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뉴럴 네트워크

어텐션 시각화하기, 트랜스포머의 심장 | 6장, 딥러닝

  • 2024년 4월 7일 게시됨
  • Grant Sanderson의 강의
  • 소스 코드 제공

감사의 말

  • 원본 비디오를 지원해준 아래 분들과 현재 프로젝트에 자금을 지원하고 있는 후원자들에게 특별한 감사를 전함.
  • 이 강의가 가치 있다고 생각하면 참여를 고려해 보기 바람.
  • bruce obergg, regostras, Marco, Anthony Eufemio, Molly Mackinlay, Joshua Ouellette 등 다수

GN⁺의 의견

  • 어텐션 메커니즘은 트랜스포머 모델의 핵심 기술로, NLP 분야 뿐 아니라 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있음. 이를 시각화해서 설명한다는 것은 어텐션의 작동 원리를 이해하는데 큰 도움이 될 것으로 보임.

  • 트랜스포머 모델은 기존의 RNN 계열 모델의 한계를 극복하고 병렬 처리를 가능하게 해 성능을 크게 높였지만, 그 복잡도로 인해 해석이 어려운 블랙박스로 여겨지는 경향이 있음. 이를 시각화를 통해 설명하려는 시도는 트랜스포머에 대한 오해를 줄이고 응용 범위를 넓히는데 기여할 것임.

  • 다만 시각화 자체가 직관적 이해에는 도움이 되겠지만 엄밀한 증명이 되기는 어려움. 시각화 결과를 해석할 때는 주의가 필요함. 또한 시각화를 위해 차원 축소 등 정보 손실이 발생할 수 있다는 점도 고려해야 함.

  • 유사한 프로젝트로는 OpenAI의 미시적(Microscope)이 있는데, 이는 딥러닝 모델 내부의 뉴런 활성화를 시각화해주는 도구임. 3Blue1Brown과 같이 딥러닝 모델을 알기 쉽게 설명하려는 시도들이 더 많아졌으면 좋겠음.

Hacker News 의견
  • 3Blue1Brown의 "But what is a GPT?" 동영상이 Transformer 모델의 Attention 메커니즘을 명확하게 설명함. 특히 Query와 Key의 행렬곱 연산이 어떻게 병목이 되는지 잘 보여줌.
  • Ring Attention이라는 새로운 아이디어가 이 병목 문제를 개선하는 좋은 방법임. 관련 자료로 "How to Build a 10M+ Token Context" 글이 추천됨.
  • 3Blue1Brown의 신경망 관련 동영상들이 연속성을 가지고 있어서 함께 보면 좋음. Neural Networks 토픽 페이지에서 확인 가능.
  • Attention 메커니즘은 특정 함수라기보다는 일종의 메타 함수에 가까움. Attention과 학습된 가중치의 조합으로 Transformer가 유사-임의의 함수를 학습할 수 있게 해줌.
  • 소설 끝부분의 "was" 토큰 예시가 non-technical한 사람들도 이해하기 쉬운 훌륭한 설명임. (동영상 3:58 - 4:28 부분)
  • Value 행렬의 low-rank 분해를 사용하는 것이 Value+Output 행렬을 사용하는 것보다 직관적임.
  • Grant Sanderson(3Blue1Brown)이 복잡한 주제를 항상 명료하고 이해하기 쉽게 설명하는 것이 놀라움. 이 동영상을 보기 전까지는 Transformer를 완전히 이해하지 못했음.