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TL;DR
Attention 메커니즘은 문맥에 따라 단어의 의미가 변하는 현상을 계산하기 위해 Query, Key, Value라는 세 가지 벡터를 사용한다. 각 단어는 Query로 필요한 정보를 찾고, Key로 자신의 정보를 광고하며, Value로 공유할 정보를 결정한다. 이 과정에서 단어 간 유사도를 점수로 계산한 뒤 Softmax를 통해 가중치로 변환하고, 이를 Value에 곱해 합산함으로써 문맥이 반영된 새로운 벡터를 생성한다. 이러한 병렬 연산 구조는 GPU 효율성을 극대화하며 기존의 순차적 처리 방식을 대체했다.
챕터별 상세
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문맥에 따른 단어 의미 변화
bank라는 단어는 문맥에 따라 강가(river)나 대출(loan)로 의미가 바뀐다. 모델은 주변 단어를 통해 이 의미를 정확히 파악해야 한다. Attention은 단어 간 관계를 계산하여 문맥을 이해하는 핵심 메커니즘이다.
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세 가지 벡터의 역할
Attention은 모든 단어에 Query, Key, Value라는 세 가지 벡터를 부여한다. Query는 무엇을 찾는지, Key는 무엇을 담고 있는지, Value는 무엇을 공유할지를 정의한다. 이 벡터들은 학습된 가중치 행렬을 통해 생성된다.
Query, Key, Value는 입력 단어를 변환하여 생성된 벡터들이다.
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도서관 비유
도서관에 비유하면 Query는 검색어, Key는 책의 색인 카드, Value는 책의 내용이다. 검색어와 색인 카드가 일치할수록 더 많은 정보를 가져온다. 이 비유는 모델이 특정 단어와 관련된 정보를 추출하는 방식을 나타낸다.
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점수 계산과 Softmax
단어 간 유사도는 Query와 Key의 내적을 통해 점수로 계산된다. 이 점수는 Softmax를 거쳐 0에서 1 사이의 확률값인 가중치로 변환된다. 큰 점수는 강조되고 작은 점수는 거의 사라진다.
Softmax는 점수들을 확률 분포로 만들어 가중치 역할을 하게 한다.
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값 혼합과 병렬 처리
최종적으로 각 단어의 Value에 가중치를 곱하고 모두 더해 새로운 벡터를 만든다. 이 과정은 모든 단어에 대해 병렬로 수행되어 GPU 연산에 최적화된다. 결과적으로 단어는 주변 문맥이 반영된 정보를 갖게 된다.
용어 해설
- 어텐션(Attention)
- — 입력 시퀀스 내의 단어 간 관계를 파악하여 문맥적 의미를 계산하는 메커니즘. Query, Key, Value 벡터를 사용하여 단어 간 유사도를 측정하고 가중치를 부여한다.
- 소프트맥스(Softmax)
- — 입력받은 점수들을 0에서 1 사이의 확률값으로 변환하는 함수. 총합이 1이 되도록 정규화하여 가중치를 생성한다.
- 벡터(Vector)
- — 단어의 의미를 수치화하여 다차원 공간에 표현한 것. Attention 메커니즘에서는 Query, Key, Value라는 세 가지 용도로 분화되어 사용된다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 02.수집 2026. 08. 02.출처 타입 YOUTUBE
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