어텐션 메커니즘편집자 확인

어텐션 메커니즘의 연산은 쿼리, 키, 값이라는 세 가지 핵심 구성 요소를 기반으로 이루어진다. 이 세 요소는 정보 검색 시스템의 개념에서 차용된 것으로, 각각 특정한 역할을 담당한다. 쿼리는 현재 처리 중인 항목(예: 디코더의 현재 시점의 은닉 상태)이 무엇을 필요로 하는지를 나타내는 '질문'에 해당한다. 키는 입력 시퀀스의 모든 항목(예: 인코더의 각 시점의 은닉 상태)이 가지고 있는 '식별자' 또는 '주제'이다. 값은 각 입력 항목이 실제로 제공하는 '정보' 또는 '내용' 자체이다.

어텐션 과정은 쿼리와 모든 키 사이의 유사도를 계산하여 시작한다. 이 유사도 점수는 주어진 쿼리에 대해 각 키(및 그에 연관된 값)가 얼마나 관련성이 높은지를 결정한다. 일반적으로 쿼리 벡터와 키 벡터의 내적 연산이나 다른 유사도 함수를 사용하여 점수를 계산한다. 계산된 유사도 점수는 다음 단계를 위해 정규화된다.

정규화는 일반적으로 소프트맥스 함수를 통해 이루어지며, 이를 통해 모든 키에 대한 유사도 점수의 합이 1이 되는 어텐션 가중치를 생성한다. 최종적으로, 이 가중치를 각 값 벡터에 곱하고 모두 합산(가중합)하여 어텐션 출력 또는 컨텍스트 벡터를 생성한다. 결과적으로 어텐션 메커니즘은 쿼리의 요구에 가장 부합하는 값들에 집중하여 정보를 추출하는 방식으로 동작한다. 이 구조는 모델이 입력 시퀀스의 모든 부분을 고정된 표현으로 압축하는 대신, 매번 필요에 따라 동적으로 가장 관련성 높은 정보에 접근할 수 있게 해준다.

점수 계산은 쿼리 벡터와 모든 키 벡터 간의 유사도를 측정하는 과정이다. 가장 일반적인 방법은 내적을 사용하는 닷-프로덕트 어텐션이다. 쿼리 벡터 Q와 키 벡터 K_i의 내적을 계산하여 어텐션 스코어 s_i를 얻는다. 이 스코어는 쿼리가 해당 키와 연관된 정보에 얼마나 '주의'를 기울여야 하는지를 나타내는 초기 점수이다.

계산된 스코어들은 일반적으로 스케일링 과정을 거친다. 키 벡터의 차원 d_k의 제곱근으로 나누어 스코어의 분산을 안정화시킨 후, 소프트맥스 함수를 적용한다. 소프트맥스 함수는 스코어 집합을 합이 1인 확률 분포로 변환하여, 각 스코어를 0과 1 사이의 어텐션 가중치 α_i로 변환한다. 이 가중치는 각 정보의 중요도를 정량화한다.

최종 단계인 가중치 합은 이 정규화된 가중치 α_i를 각각의 값 벡터 V_i에 곱하고 모두 합산하는 과정이다. 결과적으로 생성되는 출력 벡터는 모든 값 벡터의 가중 평균이다. 이는 쿼리가 현재 처리하는 작업에 가장 관련성이 높은 정보에 높은 비중을 두고, 관련성이 낮은 정보는 억제하면서 맥락 정보를 집약적으로 표현한다.

어텐션 메커니즘에서 쿼리와 키 간의 유사도 점수를 계산한 후, 이 점수들은 소프트맥스 함수를 통해 처리된다. 소프트맥스 함수는 일련의 실수 값을 입력받아, 그 합이 1이 되는 확률 분포로 변환하는 정규화 함수이다. 이 과정을 통해 각 키에 해당하는 중요도 또는 '집중' 가중치를 생성한다.

소프트맥스 함수의 적용은 몇 가지 중요한 역할을 한다. 첫째, 모든 어텐션 가중치의 합을 1로 만들어, 모델이 사용 가능한 정보의 총량을 일정하게 분배하도록 유도한다. 둘째, 가장 높은 유사도 점수를 가진 요소에 가장 큰 가중치를 부여하면서도, 다른 요소들에 대한 작은 가중치를 유지하여 모델이 주목해야 할 주요 정보와 보조 정보를 모두 고려할 수 있게 한다. 이는 모델의 결정에 대한 일종의 확률적 해석을 제공한다.

