월: Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu가 "Exploring the limits of language modeling" 논문을 발표.
2016년 5월: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun이 "Deep residual learning for image recognition" 논문을 발표.
2016년 6월: Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro, Miguel Ballesteros, Noah A. Smith가 "Recurrent neural network grammars" 논문을 발표 (NAACL).
2016년 6월: Jie Zhou, Ying Cao, Xuguang Wang, Peng Li, Wei Xu가 "Deep recurrent models with fast-forward connections for neural machine translation" 논문을 발표.
2016년 8월: Ofir Press와 Lior Wolf가 "Using the output embedding to improve language models" 논문을 발표.
2016년 9월: Yonghui Wu 외 연구진이 "Google’s neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation" 논문을 발표.
2016년 10월: Francois Chollet이 "Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions" 논문을 발표.
2016년 10월: Nal Kalchbrenner 외 연구진이 "Neural machine translation in linear time" 논문을 발표 (ByteNet).
2017년 1월: Noam Shazeer 외 연구진이 "Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer" 논문을 발표.
2017년 3월: Denny Britz, Anna Goldie, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le가 "Massive exploration of neural machine translation architectures" 논문을 발표.
2017년 3월: Oleksii Kuchaiev와 Boris Ginsburg가 "Factorization tricks for LSTM networks" 논문을 발표.
2017년 3월: Zhouhan Lin 외 연구진이 "A structured self-attentive sentence embedding" 논문을 발표.
2017년 5월: Jonas Gehring 외 연구진이 "Convolutional sequence to sequence learning" 논문을 발표 (ConvS2S).
2017년 5월: Romain Paulus, Caiming Xiong, Richard Socher가 "A deep reinforced model for abstractive summarization" 논문을 발표.
2017년 12월 (NIPS 2017): Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin이 "Attention Is All You Need" 논문을 발표하며 Transformer 모델을 공개.
이벤트 하이라이트:기존 순환 및 합성곱 신경망을 완전히 대체하는 어텐션 기반의 새로운 신경망 아키텍처인 Transformer를 제안.
WMT 2014 영어-독일어 번역 작업에서 28.4 BLEU를 달성하여 기존 최고 결과(앙상블 포함)를 2 BLEU 이상 능가.
WMT 2014 영어-프랑스어 번역 작업에서 8개의 GPU로 3.5일 훈련 후 41.8 BLEU의 새로운 단일 모델 최고 기록 수립.
영문 구성 구문 분석에서도 Transformer의 일반화 능력을 입증.
Jakob Uszkoreit이 RNN을 셀프 어텐션으로 대체하는 아이디어를 제안하고 평가 노력을 시작.
Ashish Vaswani와 Illia Polosukhin이 최초의 Transformer 모델을 설계하고 구현하며 핵심적인 역할을 수행.
Noam Shazeer가 스케일드 닷-프로덕트 어텐션, 멀티-헤드 어텐션, 파라미터 없는 위치 표현을 제안하며 거의 모든 세부 사항에 관여.
Niki Parmar가 수많은 모델 변형을 설계, 구현, 튜닝 및 평가.
Llion Jones가 초기 코드베이스와 효율적인 추론 및 시각화를 담당.
Lukasz Kaiser와 Aidan N. Gomez가 tensor2tensor 설계 및 구현에 기여, 연구 속도를 가속화.
주요 인물 목록 (Cast of Characters)
Ashish Vaswani: Google Brain 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자이자 Transformer 모델의 초기 설계 및 구현에 핵심적인 역할을 담당.
Noam Shazeer: Google Brain 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. Scaled dot-product attention, multi-head attention, 파라미터 없는 위치 표현을 제안했으며 Transformer 개발의 거의 모든 세부 사항에 관여.
Niki Parmar: Google Research 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. 초기 코드베이스와 tensor2tensor에서 수많은 모델 변형을 설계, 구현, 튜닝 및 평가.
Jakob Uszkoreit: Google Research 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. 순환 신경망(RNN)을 셀프 어텐션으로 대체하는 아이디어를 제안하고 이 아이디어를 평가하기 위한 노력을 시작.
Llion Jones: Google Research 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. 새로운 모델 변형을 실험하고 초기 코드베이스, 효율적인 추론 및 시각화를 담당.
Aidan N. Gomez: 토론토 대학교 소속 (Google Brain에서 근무). "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. Łukasz Kaiser와 함께 tensor2tensor의 여러 부분 설계 및 구현에 기여하여 결과 개선 및 연구 가속화.
Łukasz Kaiser: Google Brain 소속 연구원. "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자. Aidan N. Gomez와 함께 tensor2tensor의 여러 부분 설계 및 구현에 기여하여 결과 개선 및 연구 가속화.
Illia Polosukhin: "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자 (Google Research에서 근무). Ashish Vaswani와 함께 최초의 Transformer 모델을 설계하고 구현하며 핵심적인 역할을 담당.
참고 문헌에서 언급된 주요 관련 연구자들 (직접적인 Transformer 개발자는 아니나 관련 분야에 기여):

Dzmitry Bahdanau: 어텐션 메커니즘을 신경망 기계 번역에 도입한 주요 연구자 중 한 명.
Kyunghyun Cho: RNN 인코더-디코더와 Gated Recurrent Units(GRU) 개발에 기여한 주요 연구자 중 한 명.
Yoshua Bengio: 딥러닝 분야의 선구자 중 한 명이며, RNN 및 어텐션 관련 연구에 기여.
Sepp Hochreiter: Long Short-Term Memory (LSTM) 개념을 공동으로 창안.
Jürgen Schmidhuber: Long Short-Term Memory (LSTM) 개념을 공동으로 창안.
Ilya Sutskever: Sequence-to-sequence learning과 같은 중요한 모델에 기여.
Oriol Vinyals: Sequence-to-sequence learning과 같은 중요한 모델에 기여.
Quoc V. Le: Google Brain 팀의 주요 연구자 중 한 명으로, 대규모 언어 모델 및 신경망 연구에 기여.
Christopher D. Manning: 스탠포드 대학교 교수이자 자연어 처리 분야의 저명한 연구자.
Geoffrey E. Hinton: 딥러닝 분야의 선구자 중 한 명.
Diederik Kingma: Adam optimizer를 공동 개발.
Jimmy Ba: Adam optimizer를 공동 개발.

 

마인드맵 : 

 

마지막으로 가장 중요한, AI 오디오 뷰입니다.

 

 

채팅창에서는 ChatGTP처럼 채팅을 할 수 있습니다.

답변 내용은 내가 올린 문서의 출처를 확인할 수 있게 번호로 표시됩니다.

 

 

총평: 단순한 AI를 넘어선 '개인 비서'

NotebookLM은 단순히 새로 나온 여러 AI 서비스 중 하나라고 생각할 수 있습니다. 하지만 직접 사용해보면, 이 서비스가 방대한 자료를 효율적으로 관리하고 생산성을 높여주는 'AI 개인 비서' 역할을 충실히 수행한다는 것을 알 수 있습니다.

특히, 오디오 개요(Audio Overview) 기능은 핵심 내용을 대화 형식으로 정리해주어, 직접 문서를 읽는 것보다 훨씬 쉽고 명쾌하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 마치 옆에서 전문가가 중요한 부분만 요약해주듯 깔끔하게 정리되는 느낌을 받을 수 있습니다.

서비스 출시 초반임에도 불구하고 큰 주목을 받고 있는 만큼, 앞으로 추가될 새로운 기능들이 NotebookLM의 활용도를 더욱 넓혀줄 것으로 기대됩니다.