AI Engineer 공간 "사부작 사부작"

트랜스포머 안정성의 비밀: Pre-LN과 Post-LN, 레이어 정규화의 위치가 중요한 이유인공지능 모델의 세계는 마치 정교한 부품들로 조립된 고성능 엔진과 같습니다. 그중에서도 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에서 압도적인 성능을 자랑하며 수많은 모델의 기반이 되어왔습니다. 하지만 이 강력한 엔진을 제대로 길들이는 데에는 한 가지 까다로운 조건이 따랐습니다. 바로 '학습률 예열(learning rate warm-up)'이라는 과정입니다. 모델 훈련 초기에 학습률을 매우 낮게 시작하여 점진적으로 높여가는 이 과정은 안정적인 학습을 위해 필수적이었지만, 동시에 훈련 시간을 늘리고 추가적인 하이퍼파라미터 튜닝을 요구하는 번거로움이 있었습니다. 그런데 만약 이 예열 과정을..

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(..

멀티-헤드 어텐션(MHA): 숲을 보는 여러 개의 눈, 싱글-헤드 어텐션과의 차이점과 강력한 장점자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머(Transformer) 모델의 등장은 가히 혁명적이었습니다. 트랜스포머의 심장에는 '어텐션(Attention)' 메커니즘이 자리 잡고 있으며, 특히 문장 내 단어들 사이의 관계를 스스로 파악하는 '셀프 어텐션(Self-Attention)'은 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 마치 우리가 사물을 관찰할 때 하나의 눈으로만 보는 것보다 여러 각도에서 다양한 측면을 동시에 살펴보는 것이 더 깊이 있는 이해를 가져다주듯, 셀프 어텐션 역시 한 번의 연산만으로는 문맥의 다채로운 정보를 모두 담아내기 어려울 수 있습니다.이러한 한계를 극복하고 모델의 표현력을 한층 끌어올리기 위해 ..

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 ..

트랜스포머(Transformer): RNN/LSTM의 한계를 넘어선 혁신의 아키텍처자연어 처리(NLP) 분야는 마치 끊임없이 새로운 길이 열리는 광대한 숲과 같습니다. 수많은 연구자들이 더 정확하고, 더 빠르고, 더 똑똑한 모델을 만들기 위해 노력해왔죠. 그중에서도 2017년 구글 연구팀이 발표한 '트랜스포머(Transformer)'는 NLP 역사에 한 획을 그은 혁명적인 모델입니다. 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory)이 가지고 있던 근본적인 한계들을 극복하며, 오늘날 GPT, BERT와 같은 거대 언어 모델(LLM)의 기반이 되었기 때문입니다.그렇다면 트랜스포머는 과연 어떤 마법을 부렸길래 이토록 강력한 성능을 보여주는 걸..