최종적으로, 이 정규화된 가중치들은 각 값 벡터와 곱해져 가중 합을 생성한다. 결과적으로, 모델은 현재 처리 중인 쿼리와 가장 관련이 높은 정보에 더 많은 '주의'를 기울이게 된다. 소프트맥스 함수 없이는 점수들의 상대적 크기가 일관되지 않고, 그래디언트 폭발 또는 소실 문제가 발생할 수 있어 학습이 불안정해진다.

바닐라 어텐션은 어텐션 메커니즘의 가장 기본적이고 초기 형태를 가리킨다. 이는 종종 인코더-디코더 구조를 가진 순환 신경망 기반 모델, 특히 기계 번역 태스크에 적용된 방식을 의미한다. 바닐라 어텐션의 핵심 아이디어는 디코더가 각 시점에서 출력을 생성할 때, 인코더의 모든 은닉 상태 정보를 고르게 참조하는 것이 아니라, 현재 생성 단어와 가장 관련이 높은 인코더 정보에 더 많은 '주의'를 기울이는 것이다.

이 메커니즘의 동작은 다음과 같은 단계로 이루어진다. 먼저, 디코더의 현재 시점 은닉 상태를 쿼리로 사용한다. 그리고 인코더의 모든 시점에서 출력된 은닉 상태들을 키와 값의 집합으로 간주한다. 쿼리와 각 키 사이의 유사도(예: 내적 또는 점수 계산)를 계산하여 어텐션 점수를 얻는다. 이 점수들은 소프트맥스 함수를 통해 0과 1 사이의 값으로 정규화되어 어텐션 가중치가 된다. 마지막으로, 이 가중치들을 각 값(인코더 은닉 상태)에 곱하여 가중합을 계산함으로써, 현재 시점에 필요한 정보에 초점을 맞춘 컨텍스트 벡터를 생성한다.

바닐라 어텐션은 고정된 길이의 병목 현상을 해결하고, 입력 시퀀스의 특정 부분에 동적으로 접근할 수 있게 함으로써 장기 의존성 문제를 완화했다. 이는 기계 번역 성능을 크게 향상시킨 획기적인 기술이었다. 그러나 이 구조는 본질적으로 순차적인 RNN에 의존하기 때문에 병렬 처리가 어렵고, 매우 긴 시퀀스에 대해 계산 비효율성이 발생할 수 있다는 한계를 지녔다. 이후 등장한 트랜스포머 모델의 셀프 어텐션은 이러한 제약을 극복하는 진화된 형태로 발전하게 된다.

셀프 어텐션은 단일 시퀀스 내의 요소들 간의 관계를 계산하는 어텐션 메커니즘의 특별한 형태이다. 기존의 어텐션이 주로 인코더-디코더 구조에서 서로 다른 시퀀스(예: 소스 문장과 타겟 문장) 간의 연관성을 모델링했다면, 셀프 어텐션은 하나의 시퀀스 자신에게 적용된다. 이는 입력 시퀀스의 각 위치가 동시에 쿼리, 키, 값의 역할을 수행함을 의미한다.

동작 원리는 다음과 같다. 주어진 입력 시퀀스의 각 토큰 임베딩은 세 개의 다른 선형 변환을 통해 쿼리, 키, 값 벡터로 투영된다. 이후 각 토큰의 쿼리는 시퀀스 내 모든 토큰(자신 포함)의 키와 내적 연산을 수행하여 어텐션 점수를 계산한다. 이 점수는 소프트맥스 함수를 통해 정규화된 가중치로 변환된 후, 대응하는 값 벡터들의 가중합을 구하는 데 사용된다. 결과적으로 각 토큰의 최종 출력은 전체 시퀀스의 컨텍스트 정보를 반영한 표현이 된다.

