Transformer의 핵심 메커니즘인 Self-Attention에 대해 자세히 알아보겠습니다. Self-Attention은 어떻게 작동하며, 왜 Transformer에 중요한 역할을 하는지 함께 알아보아요.

👋 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 Transformer의 핵심 메커니즘 중 하나인 'Self-Attention'에 대해 알아보려고 합니다. 알고리즘의 작동 방식부터 그 중요성까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해볼게요. 🚀

😎 Self-Attention이란 무엇인가요?

Self-Attention은 기본적으로 문장 내의 단어들이 서로 얼마나 관련이 있는지를 파악하는 방법입니다. 그 결과를 바탕으로 각 단어의 새로운 표현을 생성하게 됩니다.

🔨 Self-Attention 동작 방식 알아보기

# 아래는 Self-Attention의 간단한 작동 방식을 표현한 파이썬 코드입니다.

def self_attention(query, key, value):
    # 단어 간 상관성 점수를 계산합니다.
    scores = query @ key.T
    # 점수를 확률 분포로 변환합니다.
    distribution = scores.softmax(dim=-1)
    # 각 단어의 새로운 표현(Attention Value)를 계산합니다.
    return distribution @ value

🏆 Self-Attention의 중요성

Self-Attention은 문장의 각 단어가 다른 단어와 어떻게 상호 작용하는지를 알려주는 효과적인 도구입니다. 이는 특히 문장에서 단어의 의미를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

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오늘은 Transformer의 핵심 메커니즘인 Self-Attention에 대해 알아보았습니다. 이 알고리즘은 문장의 단어 간 관계를 높은 수준으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 즉, Transformer가 현재까지 가장 성공적인 자연어 처리 모델 중 하나인 이유 중 하나입니다.🎈

📌 다음 글 예고: Transformer의 다른 핵심 메커니즘인 Positional Encoding