GPT-2: 트랜스포머와 어텐션 메커니즘의 핵심 이해

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

인공지능/머신러닝 개발자, 자연어 처리(NLP) 연구자, 딥러닝 초보자

핵심 요약

• 트랜스포머 아키텍처는 GPT-2의 핵심으로, 12개의 트랜스포머 블록이 멀티헤드 어텐션과 피드포워드 네트워크(FFN)를 포함합니다.
• 자기 어텐션(self-attention) 메커니즘은 문맥 내 단어의 중요도를 동적으로 계산하며, softmax((QKᵀ)/√dₖ) * V 공식을 기반으로 작동합니다.
• 정규화(division by √dₖ)는 훈련 과정에서 경사 소실/폭주를 방지하고, 문맥 기반 임베딩이 생성되는 핵심 요소입니다.

섹션별 세부 요약

1. 트랜스포머 아키텍처 개요

• GPT-2는 12개의 트랜스포머 블록으로 구성되며, 각 블록은 멀티헤드 어텐션, 피드포워드 네트워크(FFN), 레이어 정규화를 포함합니다.
• 멀티헤드 어텐션은 문맥 내 단어 간 관계를 병렬적으로 파악하고, FFN은 비선형 변환을 수행합니다.
• 레이어 정규화는 훈련 안정성 향상에 기여하며, 정규화 계수(√dₖ)는 키의 차원(dₖ)을 기반으로 계산됩니다.

2. 어텐션 메커니즘과 수학적 표현

• Q(Query), K(Key), V(Value)는 어텐션 계산의 핵심으로, QKᵀ의 점곱을 통해 관련성 점수를 계산합니다.
• softmax 함수는 점수를 확률로 변환하고, √dₖ으로 나누어 안정적인 경사를 유지합니다.
• 예시 문장 "I love the color black, I hope someday to have a cat like that."에서 "cat"의 어텐션 계산은 "black"의 Key와 Value를 기반으로 임베딩을 조정합니다.

3. 실무적 구현 및 학습 팁

• GPT-2를 이해하려면 OpenAI의 원문 논문, 딥러닝 기초, 백프로파게이션을 학습해야 합니다.
• PyTorch나 nanoGPT, Hugging Face Transformers를 활용해 트랜스포머를 직접 구현하는 것이 효과적입니다.
• 단일 문장 생성을 위한 미니 트랜스포머 구현은 개념을 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.

결론

GPT-2의 핵심은 어텐션 기반 아키텍처에 있으며, 문맥 기반 임베딩을 통해 동적으로 단어 예측을 수행합니다. 실무에서는 정규화 계수(√dₖ)의 중요성, Q/K/V의 역할, 그리고 FFN의 비선형 변환을 반드시 고려해야 합니다.