셀프 어텐션의 주요 강점은 시퀀스 내 장거리 의존성을 직접적으로 포착할 수 있다는 점이다. 순환 신경망이나 합성곱 신경망은 정보가 여러 단계를 거치며 전파되거나 지역적인 패턴에 집중하는 경향이 있어, 멀리 떨어진 요소 간의 관계를 학습하기 어려울 수 있다. 반면 셀프 어텐션은 한 번의 연산으로 시퀀스의 모든 요소 쌍에 대한 상호작용을 고려할 수 있다. 또한, 계산이 본질적으로 병렬화 가능하여 학습 및 추론 속도를 높이는 데 기여한다.

이 메커니즘은 Transformer 모델의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리의 다양한 과제에서 문장 내 단어 간의 문법적·의미적 관계를 모델링하는 데 필수적이다. 예를 들어, "그것은 은행에 저축했다"라는 문장에서 "은행"이라는 단어의 의미는 "저축"이라는 동사와의 관계를 통해 금융 기관임을 명확히 할 수 있다. 셀프 어텐션은 이러한 맥락적 해석을 가능하게 한다.

멀티-헤드 어텐션은 단일 어텐션 메커니즘이 아닌, 병렬로 작동하는 여러 개의 어텐션 '헤드'를 사용하는 구조이다. 이는 모델이 입력 시퀀스의 서로 다른 부분을 다양한 관점(표현 공간)에서 동시에 집중할 수 있게 한다. 각 헤드는 독립적인 쿼리, 키, 값의 선형 투영을 가지며, 이를 통해 서로 다른 유형의 관계나 정보를 포착한다. 예를 들어, 한 헤드는 문장 내 문법적 구조에, 다른 헤드는 의미적 관련성에 주의를 기울일 수 있다.

구체적인 동작 과정은 다음과 같다. 먼저, 입력 임베딩 벡터에 대해 각 헤드마다 별도의 가중치 행렬을 적용해 쿼리, 키, 값을 생성한다. 그 후, 각 헤드는 독립적으로 스케일드 닷-프로덕트 어텐션을 수행하여 어텐션 가중치와 출력을 계산한다. 모든 헤드의 출력은 연결된 후, 최종적인 선형 투영 층을 통과하여 최종 출력을 생성한다. 이 과정은 모델이 복잡한 패턴을 더 효과적으로 학습하도록 돕는다.

멀티-헤드 어텐션의 주요 이점은 표현력의 증가와 안정적인 학습이다. 단일 헤드 어텐션은 정보 포착에 한계가 있을 수 있지만, 여러 헤드를 사용하면 모델이 다양한 관계를 병렬로 탐색할 기회를 얻는다. 이는 특히 Transformer 모델의 핵심 구성 요소로, 셀프 어텐션의 성능을 크게 향상시킨다. 아래 표는 단일 헤드 어텐션과 멀티-헤드 어텐션의 간략한 비교를 보여준다.

이 구조는 기계 번역, 텍스트 생성, 이미지 인식 등 다양한 생성형 인공지능 과제에서 표준적으로 사용된다.

어텐션 메커니즘은 Transformer 아키텍처의 핵심 구성 요소로서, 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 인코더-디코더 구조의 한계를 극복하는 데 결정적인 역할을 한다. 전통적인 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq) 모델은 인코더가 입력 시퀀스를 하나의 고정된 크기의 컨텍스트 벡터로 압축하고, 디코더는 이 벡터만을 사용해 출력 시퀀스를 생성했다. 이 방식은 입력 시퀀스가 길어질수록 정보 손실이 발생하고, 특히 시퀀스의 초반 정보가 소실되는 장기 의존성 문제를 야기했다.

Transformer의 인코더-디코더 구조는 어텐션을 통해 이 문제를 근본적으로 해결한다. 인코더는 입력 시퀀스의 모든 단어를 병렬로 처리하여 각 단어의 표현을 생성한다. 디코더가 출력을 생성할 때마다, 디코더의 현재 상태(쿼리)는 인코더가 출력한 모든 단어 표현(키와 값의 집합)에 대해 어텐션 스코어를 계산한다. 이 과정을 통해 디코더는 매 단계마다 인코더 출력 전체로부터 동적으로 가장 관련성 높은 정보에 주목(attend)할 수 있다. 즉, 고정된 컨텍스트 벡터 대신, 생성해야 할 출력 단어에 따라 가변적인 중요도를 부여받은 인코더 정보의 가중 합을 참조한다.

