트랜스포저: 주의 메커니즘 없이 학습 가능한 가벼운 신경망 구조

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 연구자, 소프트웨어 개발자, 저자원 환경에서 모델을 구현해야 하는 개발자

난이도: 중간 (기본적인 선형대수 지식 필요)

핵심 요약

• 트랜스포저는 주의 메커니즘 없이 단순한 행렬 연산으로 문맥 학습 가능
• 2GB RAM (2009년 기준)의 CPU에서만 실행 가능
• 학습 없이도 3줄의 텍스트로 의미적 관계 추출 가능
• 행렬 전치 기반의 새로운 표현 학습 방식 제시

섹션별 세부 요약

1. 기존 모델의 한계

• 트랜스포저는 주의 기반 모델(예: Transformer)의 복잡성과 자원 소모를 해결
• 트랜스포저의 핵심 이점:
• 입력 길이에 따른 시간 복잡도의 제곱 성장 해결
• 대규모 코퍼스와 학습 주기 의존성 제거
• 다중 헤드 레이어, 잔차 연결 등 복잡한 구조 제거

2. 트랜스포저의 핵심 아이디어

• 행렬 전치(Matrix Transposition) 기반의 표현 학습
• 토큰 임베딩을 행 기반에서 열 기반으로 전치 → 임베딩 차원을 문맥, 토큰을 특성으로 처리
• 전치 후 필드 프로젝션을 통해 토큰 간 관계 및 글로벌 의미 패턴 탐색

3. 아키텍처 구조

• 임베딩 레이어:
• 입력 토큰을 X ∈ ℝ^(L × D) 형태의 행렬로 변환
• 전치 레이어:
• Xᵀ ∈ ℝ^(D × L)로 전치 → 차원을 기준으로 처리
• 프로젝션 레이어:
• H = ReLU(W₁ × Xᵀ), Z = W₂ × H
• W₁ ∈ ℝ^(K × D), W₂ ∈ ℝ^(D × K)
• 역전치:
• Zᵗ ∈ ℝ^(L × D)로 원래 형태로 복원
• 출력 융합:
• Output = X + Zᵗ → 요소별 덧셈으로 로컬 구조 보존 + 글로벌 관계 추가

4. 실험 결과

• 3줄의 텍스트 데이터에서 테스트
• 학습 없이도 의미적 관계 추출 가능:
• "education" → ["learning", "by", "preparing"]
• "bio" → ["means", "life", "and"]
• 2GB DDR2 RAM (AMD Phenom CPU)에서 실행 가능

결론

• 트랜스포저는 학습 없이도 단순한 행렬 연산으로 의미적 관계 추출 가능
• 저자원 환경(예: 2009년 기준 CPU)에서 실행 가능하며, 주의 메커니즘의 복잡성 제거
• GitHub 링크(https://github.com/LumGenLab)에서 transposer.py 파일을 통해 구현 가능