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Dev.toAI/ML
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Query와 Key 벡터 생성을 통한 Transformer Self-Attention 유사도 측정 메커니즘
Understanding Transformers Part 5: Queries, Keys, and Similarity
AI 요약
Context
단순한 단어 임베딩만으로는 문맥 내 단어 간의 유동적인 관계를 정의하기 어려운 한계 존재. Positional Encoding이 적용된 벡터를 기반으로 단어 간의 연관성을 동적으로 계산하는 구조적 필요성 대두.
Technical Solution
- Position-encoded value에 특정 가중치 행렬을 곱하여 단어의 검색 의도를 나타내는 Query 벡터 생성
- 각 단어의 특징을 표현하는 별도의 가중치 행렬을 통해 매칭 대상이 되는 Key 벡터 설계
- 동일한 입력 값에서 서로 다른 가중치를 적용함으로써 Query와 Key라는 상이한 역할의 벡터 공간 분리
- 생성된 Query 벡터와 Key 벡터 간의 연산으로 단어 간 Similarity를 측정하는 Attention 메커니즘 구현
실천 포인트
1. 입력 데이터의 역할에 따라 가중치 행렬을 분리하여 다각도의 특징 추출 구조를 설계했는지 확인
2. 단순 벡터 비교가 아닌 학습 가능한 가중치를 통한 투영(Projection) 과정이 포함되었는지 검토
3. 데이터의 순서 정보(Positional Encoding)가 벡터 생성 단계에 적절히 반영되었는지 점검