이 구조는 기계 번역 작업에서 그 효과가 두드러진다. 예를 들어, 디코더가 목표 언어의 "축구"라는 단어를 생성할 때, 소스 문장의 "football"에 높은 가중치를 부여하는 동시에, 주변의 "play", "the" 같은 단어에도 적절한 주의를 기울일 수 있다. 아래 표는 전통적 방식과 어텐션 기반 방식의 차이를 보여준다.

결과적으로, 어텐션 메커니즘이 통합된 인코더-디코더 구조는 입력과 출력 시퀀스 간의 유연한 정렬(alignment)을 학습하며, 특히 긴 문장 처리에서 뛰어난 성능을 보인다. 이는 바닐라 어텐션(소스-타겟 어텐션)이 인코더의 정보를 디코더에 효과적으로 전달하는 매개체 역할을 함으로써 가능해졌다.

어텐션 메커니즘은 순서 정보를 고려하지 않는다. Transformer 모델의 핵심 연산인 셀프 어텐션은 입력 토큰 집합 내의 모든 쌍에 대한 관계를 병렬로 계산하기 때문에, 토큰들이 입력된 순서를 알 수 없다. 이는 자연어와 같은 순차 데이터에서 단어의 위치가 의미에 결정적인 영향을 미친다는 점에서 큰 문제이다. 위치 정보를 모델에 주입하기 위해 도입된 방법이 위치 인코딩이다.

가장 널리 사용되는 방식은 사인-코사인 위치 인코딩이다. 이 방법은 각 토큰의 위치(인덱스)에 대해 사인과 코사인 함수로 구성된 고정된 벡터를 생성한다. 이 벡터는 토큰의 임베딩 벡터에 직접 더해져서 모델에 입력된다. 사인과 코사인 함수를 사용함으로써 모델은 학습 과정에서 본 적 없는 길이의 시퀀스에 대해서도 위치 정보를 일반화하여 추론할 수 있다[3]. 위치 인코딩 벡터와 토큰 임베딩 벡터는 동일한 차원을 가지므로 요소별 덧셈이 가능하다.

이렇게 결합된 벡터는 이후의 모든 셀프 어텐션 층과 피드포워드 신경망 층을 통과한다. 모델은 이 결합된 표현을 통해 특정 단어의 의미(임베딩)와 그 단어가 문장에서 차지하는 위치 정보를 동시에 학습하게 된다. 결과적으로 어텐션 메커니즘은 단어 간의 의미적 유사성뿐만 아니라, "문장의 시작에 가까운가" 또는 "다른 단어로부터 얼마나 떨어져 있는가"와 같은 위치적 관계도 함께 고려할 수 있게 된다. 이 결합은 Transformer가 RNN이나 CNN 없이도 순차 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기반을 마련한다.

어텐션 메커니즘은 대규모 언어 모델의 핵심 구성 요소로, 모델이 입력 텍스트의 특정 부분에 집중하면서 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 과정을 가능하게 한다. 트랜스포머 아키텍처 기반의 모든 현대 LLM은 이 메커니즘을 기반으로 작동한다. 생성 과정에서 모델은 지금까지 생성된 모든 단어(디코더의 입력)를 쿼리로 사용하고, 원본 입력 텍스트(인코더의 출력)를 키와 값으로 참조하여, 다음에 올 가장 적합한 단어의 확률 분포를 계산한다.

텍스트 생성 시 어텐션은 단순히 이전 단어만 보는 것이 아니라, 문장 내 먼 거리에 있는 단어 간의 관계도 직접적으로 연결한다. 이는 "장기 의존성 문제"를 효과적으로 해결하여, 긴 이야기나 복잡한 논리 구조에서도 일관된 주제와 문법을 유지하도록 돕는다. 예를 들어, 먼 문단 앞부분에서 언급된 주어에 대한 대명사를 정확히 참조하거나, 질문에 대한 답변을 생성할 때 관련 정보가 있는 정확한 문장 위치에 주의를 기울이게 한다.

