00008. [AI 쉽게 이해하기 시리즈] 어텐션 메커니즘이 뭐예요? 초간단 설명 들어갑니다!

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안녕하세요! 지난 시간엔 RNN과 트랜스포머의 차이를 아주 쉽게 정리해봤죠? 😊 오늘은 트랜스포머의 핵심 기술이자, "AI가 단어의 중요도를 파악하는 방법"인 어텐션 메커니즘을 알아보겠습니다. 최대한 쉽고 직관적으로 설명할게요!

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1. 어텐션이란?

말 그대로 **주의(Attention)**를 어디에 둘지 결정하는 거예요.

예를 들어, "나는 오늘 아침에 커피를 마셨다"라는 문장에서 "마셨다"라는 단어를 이해할 때, AI는 "커피"에 더 집중해야겠죠? 이게 바로 어텐션!

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2. 왜 필요한가요?

기존 모델은 단어의 순서나 위치만으로 의미를 파악했어요. 하지만 말이란 건 **문맥(context)**이 중요하죠.

어텐션은 문장 전체를 보면서 "어떤 단어가 중요한지"를 스스로 판단합니다.

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3. 직관적 비유로 이해해보자!

상황: 선생님이 수업을 하고 있어요

• 학생 1: 열심히 듣고 있음 → 점수 0.9
• 학생 2: 딴짓 중 → 점수 0.1

선생님이 내용을 전달할 때, 열심히 듣는 학생에게 더 집중하겠죠? AI도 마찬가지로, 더 중요한 단어(정보)에 높은 점수(가중치)를 줍니다!

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4. 실제 어텐션의 동작 방식 (초간단 요약)

1. Query (질문): 지금 처리 중인 단어가 궁금한 게 뭔지!
2. Key (열쇠): 다른 단어들이 가진 정보의 종류
3. Value (값): 실제 전달되는 정보

AI는 Query와 Key를 비교해서 관련성이 높은 Value를 집중적으로 받아들여요.

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5. 그림으로 정리해보기

"나는 오늘 커피를 마셨다"
             ↓
          [마셨다]
           (Query)
        ↓      ↓       ↓
     나는   커피를   오늘  (Key)
      ↓       ↓       ↓
     0.1     0.9      0.3   (관련성 점수)
      ↓       ↓       ↓
     정보   정보     정보   (Value)
      ↓
   최종 출력 = 커피 정보에 집중된 결과

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6. Self-Attention이란?

• 문장 안의 모든 단어들끼리 서로 관련성을 따지는 방식이에요.
• 트랜스포머는 이 Self-Attention을 활용해 각 단어의 의미를 더 깊이 있게 파악합니다.

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7. 핵심 정리

• 어텐션은 단어들 중 중요한 부분에 집중하게 해주는 메커니즘이에요.
• 트랜스포머의 두뇌 같은 역할을 하죠.
• 문장을 더 정확하게 이해하게 도와주는 핵심 기술입니다!

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8. 다음 편 예고 🎬

다음 시리즈에서는 트랜스포머 구조 전체를 한눈에 볼 수 있도록 트랜스포머 아키텍처 완전 정복을 준비했습니다!

지금까지 읽어주셔서 감사합니다. 궁금한 점이나 요청이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요 :)