LLM-Visualized: 트랜스포머 내부 작동 원리 시각화 도구

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핵심 요약

대형 언어 모델의 복잡한 내부 구조와 추론 과정을 직관적으로 이해하기 위한 시각화 프로젝트이다. 트랜스포머 아키텍처의 각 레이어를 통과하는 데이터의 흐름과 파라미터 변화를 실시간 애니메이션으로 구현했다. 사용자는 KV 캐시 활성화, 레이어 스킵, 수식 오버레이 등의 옵션을 조절하며 모델의 수학적 작동 원리를 심층적으로 분석할 수 있다. 교육적 목적과 개발자의 아키텍처 디버깅을 돕는 도구로 설계되었다.

배경

Transformer 아키텍처에 대한 기본 이해, Attention 메커니즘의 개념, LLM 추론(Inference) 프로세스 지식

대상 독자

LLM 아키텍처를 공부하는 학생 및 추론 최적화 기법을 연구하는 AI 엔지니어

의미 / 영향

이 도구는 블랙박스로 여겨지던 LLM의 내부 작동 방식을 투명하게 공개하여 교육적 장벽을 낮춘다. 특히 KV 캐시와 같은 최적화 기법을 시각화함으로써 개발자들이 더 효율적인 추론 시스템을 설계하는 데 필요한 직관을 제공한다.

섹션별 상세

트랜스포머 모델의 12개 레이어에서 발생하는 연산 과정을 2D 뷰로 시각화한다. 각 단계에서 사용되는 파라미터 수와 데이터 변환 과정을 실시간으로 추적하며 모델의 깊이에 따른 정보 처리 방식을 보여준다.

KV 캐시(Key-Value Cache) 모드를 통해 추론 효율화 기법의 작동 방식을 시각적으로 증명한다. 프리필(Prefill) 단계에서 캐시를 생성하고 디코드(Decode) 단계에서 이를 재사용하여 어텐션 연산을 최적화하는 과정을 단계별로 관찰할 수 있다.

개발자 모드(Dev Mode)를 활성화하면 벡터 샘플링 값과 인덱스 정보를 선택 패널에서 직접 확인할 수 있다. 이는 단순한 시각화를 넘어 실제 모델 내부에서 어떤 수치가 오가는지 데이터 수준에서 파악할 수 있게 한다.

수식 오버레이 기능을 통해 현재 진행 중인 트랜스포머 단계에 해당하는 수학적 공식을 화면에 표시한다. 시각적 애니메이션과 실제 수식을 매칭시켜 이론적 배경과 구현 결과 사이의 간극을 좁혀준다.

애니메이션 속도 조절 및 밝기 설정 기능을 제공하여 사용자의 학습 속도에 맞춘 관찰이 가능하다. 특정 레이어나 어텐션 단계를 건너뛰거나 강조하는 기능을 통해 복잡한 전체 구조 중 원하는 부분에 집중할 수 있다.

실무 Takeaway

LLM의 추론 성능을 결정짓는 KV 캐시 메커니즘을 시각적으로 분석하여 프리필과 디코드 단계의 차이점을 명확히 이해할 수 있다.
트랜스포머 레이어별로 데이터가 어떻게 변환되는지 실시간 수치와 수식을 통해 확인하여 모델 아키텍처의 수학적 구조를 구체화할 수 있다.
애니메이션 제어 기능을 활용해 복잡한 어텐션 연산 과정을 단계별로 분해하여 학습함으로써 LLM의 작동 원리에 대한 직관을 얻을 수 있다.

언급된 리소스

DemoLLM-Visualized Project