생성 품질을 높이기 위해 멀티-헤드 어텐션이 광범위하게 사용된다. 이는 여러 개의 병렬 어텐션 헤드가 서로 다른 표현 부분공간에서 다양한 관계(예: 문법적 관계, 의미적 관계, 화용적 관계)를 동시에 학습하도록 설계되었다. 하나의 헤드는 주어-동사 일치에, 다른 헤드는 전후 문맥의 감정적 흐름에 주의를 기울일 수 있어, 더 풍부하고 정교한 텍스트 생성을 가능하게 한다.

이 메커니즘은 지시 튜닝이나 RLHF와 같은 고급 훈련 기법과 결합되어, 모델이 단순히 통계적 패턴을 복사하는 것이 아니라, 사용자의 질문 의도와 세부 지시사항을 이해하고 이에 부합하는 응답을 생성하는 능력의 기반을 제공한다[4].

어텐션 메커니즘은 디퓨전 모델을 포함한 현대 이미지 생성 아키텍처의 핵심 구성 요소이다. 초기 GAN 기반 모델과 달리, 디퓨전 모델은 일반적으로 U-Net과 같은 구조를 사용하여 노이즈로부터 이미지를 점진적으로 복원하는데, 이 과정에서 어텐션이 중요한 역할을 한다. 특히 스테이블 디퓨전과 같은 텍스트 기반 이미지 생성 모델에서는 크로스-어텐션 메커니즘이 텍스트 프롬프트의 의미를 이미지 생성 과정에 효과적으로 주입하는 통로가 된다[5].

어텐션은 이미지의 전역적 문맥과 지역적 특징을 통합하는 데 기여한다. 합성곱 신경망만으로는 이미지 내 먼 픽셀 간의 관계를 포착하기 어려운 반면, 셀프 어텐션 또는 스페이셜 어텐션은 이미지 패치나 특징 맵 전체에 걸쳐 상호작용을 계산한다. 이를 통해 모델은 객체의 일관된 구조, 형태, 그리고 배경과 전경의 관계를 더 정확하게 모델링할 수 있다. 예를 들어, "한 마리의 고양이가 소파에 앉아 있다"는 프롬프트에서, 어텐션 메커니즘은 '고양이'와 '소파'라는 두 객체의 상대적 위치와 크기 관계를 학습하고 생성 과정에 반영하는 데 도움을 준다.

이러한 메커니즘의 통합은 단순히 품질을 향상시키는 것을 넘어, 생성 과정의 제어 가능성을 높인다. 인페인팅이나 이미지-투-이미지 변환과 같은 정교한 작업에서, 사용자는 특정 영역을 지정하거나 다른 이미지를 조건으로 제공할 수 있으며, 어텐션은 이러한 조건 정보를 생성 과정의 적절한 위치와 시점에 적용하도록 돕는다. 결과적으로, 어텐션은 디퓨전 모델이 단순한 노이즈 제거 이상의 복잡한 의미론적 이해와 구성 능력을 갖추게 하는 데 기여한다.

멀티모달 생성은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 생성형 AI의 한 분야이다. 어텐션 메커니즘, 특히 트랜스포머 아키텍처는 이러한 다양한 모달리티 간의 정렬과 통합을 가능하게 하는 핵심 기술로 작동한다.

멀티모달 생성 모델은 일반적으로 각 모달리티를 처리하는 별도의 인코더와 하나의 통합된 디코더 또는 생성기를 갖는다. 예를 들어, 텍스트-이미지 생성 모델에서는 텍스트 프롬프트를 처리하는 텍스트 인코더와 출력 이미지를 생성하는 이미지 디코더가 사용된다. 이 과정에서 교차 어텐션 메커니즘이 결정적인 역할을 수행한다. 이미지 디코더의 각 생성 단계(예: 확산 모델의 노이즈 제거 단계)에서, 디코더의 쿼리는 텍스트 인코더가 제공하는 키와 값과 상호작용하여 텍스트 설명의 의미론적 정보를 시각적 특징에 반영한다. 이를 통해 "붉은 드레스를 입은 여성이 해변을 걷는다"는 텍스트가 해당 객체, 속성, 관계를 정확히 반영한 이미지로 변환된다.

