AI의 의학도전 (14): ChatGPT는 어떻게 문장을 이해하는가? - Attention 메커니즘의 비밀

 

 

Attention 알고리즘을 단계별로 쉽게 개념적으로 알아보겠습니다:

1. 기본 개념
   • Attention은 입력 시퀀스의 각 요소들 간의 관련성을 계산하는 메커니즘입니다
   • "모든 입력을 고려하되, 중요한 것에 더 주목한다"는 개념입니다
2. 주요 구성 요소
   • Query (Q): 현재 처리 중인 위치의 벡터
   • Key (K): 다른 위치들의 벡터
   • Value (V): 실제 정보를 담고 있는 벡터
3. 작동 과정 a. 각 입력 단어를 벡터로 변환 b. Query와 Key 사이의 유사도 점수 계산 c. Softmax 함수로 점수를 확률로 변환 d. 확률을 Value에 곱하여 가중치 적용 e. 가중치가 적용된 Value들을 합산
4. 수식으로 표현
    

   Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T/√d_k)V
   • d_k: 스케일링 팩터(Key의 차원)
   • √d_k로 나누는 것은 점수의 분산을 조절하기 위함
5. 실제 예시
    

   문장: "고양이가 쥐를 잡았다"

   '쥐를' 단어의 attention 계산 시:

   - '고양이가'와의 관련성

   - '잡았다'와의 관련성 을 계산하여 각 단어의 중요도를 결정

이해를 돕기 위한 직관적 설명:

• Attention은 마치 도서관에서 책을 찾는 것과 비슷합니다
• Query는 찾고자 하는 주제
• Key는 책의 제목이나 색인
• Value는 책의 실제 내용
• 찾고자 하는 주제(Query)와 가장 관련 있는 책(Key)을 찾아 그 내용(Value)을 참고하는 것입니다

Attention의 장점:

1. 긴 거리의 의존성도 잘 포착
2. 병렬 처리 가능
3. 해석 가능성이 높음 (어떤 입력에 주목했는지 확인 가능)

이러한 Attention 메커니즘은 Transformer 아키텍처의 핵심이 되어 현대 LLM의 기반이 되었습니다.

 

 

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실제 문장을 통해 Query, Key, Value의 할당을 설명해드리겠습니다.

 

예시 문장: "오늘 날씨가 좋아서 공원에 산책을 갔다"

1. Self-Attention에서의 Q, K, V 할당

"산책을" 단어를 중심으로 attention을 계산하는 경우:

1. Query (찾고자 하는 주제)
   • "산책을"이라는 단어의 벡터가 Query가 됩니다
   • 이 Query를 통해 문장의 다른 부분들과의 관련성을 찾습니다
2. Key (색인/참조)
   • 문장의 모든 단어들이 Key가 됩니다:
     • "오늘" (Key1)
     • "날씨가" (Key2)
     • "좋아서" (Key3)
     • "공원에" (Key4)
     • "산책을" (Key5)
     • "갔다" (Key6)
3. Value (실제 정보)
   • 각 Key에 해당하는 단어들의 의미 정보가 Value가 됩니다
   • Key와 동일한 단어들이지만, 다른 벡터 표현을 가집니다

2. 계산 과정 예시

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1. Query("산책을")와 각 Key의 유사도 점수 계산:

- Score("오늘") = 0.1 // 관련성 낮음

- Score("날씨가") = 0.2 // 약간의 관련성

- Score("좋아서") = 0.3 // 중간 정도의 관련성

- Score("공원에") = 0.8 // 높은 관련성

- Score("산책을") = 1.0 // 자기 자신과 가장 높은 관련성

- Score("갔다") = 0.4 // 중간 정도의 관련성

 

2. 이 점수들을 Softmax를 통해 확률로 변환 3. 각 Value에 이 확률을 곱하여 가중합 계산

3. 실제 의미 해석

• "산책을"이라는 단어를 이해하기 위해:
  • "공원에"라는 단어에 높은 가중치 → 장소 정보
  • "날씨가 좋아서"라는 문맥에 중간 정도의 가중치 → 이유/상황 정보
  • "갔다"라는 행동에 중간 정도의 가중치 → 행동 정보
  • "오늘"이라는 시간 정보에는 낮은 가중치

4. 다른 예시 - 중의성 해소

문장: "그는 책상 위의 사과를 먹었다"

"사과를" 단어의 attention 계산:

1. Query: "사과를"
2. Keys: 모든 단어들
3. Values: 모든 단어들의 의미 정보

이 경우:

• "먹었다"와 높은 attention 점수 → 이것이 회사 사과가 아닌 과일 사과임을 파악
• "책상"과 중간 정도의 attention → 위치 정보
• "그는"과는 낮은 attention → 주체와의 직접적 관련성은 낮음

이렇게 attention 메커니즘은 각 단어의 문맥적 의미를 파악하고, 중의성을 해소하는 데 도움을 줍니다.

 

 

powered by Claude 3.5 sonnet

 

(업데이트) 2024.12.5 함께 보면 정말 좋은 동영상이 있어 링크를 공유합니다.

https://youtu.be/dqoEU9Ac3ek?si=SYgdcboKG-RUP-SF