Attention - 자연어처리와 기계 번역 분야

 

Attention은 자연어처리와 기계 번역 분야에서 중요한 개념으로, 모델이 입력 시퀀스의 각 부분에 주의를 기울일 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 특히, 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델의 성능 향상을 이끌었으며, 기계 번역, 질의응답 시스템, 챗봇 등 다양한 자연어처리 작업에서 적용되고 있습니다.

 

Attention의 개요

  배경: Seq2Seq 모델은 고정된 크기의 벡터로 전체 입력을 요약하여 고정된 크기의 출력을 생성합니다. 그러나 이는 입력 시퀀스의 모든 정보를 압축하므로, 긴 시퀀스를 처리할 때 정보 손실 문제가 발생할 수 있습니다.

  해결책: Attention은 이 문제를 해결하기 위해 제안된 메커니즘으로, 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 각 단어에 가중치를 할당하여 해당 단어의 중요도를 결정합니다.

 

동작 방식

1. Query, Key, Value: Attention 메커니즘은 Query, Key, Value 세 가지 요소를 사용합니다.

  Query: 현재 처리 중인 시점의 출력 상태. 
  Key: 입력 시퀀스의 각 단어에 대한 정보.
  Value: Key와 연관된 입력 시퀀스의 정보.
 

2. Score 계산: Query와 Key 사이의 유사도를 계산합니다. 주로 내적이나 유사도 함수를 사용하여 계산합니다.

3. 가중치(Weight) 계산: 계산된 유사도를 소프트맥스 함수를 통해 정규화하여 각 Key에 대한 가중치(Attention Weight)를 얻습니다.

4. Weighted Sum: 얻은 Attention Weight를 Value와 가중합 하여 가장 중요한 부분에 집중된 정보를 얻습니다.

5. Context Vector: Weighted Sum을 통해 얻은 정보들로 구성된 새로운 콘텍스트 벡터를 생성합니다.

6. 학습 및 업데이트: 이러한 과정은 모델이 자동으로 학습하고, 주어진 작업에 대해 최적화되도록 업데이트됩니다.

 

장점

 

  Long-range Dependency 처리: 긴 입력 시퀀스에서도 각 단어 간의 관계를 파악할 수 있어, 문장의 의미 파악이 더 정확해집니다.
  해석 가능성(Ability to Interpret): 각 입력 요소에 대한 가중치를 볼 수 있어 모델의 내부 작동을 이해하기 쉬워집니다.

 

종류

 

Self-Attention: 동일한 시퀀스 내의 다른 위치 간의 상관 관계를 파악하는 메커니즘입니다.
Multi-Head Attention: 여러 개의 서로 다른 Attention 메커니즘을 병렬로 적용하여 다양한 정보를 학습합니다.

 

 

요약

 

Attention은 자연어처리에서 모델의 성능을 향상하고, 효과적으로 정보를 처리하며, 번역이나 의미 파악 등 다양한 작업에 적용되는 강력한 기법 중 하나입니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 중요한 부분에 더 많은 주의를 기울이게 되어 더 나은 성능을 보이게 됩니다.