Attention

Attention 메커니즘은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술로, 모델이 입력 데이터 중에서 어떤 부분에 중점을 두어야 하는지를 학습하는 데 도움을 줍니다. 이 기술은 특히 번역, 요약, 이미지 캡셔닝 및 질의 응답 시스템에서 유용하게 사용됩니다.

Attention의 기본 원리

Attention 메커니즘의 핵심 아이디어는 입력 시퀀스(단어, 이미지의 픽셀 등)의 각 요소에 가중치를 할당하여, 모델이 특정 부분에 "집중"하도록 만드는 것입니다. 이 가중치는 데이터의 중요도를 나타내며, 모델이 출력을 생성할 때 이러한 중요도를 참고합니다.

Attention의 동작 방식

1. 점수 계산(Score Calculation): 입력 데이터의 각 요소가 현재 처리 중인 작업에 얼마나 중요한지를 평가하기 위해 점수를 계산합니다. 이 점수는 보통 쿼리(query), 키(key), 밸류(value)라는 세 가지 요소를 사용하는 점수 함수로 계산됩니다.

2. 가중치 계산(Weight Calculation): 계산된 점수를 소프트맥스(Softmax) 함수에 통과시켜, 각 입력 요소의 가중치를 결정합니다. 이 가중치는 모든 요소에 대해 합이 1이 되도록 정규화됩니다.

3. 가중 합(Weighted Sum): 입력 요소들의 가중치와 각 요소의 값(밸류)을 곱한 후, 이를 모두 합하여 최종 출력을 생성합니다. 이 과정에서 모델은 주어진 작업에 가장 유용한 정보에 "집중"하게 됩니다.

Attention의 유형

• Soft Attention: 연속적인 가중치(확률)를 계산하여 모든 입력 요소에 대해 미분 가능한 방식으로 작동합니다. 계산이 간단하고 전체적으로 효율적이지만, 모든 입력 데이터를 처리해야 하므로 계산 비용이 높을 수 있습니다.

• Hard Attention: 명시적으로 특정 입력 요소를 선택하며, 선택 과정이 비미분 가능합니다. 일반적으로 높은 분산을 가지고, 복잡한 최적화 기법이 필요할 수 있습니다.

Transformer에서의 Attention

Transformer 아키텍처에서는 "Self-Attention"이라는 개념을 도입합니다. 이는 각 입력 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 평가함으로써, 입력 시퀀스 내에서 정보를 동적으로 재구성할 수 있게 해 줍니다. Transformer 모델은 이러한 Self-Attention 메커니즘을 여러 레이어와 병렬로 적용하여 뛰어난 성능을 달성합니다.

결론

Attention 메커니즘은 모델이 중요한 정보에 집중할 수 있도록 하여 성능을 향상시킵니다. 이는 특히 긴 시퀀스나 복잡한 관계를 모델링해야 하는 작업에서 유용하며, 최근 인공지능 분야의 여러 최신 기술과 모델에 중추적인 역할을 하고 있습니다.