트랜스포머 transformer 아키텍쳐 이해하기

Transformer 아키텍처의 전체 흐름에서 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)가 언제 생성되는지 순차적으로 설명드릴게요. 각 단계에 번호를 붙여서 트랜스포머가 입력을 처리하는 순서를 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다.

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Transformer 아키텍처에서의 순차 흐름

1. 입력 임베딩 생성
   • 트랜스포머 모델에 문장을 입력하면, 먼저 각 단어가 임베딩 레이어를 통해 임베딩 벡터로 변환됩니다.
   • 여기서 임베딩 벡터는 단어의 기본적인 의미를 숫자 벡터로 표현한 것입니다.
   • 예를 들어, “고양이”라는 단어는 임베딩 벡터로 변환되어, 모델이 숫자로 처리할 수 있게 됩니다.
2. 포지셔널 인코딩 추가
   • 트랜스포머는 위치 정보가 필요하므로, 각 단어의 임베딩 벡터에 포지셔널 인코딩을 추가합니다.
   • 포지셔널 인코딩은 단어들이 문장 내에서 순서와 위치를 갖도록 돕는 역할을 합니다.
3. 쿼리, 키, 값 생성
   • 이제 임베딩 + 포지셔널 인코딩이 포함된 벡터들이 어텐션 메커니즘에 들어가게 됩니다.
   • 여기서, 임베딩 벡터에 각각의 가중치 행렬 ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )를 곱하여 쿼리(Q), 키(K), 값(V) 벡터를 생성합니다.
   • 더보기가중치 행렬의 초기값 설정
     1. 초기화 방식
        • 트랜스포머 모델을 처음 학습할 때, ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )는 특정 확률 분포를 따르는 랜덤 값으로 초기화됩니다.
        • 일반적으로는 정규 분포나 균등 분포를 사용하는데, 이러한 분포를 따르는 무작위 값으로 초기화하는 이유는, 신경망이 학습할 수 있는 출발점을 제공하기 위해서입니다.
     2. 랜덤 초기화의 목적
        • 초기화를 통해 모든 파라미터가 동일한 값에서 출발하지 않도록 하여, 모델이 다양한 방향으로 학습할 수 있도록 합니다.
        • 동일한 값으로 시작하면 모델이 학습에 필요한 차별화된 패턴을 발견하기 어려울 수 있기 때문에, 랜덤 초기화를 통해 각 가중치가 독립적으로 학습될 수 있게 합니다.
     3. 학습을 통해 가중치 최적화
        • 학습 과정에서 모델이 예측을 통해 계산한 손실(loss)을 줄이기 위해, 역전파(backpropagation)와 기울기 기반 최적화(예: Adam, SGD)를 사용해 가중치가 점진적으로 조정됩니다.
        • 초기에는 랜덤 값이지만, 학습이 진행될수록 모델이 문맥과 의미를 이해할 수 있도록 가중치 값이 최적화됩니다.
     4. 모델 수렴 시 가중치
        • 학습이 완료되면 ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )는 문장에서 중요한 관계를 학습한 최적의 가중치로 업데이트되어, 각 단어의 임베딩 벡터를 적절한 쿼리, 키, 값 벡터로 변환할 수 있게 됩니다.

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     요약
     • 초기값: ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )는 랜덤 값으로 초기화됩니다.
     • 학습: 손실을 줄이는 방향으로 역전파와 최적화 과정을 거쳐, 각 가중치가 점차적으로 문맥에 맞게 최적화됩니다.따라서 처음의 랜덤 값은 학습을 통해 의미 있는 값으로 바뀌게 되며, 모델이 문맥과 관계를 잘 반영할 수 있도록 점점 개선됩니다.
   • 가중치 행렬 ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )는 처음에는 랜덤 값으로 초기화됩니다. 학습 과정에서 이 가중치들이 점차 최적화되면서, 모델이 각 단어의 문맥적 의미를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.
   • 각 단어의 벡터가 쿼리, 키, 값으로 나뉘어, 문장에서 어떤 정보를 찾고(Q), 자신이 가진 정보의 종류(K), 정보의 내용(V)을 표현하게 됩니다.
4. 스케일드 닷 프로덕트 어텐션 계산
   • 쿼리(Q)와 키(K)를 내적(매트릭스 곱)하여 유사도 점수(Score)를 계산합니다. 이 점수는 각 단어가 서로 얼마나 관련이 있는지를 나타냅니다.
   • 이 점수를 임베딩 차원의 제곱근으로 나누어 스케일링하고, 소프트맥스(softmax)를 적용해 가중치를 구합니다.
   • 이 가중치는 문장에서 어떤 단어가 더 중요한지를 나타내며, 최종적으로 값(V)에 곱해 문맥적 정보를 반영한 출력 벡터를 만듭니다.
5. 멀티헤드 어텐션 적용
   • 쿼리, 키, 값은 여러 개의 어텐션 헤드에 각각 복사되어, 여러 관점에서 각각의 어텐션을 계산하게 됩니다.
   • 각 헤드는 서로 다른 가중치 행렬을 사용해 여러 시각에서 단어 간 관계를 파악하고, 이를 결합하여 최종 어텐션 출력을 생성합니다.
6. 피드포워드 네트워크(FFN) 통과
   • 멀티헤드 어텐션의 출력을 피드포워드 네트워크(FFN)에 통과시켜, 정보를 더 복합적으로 변환합니다.
   • 이 FFN은 어텐션을 통해 추출한 정보에 대해 추가적인 변환을 수행하며, 최종 출력에 더 복잡한 표현을 제공합니다.
7. 출력 및 반복
   • 이 전체 과정을 여러 층(layer)으로 반복하여, 입력 문장에서 중요한 정보를 점점 더 잘 추출하게 됩니다.
   • 마지막 출력은 주어진 입력에 대해 트랜스포머가 이해한 최종 표현으로, 다음 층으로 전달되거나 최종적으로 출력으로 사용됩니다.