멀티모달 생성의 응용 범위는 매우 넓다. 대표적인 예로 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 같은 텍스트-이미지 생성기가 있으며, 음성 합성과 동기화된 입술 움직임을 생성하는 텍스트/오디오-비디오 모델도 있다. 또한, 비디오의 내용을 설명하는 캡션을 생성하거나, 이미지를 보고 그에 대한 질문에 답변하는 VQA 같은 이해-생성 결합 작업에도 활용된다. 이러한 모델들의 성능은 다양한 모달리티의 임베딩을 하나의 공통된 표현 공간으로 정렬하고, 어텐션을 통해 모달리티 간의 세밀한 관계를 모델링하는 능력에 크게 의존한다.

어텐션 메커니즘의 가장 중요한 장점은 순환 신경망이나 장단기 메모리이 처리하기 어려웠던 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결한다는 점이다. 기존 시퀀스 모델은 정보를 순차적으로 처리하면서 먼 거리에 있는 요소 간의 관계를 학습하는 데 한계가 있었다. 어텐션은 입력 시퀀스의 모든 위치에 있는 정보에 직접 접근할 수 있게 함으로써, 현재 처리 중인 요소와 관련이 높은 과거의 정보를 선택적으로 강조한다. 이는 특히 긴 문장이나 문서를 처리할 때 문맥을 더 정확하게 이해하는 데 기여한다.

또 다른 핵심 장점은 병렬 처리가 가능하다는 것이다. 셀프 어텐션 연산은 시퀀스 내 모든 요소 쌍 간의 관계를 동시에 계산할 수 있다. 이는 입력의 길이에 제한을 받는 순차적 처리와 달리, GPU나 TPU와 같은 하드웨어에서 효율적으로 가속화될 수 있다. 이러한 병렬성은 Transformer 아키텍처의 기반이 되었으며, 대규모 데이터셋으로 모델을 훈련시키는 데 필요한 계산 효율성을 제공한다.

이러한 특성들은 모델의 성능과 확장성을 크게 향상시켰다. 장기 의존성 해결 능력은 기계 번역, 문서 요약, 질의 응답과 같은 작업에서 더 일관된 맥락 이해를 가능하게 했다. 동시에 병렬 처리 능력은 모델의 크기와 훈련 데이터의 규모를 급격히 증가시키는 현대 생성형 AI 발전의 토대를 마련했다. 결과적으로 어텐션 메커니즘은 더 깊고 넓은 신경망을 실용적으로 구축할 수 있게 하는 핵심 동인이 되었다.

어텐션 메커니즘은 강력한 성능을 제공하지만, 두 가지 주요 한계를 지닌다. 첫 번째는 계산 복잡도 문제이다. 표준 셀프 어텐션은 모든 입력 토큰 쌍 간의 관계를 계산해야 하므로, 입력 시퀀스 길이를 N이라고 할 때 시간 및 메모리 복잡도가 O(N²)에 달한다[7]. 이는 장문의 문서나 고해상도 이미지를 처리할 때 계산 자원과 시간을 매우 많이 소모하게 만든다. 두 번째는 해석 가능성의 어려움이다. 어텐션 가중치가 어떻게 결정되는지에 대한 명확한 규칙이 부족하며, 학습된 가중치 분포를 인간이 직관적으로 이해하고 해석하기가 쉽지 않다. 이는 모델의 의사결정 과정을 투명하게 검증하거나 디버깅하는 데 걸림돌이 된다.

계산 비용 문제를 구체적으로 살펴보면, 긴 컨텍스트를 다루는 생성 작업에서 심각한 병목 현상을 일으킨다. 예를 들어, 수천 개의 토큰을 가진 텍스트를 생성하거나 고해상도 이미지를 생성할 때, 어텐션 계산은 GPU 메모리를 빠르게 소진한다. 이 한계를 완화하기 위해 슬라이딩 윈도우 어텐션, Linformer, 또는 희소 어텐션과 같은 다양한 효율적인 어텐션 변형들이 연구되고 있다.

