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Visualizing transformers and attention
Transformer란 무엇인가?
Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으킨 모델 아키텍처입니다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 순환 신경망의 변형인 LSTM, GRU와 달리, Transformer는 순서 정보를 처리하기 위해 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 사용합니다. 이는 입력 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 병렬적으로 계산하여 더욱 효율적인 학습을 가능하게 합니다.
Transformer의 주요 장점은 다음과 같습니다.
- 병렬 처리: RNN과 달리, Transformer는 입력 시퀀스의 모든 부분을 동시에 처리할 수 있어 학습 속도가 빠릅니다.
- 장거리 의존성 학습: 셀프 어텐션을 통해 입력 시퀀스의 멀리 떨어진 단어 간의 관계도 효과적으로 학습할 수 있습니다.
- 번역, 요약, 챗봇 등 다양한 NLP 태스크에 우수한 성능: Transformer는 다양한 NLP 태스크에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 보여주고 있습니다.
Attention이란 무엇인가?
Attention은 신경망이 입력 데이터의 특정 부분에 집중하여 처리하는 메커니즘입니다. 사람이 글을 읽을 때 중요한 단어에 집중하는 것처럼, Attention은 모델이 입력 데이터에서 가장 관련성이 높은 부분에 가중치를 부여하여 학습하고 예측하는 것을 돕습니다.
Transformer에서 사용되는 셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 모든 단어가 다른 모든 단어와 얼마나 관련이 있는지를 계산하여 가중치를 부여하는 메커니즘입니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 문맥을 더 잘 이해하고, 중요한 정보를 추출할 수 있습니다.
셀프 어텐션의 작동 원리
셀프 어텐션은 크게 세 가지 부분으로 구성됩니다.
- Query, Key, Value: 입력 시퀀스의 각 단어는 Query, Key, Value 벡터로 변환됩니다.
- Similarity Score: Query 벡터와 다른 모든 Key 벡터 간의 유사도를 계산하여 Similarity Score를 얻습니다.
- Softmax: Similarity Score에 Softmax 함수를 적용하여 가중치를 얻습니다. 이 가중치는 각 단어가 다른 단어에 얼마나 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다.
- Value 합성: Value 벡터에 가중치를 곱하여 가중합을 계산합니다. 이 가중합이 최종적으로 출력되는 Attention 값입니다.
Transformer의 구조
Transformer는 Encoder와 Decoder로 구성됩니다.
- Encoder: 입력 시퀀스를 처리하여 문맥 정보를 추출합니다. 여러 개의 Self-Attention Layer와 Feed-Forward Neural Network로 구성됩니다.
- Decoder: Encoder의 출력을 기반으로 출력 시퀀스를 생성합니다. Self-Attention Layer 외에 Encoder-Decoder Attention Layer를 추가하여 Encoder의 출력과 Decoder의 입력 사이의 관계를 모델링합니다.
마무리
Transformer와 Attention은 NLP 분야에서 매우 중요한 개념이며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 Transformer와 Attention의 기본적인 개념과 작동 원리를 간략하게 설명했습니다. 더 자세한 내용은 관련 논문이나 자료를 참고하시기 바랍니다.
핵심 키워드: Transformer, Attention, 셀프 어텐션, NLP, 자연어 처리, Encoder, Decoder, Query, Key, Value, Similarity Score, Softmax