self-attention이란? Transformer self-attention 매우 쉬운 설명

1. Self-attention이란?

• Self-attention은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델인 Transformer에서 사용되는 중요 개념 중 하나입니다.
• Self-attention은 입력된 문장의 각 단어들이 다른 단어들과 얼마나 유사한지를 측정하여, 문장 내 단어들 간의 관계를 파악하는 기술입니다.
• 이를 통해 입력된 문장 내에서 단어들의 위치나 순서에 상관 없이 문맥적인 정보를 파악할 수 있습니다.

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2. Self-attention 동작 방식

• Self-attention은 입력 문장의 각 단어들끼리 어떤 연관성이 있는지를 계산합니다.
• 예를 들어 "나는 사과와 바나나를 사러 가게 되었다"라는 문장이 있다면, Self-attention은 "나는"과 "사과" 간에, "나는"과 "바나나" 간에, "나는"과 "가게" 간에도 어떤 연관성이 있는지를 계산합니다.
• 이렇게 계산된 연관성은 각 단어의 중요도를 나타내며, 이를 바탕으로 입력된 문장의 단어들이 서로 어떤 순서로 나열되어 있는지에 상관 없이 문맥을 파악할 수 있습니다.
• 즉, Self-attention을 통해 입력 문장의 각 단어들이 서로 어떤 연관성이 있는지를 파악하고, 이를 통해 문장 전체의 의미를 이해할 수 있습니다.
• 이러한 방식으로 Self-attention을 활용하는 모델들은 번역, 요약, 질의응답 등의 자연어처리 태스크에서 우수한 성능을 보이고 있습니다.

 

 

 

3. Self-attention의 등장 배경 및 장점

• 이전에는 주로 순차적으로 처리하는 RNN(Recurrent Neural Network)이 자연어 처리에서 많이 사용되었습니다.
• 그러나 RNN은 입력된 단어의 위치 정보를 기억하기 어렵고, 문장이 길어질수록 처리 속도가 느려지는 단점이 있습니다.
• 이를 해결하기 위해 등장한 것이 Self-attention입니다.
• Self-attention의 가장 큰 장점은 문맥을 파악하는 데 있습니다.
• 이전에는 RNN과 같은 모델을 사용하여 문맥을 파악했지만, Self-attention은 병렬 처리가 가능하기 때문에 연산 속도가 빠르고, 문장의 길이가 길어지더라도 성능이 유지됩니다.

 

 

 

4. Self-attention과 Transformer

• Self-attention은 Transformer 모델에서 처음 소개되었습니다.
• 기존의 RNN과 LSTM 등의 모델에서는 문장의 길이가 길어질수록 연산량이 많아지고, 또한 문장의 앞부분이나 뒷부분의 정보가 소실되는 문제가 있었습니다.
• 이에 반해 Transformer 모델에서는 Self-attention 메커니즘을 도입하여 이러한 문제를 해결하였습니다.
• 또한, Self-attention이 사용된 Transformer 모델은 GPT-3, ChatGPT, Bert 등의 자연어처리 모델에 활용됩니다.

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