해석 가능성의 문제는 모델의 신뢰성과 안전성 측면에서 중요하다. 어텐션 맵이 특정 단어에 높은 가중치를 부여했다고 해서, 모델이 실제로 인간과 유사한 논리나因果 관계를 이해했다고 보장할 수 없다. 이는 편향된 출력을 생성하거나 오류를 범했을 때 그 원인을 추적하기 어렵게 만든다. 따라서 어텐션 가중치를 시각화하는 것은 유용한 도구이지만, 모델 내부 메커니즘을 완전히 설명하는 데는 한계가 있다.

이러한 한계에도 불구하고, 어텐션 메커니즘은 현대 생성형 AI의 핵심으로 자리 잡았으며, 지속적인 연구를 통해 계산 효율성과 해석 가능성을 개선하려는 노력이 진행 중이다.

계산 복잡도 문제를 해결하기 위해 다양한 효율적인 어텐션 메커니즘 변형이 제안되었다. 이들은 주로 쿼리와 키 간의 모든 쌍별 상호작용을 계산하는 표준 어텐션의 O(n²) 복잡도를 줄이는 데 초점을 맞춘다.

대표적인 접근법으로는 국소적 어텐션, 계층적 어텐션, 그리고 근사 메커니즘이 있다. 국소적 어텐션은 각 쿼리가 주변의 일부 키에만 집중하도록 제한하여 계산량을 줄인다. 계층적 어텐니션은 입력을 요약하는 다단계 구조를 사용한다. 근사 메커니즘에는 랜덤 프로젝션을 활용해 저차원 공간에서 유사도를 계산하는 랜덤 피처 어텐션이나, 소프트맥스 함수를 근사하는 인포메드 어텐션 등이 포함된다.

이러한 효율화 기법들은 매우 긴 시퀀스(예: 수만 개의 토큰)를 처리해야 하는 문서 요약, 장문 생성, 유전체 서열 분석 등의 분야에서 표준 트랜스포머 모델의 적용 가능성을 크게 확장시켰다. 최근 연구는 이러한 효율적인 메커니즘을 멀티모달 데이터에 적용하거나 하드웨어 가속과 결합하는 방향으로 진행되고 있다.

어텐션 메커니즘의 계산 복잡도는 입력 시퀀스 길이의 제곱에 비례한다. 이는 모델이 처리할 수 있는 최대 컨텍스트 길이를 제한하는 주요 요인이다. 초기 트랜스포머 모델은 수천 개의 토큰 정도의 컨텍스트만을 효과적으로 다루었다. 그러나 문서 요약, 장편 대화, 긴 코드 생성 등의 응용 분야에서는 훨씬 더 긴 컨텍스트를 이해하고 활용하는 능력이 필요해졌다.

이를 해결하기 위해 여러 효율적인 어텐션 변형이 제안되었다. 대표적인 방법으로는 슬라이딩 윈도우 어텐션이 있다. 이 방법은 각 토큰이 고정된 크기의 이웃 토큰들에만 어텐션을 적용하여 계산 복잡도를 선형으로 낮춘다. 또 다른 접근법인 스트라이드 어텐션은 규칙적인 간격으로 토큰을 샘플링하여 전체 시퀀스를 요약한다. 랜덤 어텐션은 확률적으로 토큰을 선택하는 방식을 사용한다. 가장 영향력 있는 방법 중 하나는 롱포머에서 소개된 다이얼-기반 어텐션이다. 이는 근처 토큰에는 전체 어텐션을, 멀리 있는 토큰에는 점진적으로 희소화된 어텐션을 적용하는 방식으로, 선형 복잡도를 가지면서도 긴 거리 의존성을 포착할 수 있다.

이러한 기술의 발전은 생성형 AI 모델의 능력을 확장시켰다. 최신 대규모 언어 모델들은 수십만乃至무한에 가까운 토큰을 컨텍스트로 처리할 수 있는 아키텍처를 실험하고 있다[9]. 이는 단일 모델이 책 한 권 전체를 참조하여 질문에 답하거나, 매우 긴 프로그래밍 프로젝트의 컨텍스트를 유지하며 코드를 생성하는 것을 가능하게 한다. 확장된 컨텍스트 길이는 모델의 실제 적용 가능성을 크게 넓히는 핵심 과제로 남아 있으며, 효율성과 성능 간의 균형을 찾는 연구가 지속되고 있다.