Self-attention은 자연어 처리와 기계 번역 등 다양한 딥 러닝 기반의 모델에서 중요한 개념 중 하나입니다. Self-attention은 입력 시퀀스 내의 단어들 간의 관련성을 파악하고, 각 단어의 중요도를 계산하여 새로운 표현을 생성하는 메커니즘입니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스 내에서 중요한 정보를 효과적으로 파악하고, 문장의 의미를 이해하는 데 도움을 줍니다.
Self-attention의 핵심 개념은 “Query, Key, Value” 메커니즘으로 설명됩니다. 간단히 말하면, 입력 시퀀스 내의 각 요소(예: 단어)에 대해 세 가지 벡터를 생성하는 것입니다.
1. Query(Q): Query 벡터는 해당 요소(단어)가 다른 요소들과 어떤 관련성을 가지는지를 파악하는 역할을 합니다. 즉, 자기 자신에게 질문을 던지는 벡터로 볼 수 있습니다. 이렇게 생성된 Query 벡터는 입력 시퀀스 내의 다른 모든 요소들과의 유사도를 계산하는 데 사용됩니다.
2. Key(K): Key 벡터는 Query와 유사도를 계산하는 데 사용되는 벡터로서, 해당 요소와 다른 요소들과의 유사도를 측정합니다. Key 벡터는 입력 시퀀스 내의 모든 요소들에 대해 생성됩니다.
3. Value(V): Value 벡터는 해당 요소의 중요도를 나타내는 벡터입니다. 이 벡터는 가중치를 부여하는 데 사용되며, 입력 시퀀스 내의 각 요소들에 대해 생성됩니다.
이렇게 생성된 Query, Key, Value 벡터를 사용하여 입력 시퀀스 내의 각 요소와 다른 모든 요소들 간의 유사도를 계산하고, 이를 기반으로 각 요소에 대한 다른 가중치를 부여합니다. 이를 통해 모델은 자기 자신에게 질문을 던지는 것처럼 입력 시퀀스 내의 중요한 정보와 관련성을 파악하고, 새로운 표현을 생성합니다. 이러한 과정을 통해 Self-attention은 입력 시퀀스 내의 단어들 간의 상호작용을 강화하고, 다양한 자연어 처리 작업에 유용하게 활용됩니다.