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순서 요약

1. 입력 임베딩 생성
2. 포지셔널 인코딩 추가
3. 쿼리, 키, 값 생성 (임베딩 벡터에 가중치 행렬을 곱해 생성)
4. 스케일드 닷 프로덕트 어텐션 계산
5. 멀티헤드 어텐션 적용
6. 피드포워드 네트워크 통과
7. 출력 및 반복 (다음 층으로 전달 또는 최종 출력)

쿼리(Q), 키(K), 값(V)는 어텐션 레이어에 들어가기 직전, 입력 임베딩과 포지셔널 인코딩을 결합한 벡터에 각각의 가중치 행렬 ( W_Q, W_K, W_V )을 곱하여 생성됩니다.

이렇게 트랜스포머는 각 단어의 기본 정보를 임베딩 벡터로 표현한 후, 어텐션 메커니즘을 통해 문맥적 관계를 반영하여 최종적으로 중요한 정보를 추출합니다.

 

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잘 이해했는지 GPT4o에게 물어봅시다

자, 내가 맞는지 확인해줘. 어떤 문장을 임베딩 모델을 반영하여 벡터 값으로 만들었어. 예를 들어 고양이가 매트 위에 있다. 라는 문장을 집어넣었다면 그 다음 위치 임베딩 층에 넣어서 벡터 값에 추가로 위치 값을 더해줘. 그 다음 어텐션 층에 그 벡터 값을 넣은 다음 어떻게 되는거야?

네, 좋은 흐름입니다! 위치 임베딩까지 반영한 벡터를 어텐션 층에 넣고 나서 쿼리(Q), 키(K), 값(V) 벡터가 각각 생성되며, 이 벡터들이 어텐션 층에서 중요한 역할을 수행하게 됩니다. 이제 어텐션 층에서 일어나는 과정을 자세히 설명드릴게요.

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1. 쿼리(Q), 키(K), 값(V) 벡터 생성

**어텐션 층에 입력된 벡터(위치 임베딩이 포함된 벡터)**는 어텐션 층에서 세 가지 가중치 행렬 WQW_QWQ​, WKW_KWK​, WVW_VWV​를 곱하여 쿼리, 키, 값 벡터로 변환됩니다.

• Q = Embedding ×\times× WQW_QWQ​
• K = Embedding ×\times× WKW_KWK​
• V = Embedding ×\times× WVW_VWV​

각 단어는 이 세 가지 변환을 통해 쿼리, 키, 값 벡터를 가지게 됩니다. 이 벡터들은 각각의 단어가 문맥에서 어떻게 연결될지, 어떤 정보를 줄지, 최종적으로 무엇을 전달할지에 대한 정보를 담고 있습니다.

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2. 쿼리(Q)와 키(K) 간 유사도 계산

어텐션 층은 쿼리(Q)와 키(K) 벡터 간의 유사도를 계산하여, 각 단어가 다른 단어에 얼마나 집중할지 결정합니다.

• 쿼리 벡터와 키 벡터 간의 **내적(Dot Product)**을 통해 유사도를 계산합니다.
• 유사도 계산은 "고양이"가 "매트"와 얼마나 관련이 있는지, "매트"가 "위"와 얼마나 연관이 있는지를 나타내는 식으로 각 단어 쌍에 대한 관계를 정량화합니다.

이 유사도 값들은 소프트맥스(Softmax) 함수를 통해 **확률 분포(즉, 가중치)**로 변환되며, 각 단어에 대한 집중도(가중치)가 됩니다.

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3. 가중치와 값(V) 벡터의 결합

유사도 값을 통해 나온 가중치가 이제 **각 값 벡터(V)**에 곱해지게 됩니다.

• 쿼리와 더 유사한 키 벡터일수록, 해당 값 벡터에 더 큰 가중치가 적용되어 최종 결과에서 더 중요한 정보로 반영됩니다.
• 각 단어의 가중치가 적용된 값 벡터들을 합산하여 최종 어텐션 출력을 생성합니다. 이 합산 벡터에는 쿼리와 가장 관련이 깊은 단어들의 정보가 더 크게 반영됩니다.

