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논문을 넘어서
AI008강의 2
00:07

학술 논문을 '수동적으로 읽는' 것과 진정한 공학적 숙련도를 달성하는 사이의 격차를 메우기 위해서는 트랜스포머의 수학적 핵심에 깊이 몰입해야 합니다. 이론적 이해에서 구현으로의 전환만이 고차원 잠재 공간의 '본질적인 투명성 부족'을 해소할 수 있습니다.

1. 스케일링의 수학적 근거

현대 대규모 언어 모델의 핵심 기제는 스케일된 도트-프로덕트 어텐션입니다. 이론에서 자주 간과되는 중요한 공학적 세부사항은 스케일링 규칙:

  • 원시 어텐션 점수는 키 차원 크기의 제곱근으로 나누어져야 합니다 (dk).
  • 왜냐하면:이는 내적 값이 과도하게 커지는 것을 방지하여, 소프트맥스 함수가 무한히 작은 기울기인 영역으로 밀어넣는 효과를 가져와, 역전파 중 모델의 학습 능력을 '사망'시키기 때문입니다.

2. 이론에서 텐서 연산으로

공학적 이해는 개념적 반복 구조에서 매우 병렬화된 행렬 곱셈으로 전환하는 것입니다.

  • 시퀀스 주입:RNN과 달리, 트랜스포머는 순서에 대한 내재된 감각이 없습니다. 엔지니어는 시퀀스 데이터를 주입하기 위해 사인 및 코사인 함수를 수동으로 코드로 작성해야 합니다 (위치 인코딩)을 사용합니다.
  • 안정성 메커니즘:구현은 잔여 연결과 레이어 정규화 (LayerNorm)내부 공변량 변화를 억제하고 학습 프로세스가 안정적으로 유지되도록 하기 위해 전략적으로 활용해야 합니다.
공학적 통찰력
진정한 숙달은 '줄단위' 구현에서 찾을 수 있습니다. 학술 문헌에만 의존하면 기울기 안정성과 계산 효율성에 대한 오해를 초래할 수 있습니다.
파이썬 구현 (PyTorch)
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importtorch
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import torch.nn asnn
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importmath
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def scaled_dot_product_attention(query, key, value):
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# d_k(키 차원) 계산
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d_k = query.size(-1)
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# 원시 어텐션 점수 계산
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# 단순한 반복 구조에서 행렬 곱셈으로 전환
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scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
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# 무한히 작은 기울기를 방지하기 위해 스케일링 규칙 적용
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scaled_scores = scores / math.sqrt(d_k)
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# 소프트맥스 적용을 통해 어텐션 가중치 얻기
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attention_weights = torch.softmax(scaled_scores, dim=-1)
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# 출력은 값들의 가중합입니다
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return torch.matmul(attention_weights, value)