GPT와 Attention(어텐션)

 

Attention은 인공 지능 분야의 기본 개념이며 ChatGPT와 같은 모델의 이론적 기반 역할을 합니다. 모델이 관련 정보에 집중하고 의미 있는 응답을 생성할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 설명에서는 어텐션의 개념을 단순화된 방식으로 살펴보겠습니다.

당신이 책을 읽고 있다고 상상해보십시오. 페이지를 넘기다 보면 자연스럽게 다양한 단어, 구, 문장에 주의를 기울이게 됩니다. 이야기에 중요하거나 중요한 정보가 포함된 특정 구절에 더 많은 주의를 기울일 수 있습니다. 마찬가지로 관련성이 낮은 세부 정보를 훑어보거나 덜 흥미롭다고 생각되는 섹션을 빠르게 이동할 수 있습니다. 텍스트의 특정 부분에 선택적으로 초점을 맞추는 이 기능은 ChatGPT와 같은 AI 모델에서 주의가 작동하는 방식과 유사합니다.

AI의 맥락에서 어텐션은 모델이 컴퓨팅 리소스를 선택적으로 할당할 수 있도록 하는 메커니즘을 의미합니다. 이를 통해 모델은 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하고 해당 정보를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 어텐션 메커니즘은 입력을 처리하는 동안 입력의 특정 부분에 주의를 기울이는 인간과 같은 능력을 시뮬레이션합니다.

어텐션을 더 잘 이해하기 위해 어텐션을 주요 구성 요소와 함께 작동하는 방식으로 분해해 보겠습니다.

 

 

입력 및 쿼리:

ChatGPT의 경우 입력은 사용자가 제공하는 질문 또는 프롬프트입니다. 이러한 입력은 의미 있는 응답을 생성하기 위해 모델에 의해 처리됩니다. 모델에는 또한 메모리로 생각할 수 있는 정보의 내부 표현이 있습니다. 쿼리는 입력을 기반으로 생성되며 모델이 메모리에서 관련 정보를 검색하는 데 도움이 됩니다.

키-값 쌍:

모델의 메모리는 키-값 쌍의 모음으로 생각할 수 있습니다. 각 키는 정보 조각을 나타내며 해당 값에는 해당 정보와 관련된 세부 정보 또는 컨텍스트가 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 꽃에 대해 질문하면 메모리에는 "꽃"-"아름다운 식물" 및 "장미"-"빨간 꽃잎, 향기"와 같은 키-값 쌍이 포함될 수 있습니다.

유사성 계산:

현재 쿼리와 가장 관련성이 높은 키-값 쌍을 결정하기 위해 모델은 쿼리와 각 키 간의 유사성 점수를 계산합니다. 이 점수는 쿼리가 메모리에 저장된 각 정보와 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지를 나타냅니다. 유사성 점수가 높을수록 모델이 특정 키-값 쌍에 더 많은 관심을 할당합니다.

주의 가중치:

유사성 점수가 계산되면 softmax라는 수학적 연산을 사용하여 어텐션 가중치로 변환됩니다. softmax 함수는 유사성 점수를 정규화하여 합이 1이 되도록 합니다. 이러한 주의 가중치는 각 키-값 쌍에 할당된 모델의 초점 또는 중요도를 나타냅니다.

가중 합계:

다음으로 어텐션 가중치는 각 키와 관련된 값의 가중치 합을 계산하는 데 사용됩니다. 더 높은 주의 가중치에 해당하는 값은 최종 계산에 더 많이 기여합니다. 이 단계는 본질적으로 모델의 주의를 기반으로 메모리의 관련 정보를 결합합니다.

컨텍스트 벡터:

이전 단계에서 얻은 가중치 합을 컨텍스트 벡터라고 합니다. 응답을 생성하는 동안 모델이 집중하는 통합 정보를 나타냅니다. 이 컨텍스트 벡터는 메모리에서 검색된 가장 중요한 세부 정보를 캡슐화하고 모델의 의사 결정 프로세스에서 후속 단계에 영향을 미치는 데 사용됩니다.

응답 생성:

컨텍스트 벡터의 도움으로 모델은 입력 또는 질문에 대한 적절한 응답을 생성합니다. 응답은 메모리의 관련 세부 정보를 통합하고 사용자가 제공한 컨텍스트를 고려하여 통합된 정보를 기반으로 작성됩니다.

주의 메커니즘을 사용함으로써 ChatGPT와 같은 모델은 입력의 다른 부분에 동적으로 초점을 맞추고 적절하고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다. Attention을 사용하면 모델이 보다 상황을 인식하는 방식으로 정보를 처리하여 보다 정확하고 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

어텐션 메커니즘의 복잡성과 구현이 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 여기에 제공된 설명은 ChatGPT와 같은 AI 모델의 맥락에서 관심에 대한 간략한 개요를 나타냅니다. 실제로는 입력 내에서 복잡한 관계를 캡처하는 향상된 기능을 제공하는 self-attention 및 multi-head attention과 같은 다양한 유형의 어텐션 메커니즘이 있습니다.