어텐션 메커니즘과 transfomer(self-attention)

본 글은 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져온 어텐션 메커니즘과 트랜스포머(Transformer) 모델, 특히 셀프 어텐션(Self-Attention)에 대해 설명합니다. 기존 RNN 기반 모델의 한계를 극복하고 병렬 처리를 가능하게 하여 시퀀스 데이터 처리 성능을 획기적으로 개선한 어텐션 메커니즘의 원리를 소개합니다.

트랜스포머 모델은 이러한 어텐션 메커니즘을 핵심으로 사용하여 입력 시퀀스의 각 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 파악하도록 합니다. 이를 통해 문맥 이해 능력을 높이고 번역, 요약 등 다양한 NLP 태스크에서 뛰어난 성능을 보입니다.

LLM의 기반 기술로서 어텐션과 트랜스포머의 중요성을 강조하며, 향후 AI 발전의 핵심 동력이 될 것임을 시사합니다.