다중 헤드 자기 주의

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익명

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2025.09.11

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다중 헤드 자기 주의 트랜스포머 자기 주의 쿼리 키 값 NLP 아키텍처

다중 헤드 주의

개요

중 헤드 자기 주의(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 특히, 단어 간의 장거리 의존성(long-range dependencies)을 모델링하는 데 탁월한 성능을 보이며, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델보다 더 빠르고 정확한 처리가 가능합니다.

다중 헤드 자기 주의는 "자기 주의(self-attention)"의 개념을 확장한 것으로, 입력 시퀀스의 각 요소가 자기 자신과 다른 요소들에 주의를 기울이는 방식입니다. 이 과정에서 여러 개의 "헤드(head)"를 사용해 서로 다른 관점에서 주의를 계산함으로써, 모델이 다양한 유형의 관계(예: 문법적, 의미적, 구문적)를 동시에 학습할 수 있도록 합니다.

자기 주의(Self-Attention)의 기본 원리

자기 주의 메커니즘은 각 토큰에 대해 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 벡터를 생성하고, 이를 통해 다른 토큰들과의 관련성을 계산합니다.

1. 쿼리, 키, 값의 생성

입력 시퀀스의 각 토큰은 임베딩된 벡터 형태로 표현됩니다. 이 벡터는 선형 변환을 통해 다음 세 가지 벡터로 분리됩니다:

쿼리(Query): "내가 무엇을 찾고 있는가?"
키(Key): "다른 토큰이 무엇을 제공할 수 있는가?"
값(Value): "해당 토큰의 실제 정보"

이들 벡터는 각각 가중치 행렬 ( W_Q ), ( W_K ), ( W_V )를 통해 계산됩니다:

[ Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V ]

여기서 ( X )는 입력 시퀀스의 임베딩 행렬입니다.

2. 어텐션 점수 계산

쿼리와 키의 내적(dot product)을 통해 어텐션 점수를 계산합니다. 이 점수는 각 토큰이 다른 토큰에 얼마나 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다.

[ \text{Attention Scores} = \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} ]

여기서 ( d_k )는 키 벡터의 차원으로, 내적의 크기를 안정화하기 위해 제곱근으로 나눕니다. 이후 소프트맥스(Softmax) 함수를 적용하여 정규화된 가중치를 얻습니다.

3. 가중합

정규화된 어텐션 가중치를 값 벡터에 곱하여 최종 출력을 생성합니다:

[ \text{Output} = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ]

이 출력은 각 토큰이 문맥 내에서 가지는 의미를 반영한 새로운 표현입니다.

다중 헤드 자기 주의(Multi-Head Self-Attention)

단일 자기 주의 메커니즘은 유용하지만, 모든 관계를 하나의 벡터 공간에서 포착하려는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 다중 헤드 구조가 도입되었습니다.

1. 병렬 헤드 구조

다중 헤드 자기 주의는 입력을 여러 개의 "헤드"로 나누어 각 헤드가 독립적으로 자기 주의를 수행하도록 합니다. 각 헤드는 고유의 ( W_Q^i, W_K^i, W_V^i ) 가중치를 사용하여 다른 하위 공간에서 어텐션을 계산합니다.

[ \text{Head}_i = \text{Attention}(XW_Q^i, XW_K^i, XW_V^i) ]

2. 헤드의 결합

각 헤드의 출력은 병합(concatenate)되어 하나의 벡터로 만든 후, 최종 선형 변환을 거칩니다:

[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{Head}_1, \dots, \text{Head}_h)W_O ]

여기서 ( h )는 헤드의 수이며, ( W_O )는 출력 변환 행렬입니다.

3. 장점

다양한 관계 포착: 각 헤드가 문법, 의미, 역할 등 다양한 유형의 관계를 학습할 수 있음.
병렬 처리: 헤드 간 계산이 독립적이므로 GPU 등에서 효율적으로 병렬화 가능.
성능 향상: 실험적으로 헤드 수를 늘릴수록 모델의 성능이 향상됨 (일정 수준까지).

트랜스포머에서의 역할

다중 헤드 자기 주의는 트랜스포머의 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 모두에서 사용됩니다.

인코더: 입력 시퀀스 내 토큰 간의 관계를 분석.
디코더: 이전 출력 토큰들과의 관계를 파악하며, 인코더 출력에 대한 주의도 함께 수행.

이 메커니즘 덕분에 트랜스포머는 단어 순서에 의존하지 않고도 문맥을 이해할 수 있으며, BERT, GPT, T5 등의 대규모 언어 모델에서 핵심 역할을 합니다.

참고 자료 및 관련 문서

Vaswani, A. et al. (2017). "Attention is All You Need". Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Devlin, J. et al. (2018). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding".
Google AI Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture

관련 용어 정리

용어	설명
쿼리(Query)	현재 토큰이 다른 토큰에 대해 요청하는 정보의 표현
키(Key)	다른 토큰이 제공할 수 있는 정보의 식별자
값(Value)	실제 전달되는 정보 내용
헤드(Head)	독립적으로 어텐션을 계산하는 서브 유닛
소프트맥스(Softmax)	어텐션 가중치를 확률 분포로 정규화

다중 헤드 자기 주의는 현대 자연어 처리의 혁신을 이끈 핵심 기술로, 언어 이해, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에서 필수적인 역할을 수행하고 있습니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

다중 헤드 주의

## 개요

**중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 특히, 단어 간의 장거리 의존성(long-range dependencies)을 모델링하는 데 탁월한 성능을 보이며, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델보다 더 빠르고 정확한 처리가 가능합니다.