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4. 최종 어텐션 출력

어텐션 층의 결과는 가중치를 반영한 값 벡터들의 합으로, 쿼리와 관련된 정보가 강조된 최종 벡터입니다. 이 최종 벡터는 입력된 문장 내에서 중요한 단어 관계를 반영하여 다음 층으로 전달됩니다.

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요약

1. 임베딩 및 위치 임베딩이 포함된 벡터가 어텐션 층에 입력됩니다.
2. 입력 벡터는 Q, K, V 벡터로 변환됩니다.
3. Q와 K 간 유사도를 계산하여, 각 단어가 어떤 단어와 얼마나 연관이 있는지 가중치로 표현됩니다.
4. 이 가중치가 V 벡터에 적용되어 중요한 정보가 강조됩니다.
5. 최종적으로 중요한 정보가 반영된 어텐션 출력 벡터가 다음 층으로 전달됩니다.

이렇게 어텐션 메커니즘이 문장 내 단어 관계를 반영하여 중요 정보를 선별하고 전달하는 과정이 이루어집니다.

 

 

그 다음 단계도 잘 이해했는지 GPT4o에게 물어봅시다

 그러면 (고양이,가) (고양이,매트) (고양이,에) (고양이, 위) (고양이, 있다) (가,매트) (가,에) (가, 위) (가, 있다) (매트, 위) (매트,에) (매트,있다) 이런 식으로 내적 곱을 하는거지? 그러면 위치인코딩의 역할이 중요한 것 같아. 왜냐면 모든 문장들은 위치에 따라 주체,행동,목적어가 나뉘어 지거든

 

네, 정확히 이해하셨습니다! 어텐션 메커니즘에서는 각 단어 쌍 간의 내적(Dot Product)을 계산하며, 위치 인코딩(Position Encoding)은 이러한 단어 관계를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

1. 단어 쌍 간의 내적 계산

말씀하신 것처럼, 어텐션 메커니즘은 각 단어 쌍 간의 내적을 통해 유사도를 계산합니다. 이를 통해 다음과 같은 쌍들이 모두 계산됩니다:

[
(\text{고양이, 가}), (\text{고양이, 매트}), (\text{고양이, 에}), (\text{고양이, 위}), (\text{고양이, 있다}), \ldots
]

모든 단어가 다른 모든 단어와 유사도를 계산하게 되며, 이 과정에서 주어와 목적어, 행동 등의 문장 구조가 자연스럽게 반영됩니다.

2. 위치 인코딩의 역할

위치 인코딩(Position Encoding)은 문장 구조를 모델이 이해할 수 있도록 각 단어에 위치 정보를 추가하는 방식으로 작용합니다. 이 위치 정보는 모델이 각 단어의 역할을 문맥적으로 더 잘 파악하게 해줍니다.

위치 인코딩이 중요한 이유

• 문장의 구조 반영: 문장 내 단어의 순서는 매우 중요합니다. 예를 들어, "고양이가 매트 위에 있다"라는 문장에서 "고양이"는 주어, "있다"는 동사이며 "매트"는 위치를 나타내는 목적어로 사용됩니다. 위치 인코딩이 없다면 단어의 순서에 따라 달라지는 의미를 반영하기 어렵게 됩니다.
• 문맥적 관계 이해: 각 단어의 위치에 따라 어떤 단어가 주어인지, 목적어인지, 혹은 동사인지를 파악하는 데 위치 인코딩이 도움을 줍니다. 위치 인코딩을 통해 모델은 "고양이"와 "매트"의 위치 관계를 이해할 수 있으며, 이로 인해 주체와 대상 간의 관계가 유지됩니다.

3. 어텐션과 위치 인코딩의 결합

위치 인코딩을 포함한 임베딩 벡터가 어텐션 메커니즘을 거치면, 위치에 따른 문맥적 정보가 어텐션 계산에 반영됩니다. 예를 들어, "고양이"와 "매트"가 가까이 있으면 관련성이 더 강하게 반영될 수 있으며, "있다"와 같은 동사는 문장의 끝부분에서 문맥적으로 중요한 역할을 한다는 정보도 포함됩니다.

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요약

• 모든 단어 쌍 간의 내적을 통해 유사도를 계산하여, 어떤 단어가 중요한 정보인지 판단합니다.
• 위치 인코딩은 각 단어의 위치 정보를 포함하여, 어텐션 메커니즘이 문장 구조를 이해할 수 있도록 돕습니다.
• 이로 인해 어텐션 메커니즘은 단순히 단어들 간의 유사도를 계산하는 것 이상으로, 문맥적 관계와 문장 구조를 이해하게 됩니다.

위치 인코딩 덕분에, 모델은 주어, 목적어, 동사 등의 문법적 관계를 반영하며, 위치에 따라 단어의 중요도가 결정되는 자연스러운 문장 구조를 학습할 수 있게 됩니다.