닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention)

 

닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention)은 어텐션 메커니즘 중 하나로, 주로 인코더-디코더 모델에서 사용되며 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델에 적용됩니다. 이 어텐션 메커니즘은 쿼리(query)와 키(key)의 유사도를 계산할 때 내적(dot product) 연산을 사용합니다.

 

동작 원리

 

1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 생성:

입력으로 들어온 쿼리(Query)와 키(Key), 값(Value)을 선형 변환 등을 통해 생성합니다.
보통은 선형 변환을 통해 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)를 얻습니다.

 

2. 유사도 계산:

쿼리(Query)와 키(Key) 간의 유사도를 측정하기 위해 내적(dot product) 연산을 수행합니다.
내적 연산은 각 쿼리와 키 간의 요소별 곱셈을 하고 그 결과를 모두 더하여 유사도를 계산합니다.

 

3. 소프트맥스(softmax) 계산:

계산된 유사도를 확률 분포로 변환하기 위해 소프트맥스(softmax) 함수를 적용합니다.
소프트맥스 함수는 각 키(Key)의 중요도를 나타내는 어텐션 가중치(attention weights)를 계산합니다.

 

4. 가중 평균 계산:

어텐션 가중치를 값(Value)에 곱하여 가중 평균을 계산합니다.
이 가중 평균을 통해 최종적으로 디코더에게 전달되는 새로운 정보를 얻을 수 있습니다.

 

 

장점

 

계산 효율성: 내적 연산은 매우 효율적이며, 복잡한 계산 없이도 상대적으로 빠르게 유사도를 계산할 수 있습니다.
선형성: 내적 연산은 선형적인 연산으로, 학습 및 구현이 간단하며 다른 어텐션 메커니즘과 함께 사용하기 용이합니다.

 

 

주의사항

 

차원 축소(Dimension Reduction): 고차원 벡터의 내적 연산은 연산량 증가 및 메모리 사용량 증가와 같은 문제를 야기할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 차원 축소 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

 

스케일링(Scale): 내적 연산은 값의 크기에 영향을 받으므로 적절한 스케일링(Scaling)이 필요할 수 있습니다.

 

 

닷-프로덕트 어텐션은 간단하면서도 효율적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 유사도 계산을 위해 내적 연산을 사용하여 디코더가 인코더의 정보에 집중할 수 있도록 도와줍니다.