다중 헤드 자기 주의는 "자기 주의(self-attention)"의 개념을 확장한 것으로, 입력 시퀀스의 각 요소가 자기 자신과 다른 요소들에 주의를 기울이는 방식입니다. 이 과정에서 여러 개의 "헤드(head)"를 사용해 서로 다른 관점에서 주의를 계산함으로써, 모델이 다양한 유형의 관계(예: 문법적, 의미적, 구문적)를 동시에 학습할 수 있도록 합니다.

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## 자기 주의(Self-Attention)의 기본 원리

자기 주의 메커니즘은 각 토큰에 대해 **쿼리**(Query), **키**(Key), **값**(Value) 벡터를 생성하고, 이를 통해 다른 토큰들과의 관련성을 계산합니다.

### 1. 쿼리, 키, 값의 생성

입력 시퀀스의 각 토큰은 임베딩된 벡터 형태로 표현됩니다. 이 벡터는 선형 변환을 통해 다음 세 가지 벡터로 분리됩니다:

- **쿼리(Query)**: "내가 무엇을 찾고 있는가?"
- **키(Key)**: "다른 토큰이 무엇을 제공할 수 있는가?"
- **값(Value)**: "해당 토큰의 실제 정보"

이들 벡터는 각각 가중치 행렬 \( W_Q \), \( W_K \), \( W_V \)를 통해 계산됩니다:

\[
Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V
\]

여기서 \( X \)는 입력 시퀀스의 임베딩 행렬입니다.

### 2. 어텐션 점수 계산

쿼리와 키의 내적(dot product)을 통해 어텐션 점수를 계산합니다. 이 점수는 각 토큰이 다른 토큰에 얼마나 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다.

\[
\text{Attention Scores} = \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}
\]

여기서 \( d_k \)는 키 벡터의 차원으로, 내적의 크기를 안정화하기 위해 제곱근으로 나눕니다. 이후 **소프트맥스**(Softmax) 함수를 적용하여 정규화된 가중치를 얻습니다.

### 3. 가중합

정규화된 어텐션 가중치를 값 벡터에 곱하여 최종 출력을 생성합니다:

\[
\text{Output} = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
\]

이 출력은 각 토큰이 문맥 내에서 가지는 의미를 반영한 새로운 표현입니다.

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## 다중 헤드 자기 주의(Multi-Head Self-Attention)

단일 자기 주의 메커니즘은 유용하지만, 모든 관계를 하나의 벡터 공간에서 포착하려는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 **다중 헤드** 구조가 도입되었습니다.

### 1. 병렬 헤드 구조

다중 헤드 자기 주의는 입력을 여러 개의 "헤드"로 나누어 각 헤드가 독립적으로 자기 주의를 수행하도록 합니다. 각 헤드는 고유의 \( W_Q^i, W_K^i, W_V^i \) 가중치를 사용하여 다른 하위 공간에서 어텐션을 계산합니다.

\[
\text{Head}_i = \text{Attention}(XW_Q^i, XW_K^i, XW_V^i)
\]

### 2. 헤드의 결합

각 헤드의 출력은 병합(concatenate)되어 하나의 벡터로 만든 후, 최종 선형 변환을 거칩니다:

\[
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{Head}_1, \dots, \text{Head}_h)W_O
\]

여기서 \( h \)는 헤드의 수이며, \( W_O \)는 출력 변환 행렬입니다.

### 3. 장점

- **다양한 관계 포착**: 각 헤드가 문법, 의미, 역할 등 다양한 유형의 관계를 학습할 수 있음.
- **병렬 처리**: 헤드 간 계산이 독립적이므로 GPU 등에서 효율적으로 병렬화 가능.
- **성능 향상**: 실험적으로 헤드 수를 늘릴수록 모델의 성능이 향상됨 (일정 수준까지).

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## 트랜스포머에서의 역할

다중 헤드 자기 주의는 트랜스포머의 **인코더**(Encoder)와 **디코더**(Decoder) 모두에서 사용됩니다.

- **인코더**: 입력 시퀀스 내 토큰 간의 관계를 분석.
- **디코더**: 이전 출력 토큰들과의 관계를 파악하며, 인코더 출력에 대한 주의도 함께 수행.

이 메커니즘 덕분에 트랜스포머는 단어 순서에 의존하지 않고도 문맥을 이해할 수 있으며, BERT, GPT, T5 등의 대규모 언어 모델에서 핵심 역할을 합니다.

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## 참고 자료 및 관련 문서

- Vaswani, A. et al. (2017). "[Attention is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)". *Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)*.
- Devlin, J. et al. (2018). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding".
- Google AI Blog: [Transformer: A Novel Neural Network Architecture](https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)

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## 관련 용어 정리

| 용어 | 설명 |
|------|------|
| **쿼리(Query)** | 현재 토큰이 다른 토큰에 대해 요청하는 정보의 표현 |
| **키(Key)** | 다른 토큰이 제공할 수 있는 정보의 식별자 |
| **값(Value)** | 실제 전달되는 정보 내용 |
| **헤드(Head)** | 독립적으로 어텐션을 계산하는 서브 유닛 |
| **소프트맥스(Softmax)** | 어텐션 가중치를 확률 분포로 정규화 |

다중 헤드 자기 주의는 현대 자연어 처리의 혁신을 이끈 핵심 기술로, 언어 이해, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에서 필수적인 역할을 수행하고 있습니다.

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