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Dev.toAI/ML
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Parallel Processing 기반 Transformer 블록의 계층적 구조 설계
Transformers From Scratch: Assembling the Block Behind GPT
AI 요약
Context
Attention 메커니즘만으로는 토큰의 순서 정보 누락과 특징 변환의 한계 발생. RNN의 순차적 처리 방식에 따른 학습 속도 저하와 병목 현상 해결 필요.
Technical Solution
- Positional Embedding 적용을 통한 Attention의 Order-blind 특성 보완 및 위치 정보 주입
- Multi-head Self-attention 설계를 통한 병렬적 정보 뷰 확보 및 데이터 표현력 확장
- Residual Connection과 LayerNorm 결합으로 Gradient Vanishing 방지 및 학습 안정성 확보
- Feed-forward Network(MLP) 배치를 통한 토큰별 개별 특징 변환 및 비선형성 추가
- N개의 Transformer Block 적층 구조를 통한 고차원 추상화 계층 형성
실천 포인트
1. Attention 적용 시 순서 정보 보존을 위한 Positional Encoding 구현 여부 확인
2. 깊은 신경망 설계 시 Gradient 흐름 최적화를 위한 Residual Connection 적용 검토
3. 학습 안정화를 위해 가중치 업데이트 전 Layer Normalization 단계 배치
4. 처리 속도 향상을 위해 순차적 처리(RNN) 대신 병렬 처리 가능한 아키텍처 채택