AI Engineer 공간 "사부작 사부작"

GQA (Grouped Query Attention): 성능과 속도의 절묘한 줄타기, MHA와 MQA를 넘어서거대 언어 모델(LLM)의 심장에는 '어텐션(Attention)'이라는 핵심 메커니즘이 자리 잡고 있습니다. 이는 모델이 문장의 어떤 부분에 더 집중해야 할지 결정하는 능력으로, 인간의 독해 방식과 유사합니다. 초기 트랜스포머 모델의 멀티 헤드 어텐션(MHA)은 뛰어난 성능을 보였지만, 모델이 커지면서 막대한 계산 비용과 메모리 대역폭이라는 치명적인 병목 현상에 부딪혔습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 시도 끝에, 성능과 효율성 사이의 완벽한 균형점을 찾은 기술이 등장하게 되었습니다. GQA(Grouped Query Attention) 입니다. 이 글에서는 MHA(Mulit Head At..

트랜스포머의 위치 정보 주입 전략: 포지셔널 인코딩의 발전과 비교인간의 언어는 순서에 따라 의미가 달라집니다. "개가 소년을 물었다"와 "소년이 개를 물었다"는 같은 단어로 구성되었지만 완전히 다른 상황을 묘사합니다. 오늘은 트랜스포머 모델이 어떻게 이러한 순서 정보를 이해하는지, 그리고 최신 위치 인코딩 방법들이 어떻게 발전했는지 알아보겠습니다.포지셔널 인코딩이 필요한 이유트랜스포머 모델이 등장하기 전, 자연어 처리는 주로 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM 같은 순환 신경망 구조에 의존했습니다. 이러한 구조는 단어를 하나씩 순차적으로 처리하면서 자연스럽게 순서 정보를 기억할 수 있었죠. 하지만 트랜스포머는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 모든 입력 단어를 동시에(..

셀프 어텐션 메커니즘 파헤치기: 쿼리, 키, 밸류는 문맥을 어떻게 이해할까?자연어 처리(NLP) 분야는 마치 복잡한 퍼즐과 같아서, 단어들이 모여 문장을 이루고, 문장들이 모여 문맥을 형성하는 과정을 컴퓨터가 이해하도록 만드는 것은 늘 큰 숙제였습니다. 특히 문장 속 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지, 어떤 단어가 핵심적인 의미를 담고 있는지 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술 중 하나가 바로 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 셀프 어텐션은 마치 문장 스스로 각 단어의 중요도를 파악하고 서로에게 '주목'하게 만드는 마법과 같습니다. 특히 트랜스포머(Transformer) 모델의 핵심 구성 요소로, 오늘날 GPT와 같은 거대 언어 ..