LG AI Research 222
·2026.07.16 09:00
Transformer의 핵심인 self-attention의 연산 효율성을 높이기 위한 다양한 구현 방법론을 소개한다.
Transformer는 self-attention 메커니즘을 통해 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, NLP를 비롯한 다양한 분야의 백본(backbone) 역할을 하고 있다.
기존 RNN 계열 모델은 시계열 정보를 전달하는 과정에서 long-term dependency problem이 발생하고 병렬 처리가 어렵다는 단점이 있었으나, Transformer는 이를 극복하며 우수한 성능을 보여주었다.
하지만 self-attention은 입력 시퀀스 길이($N$)에 대해 $O(N^2)$의 연산량을 요구하여, 긴 시퀀스를 처리할 때 효율성이 떨어진다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 접근법이 제안된다.
- Approximation (근사화): 모든 attention weight를 계산하는 대신, 중요도가 높은 값만 계산하는 방식 (예: Sparse attention)
- 기타 효율적 구현 방식: 연산량을 줄여 long sequence 입력이 필요한 응용 분야에서도 활용 가능하도록 개선한다.
이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.
요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.