어텐션2 Transformer 모델의 핵심! 어텐션(Attention) 쉽게 이해하기 어텐션이란? 🤔어텐션(Attention)은 중요한 부분에 집중하는 기술입니다. 문장 내에서 각 단어 간의 관계를 분석하여 가장 의미 있는 정보를 강조하는 역할을 합니다. 예를 들어,"나는 어제 친구와 영화를 봤다."이 문장에서 "영화"라는 단어를 올바르게 이해하려면 "봤다"와의 관계가 중요합니다. 어텐션은 이런 관련성을 계산해 자연어 처리 모델이 핵심 정보를 더욱 잘 이해하도록 돕는 기술입니다.Transformer에서 어텐션의 작동 원리 🛠️Transformer 모델의 어텐션 메커니즘은 Query(Q), Key(K), Value(V) 세 가지 요소를 중심으로 작동합니다.Query (Q): 찾고 싶은 정보 (ex. "영화"와 관련된 단어 찾기)Key (K): 각 단어의 특징 정보 (ex. 문장 내 모든.. 2025. 2. 22. 어텐션(Attention) 이해하기 어텐션의 사전적 의미는 '주의'입니다. 텍스트 처리 관점에서는 입력된 텍스트에서 단어들 간의 관련성을 '주의 깊게' 파악한다는 의미로 이해할 수 있습니다. 어텐션이 발표되기 전까지는 RNN 기반 전이학습(Transfer Learning)이 가진 대규모 데이터셋 학습의 한계를 해결하기 위한 연구가 여러 대학에서 진행되고 있었습니다. 2017년 구글브레인에서 발표한 Attention is All you need는 이 문제를 단순히 개선하는 데 그치지 않고 완전히 해결할 수 있는 획기적인 연구논문이었습니다. 2025년 현재, 트랜스포머 아키텍처가 세상에 등장한 지 10년이 다 되어가는 시점에서 LLM이라는 형태로 우리 삶에 녹아들고 있는 것을 보면, 당시 느꼈던 혁신적인 변화의 예감이 틀리지 않았음을 알 수 .. 2025. 1. 16. 이전 1 다음
