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TL;DR
Attention 메커니즘은 Query와 Key의 내적을 통해 정보 간 연관성을 계산하며, Multi-head Attention은 이를 여러 관점에서 분석하여 성능을 높인다. 그러나 추론 시 KV Cache 메모리 사용량이 증가하는 문제가 발생한다. GQA(Group Query Attention)는 여러 Query Head가 하나의 KV Head를 공유하도록 설계하여 KV Cache 크기를 줄이면서도 성능 저하를 최소화한다. 이를 통해 모델의 추론 효율성과 메모리 사용량 간의 균형을 최적화한다.
챕터별 상세
인트로
GQA(Group Query Attention)의 개념과 등장 배경을 다룬다. 어텐션 메커니즘의 발전 과정에서 GQA가 어떤 맥락에서 제안되었는지 확인한다.
어텐션의 기본 개념
Query와 Key의 내적을 통해 Attention Score를 계산하고 Softmax를 적용하여 가중치를 구한다. Value와 가중치를 곱하여 최종 출력을 생성한다. 이 과정은 두 벡터 간의 정보 연관성을 수치화하는 핵심 단계이다.
멀티헤드 어텐션 설명
Multi-head Attention은 하나의 벡터를 여러 관점에서 분석하기 위해 Head 단위로 분리한다. 각 Head는 서로 다른 위치의 샘플에 가중치를 두어 문맥을 다각도로 파악한다. 이를 통해 단일 관점의 한계를 극복하고 복잡한 시퀀스 정보를 효과적으로 처리한다.
Group Query Attention(GQA)의 개념과 설계
GQA는 Query Head는 여러 개를 유지하되 Key와 Value Head는 적게 두어 공유하는 구조를 취한다. Query Head 두 개가 하나의 KV Head를 공유함으로써 추론 시 KV Cache의 크기를 줄인다. 이는 메모리 사용량을 절감하면서도 Multi-head Attention 수준의 성능을 유지하는 설계이다.
GQA의 성능 및 마무리
Llama 2 논문 데이터에 따르면 GQA의 성능은 Multi-head Attention과 거의 유사하다. 관점 수를 줄였음에도 성능 저하가 거의 나타나지 않는다. KV Cache 크기가 작아져 메모리를 효율적으로 사용하며 추론 속도와 효율성 측면에서 이점을 가진다.
용어 해설
- 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)
- — 입력 시퀀스 내의 각 토큰이 서로 어떤 연관성을 가지는지 계산하는 기술이다. Query와 Key의 내적을 통해 유사도를 구하고, 이를 바탕으로 Value에 가중치를 부여하여 문맥을 파악한다.
- KV 캐시(KV Cache)
- — LLM 추론 시 이전 토큰들의 Key와 Value 값을 메모리에 저장해두는 기법이다. 매번 처음부터 계산하지 않아도 되어 추론 속도를 높이지만, 메모리 사용량이 크다는 단점이 있다.
- 멀티헤드 어텐션(Multi-head Attention)
- — 어텐션 메커니즘을 여러 개의 Head로 병렬화하여 수행하는 방식이다. 각 Head가 서로 다른 관점에서 정보를 분석하여 문맥 이해도를 높인다.
- 소프트맥스(Softmax)
- — 입력받은 값들을 0과 1 사이의 확률값으로 변환하는 함수이다. 합이 1이 되도록 정규화하여 가중치 분포를 만드는 데 사용된다.
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원문 발행 2026. 07. 15.수집 2026. 07. 15.출처 타입 YOUTUBE
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