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서론: 어텐션 하나에서 완전한 블록으로 Day 2의 셀프 어텐션은 강력하지만, 단독으로는 한계가 있다. 한 어텐션은 한 종류의 관계(예: 주어-동사)만 잘 본다. 또 어텐션은 토큰 간 정보를 섞을 뿐, 각 토큰 자체를 깊이 변환하진 못한다. 오늘은 멀티헤드 어텐션, FFN, 잔차연결, 정규화를 조립해 하나의 Transformer 블록을 완성하고, 그...
서론: “Attention Is All You Need”의 그 어텐션 Transformer 이름의 핵심이자 논문 제목의 그것 — 어텐션이다. 어텐션은 한 문장 안에서 각 단어가 다른 단어들을 얼마나 “주목”할지 계산해 문맥을 파악한다. “그 동물은 길을 건너지 않았다, 너무 피곤했기 때문에”에서 “그것(it)”이 동물을 가리킴을 아는 능력이 여기서 ...
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서론: LLM의 안을 들여다보기 ChatGPT 같은 LLM은 마법처럼 보이지만, 내부는 명확한 수학 연산의 연속이다. 그 핵심 구조가 2017년 “Attention Is All You Need”에서 나온 Transformer다. 이 시리즈는 토큰화부터 추론 최적화까지, Transformer가 텍스트를 처리하는 전 과정을 5일에 걸쳐 따라간다. 첫날은...
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