“그룹화된 쿼리 어텐션(Grouped-Query Attention)”은 어텐션 메커니즘의 한 유형입니다. 어텐션은 딥 러닝 모델에서 입력 시퀀스의 각 요소에 가중치를 부여하여 중요한 부분에 집중할 수 있도록 도와주는 기술입니다.
일반적인 어텐션 메커니즘은 쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value)의 세 가지 요소를 사용합니다. 쿼리는 현재 처리 중인 입력 요소를 나타내고, 키는 입력 시퀀스의 다른 부분을 나타내며, 밸류는 가중치를 부여할 대상입니다. 어텐션 메커니즘은 각 쿼리와 모든 키 사이의 유사도를 계산하고, 이 유사도를 가중치로 사용하여 밸류를 조정합니다.
그룹화된 쿼리 어텐션은 이러한 일반적인 어텐션 메커니즘을 확장하여 효율성을 높이는 방식입니다. 여러 개의 쿼리를 그룹으로 묶어 하나의 그룹화된 쿼리로 처리함으로써 계산 효율을 개선합니다. 이렇게 함으로써 모델이 한 번에 여러 쿼리에 대한 어텐션을 계산할 수 있고, 병렬 처리를 통해 속도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
그룹화된 쿼리 어텐션은 특히 큰 모델이나 복잡한 시퀀스 처리 작업에 유용하며, 효과적인 어텐션 메커니즘의 구현을 통해 모델의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.