논문 링크: https://arxiv.org/abs/1706.03762
Attention Is All You Need
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new
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1. 서론
1.1 논문 선정 이유
"Attention Is All You Need"는 Transformer 모델을 제안한 기념비적인 논문으로, 자연어 처리 분야에 혁신을 일으킨 연구이다. 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 모델들과 달리, 순차적 처리를 제거하고 전체 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있는 구조를 도입하여 학습 효율성과 병렬성을 획기적으로 향상시켰다. 이 논문은 BERT, GPT 등 이후 등장한 대규모 언어 모델들의 기반이 되었기에, NLP 연구자에게 필수적으로 이해해야 할 논문이다.
2. 논문 요약
2.1 논문 제목 및 저자 정보
제목: Attention Is All You Need
저자: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin
출처: NeurIPS 2017
2.2 연구 배경 및 목적
기존의 Seq2Seq 모델은 RNN 또는 LSTM 기반으로 구성되어 있어, 병렬화가 어렵고 긴 문장을 처리할 때 정보 손실이 발생하는 문제가 있었다. 이 논문은 이러한 제약을 해결하기 위해 전적으로 Attention 메커니즘 중 self-attention에 기반한 Transformer 모델을 제안하였다. 이는 병렬 처리에 최적화되어 학습 속도를 대폭 향상시키며, 문맥 정보의 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
3. 핵심 내용 분석
3.1 방법론
Transformer는 Encoder와 Decoder로 구성된다. 각 부분은 self-attention과 feed-forward 신경망으로 구성되며, 전체 구조에서 recurrence가 전혀 없다.
3.1.1 Encoder 및 Decoder 구조
(a) Encoder
- Encoder는 동일한 구조의 레이어 6개로 구성
- 각 레이어는 다음의 두 서브 레이어로 구성
- Multi-head Self-Attention
- Position-wise Feed-Forward Network
- 각 서브 레이어에는 잔차 연결(residual connection)이 적용되며, 그 뒤에 Layer Normalization이 적용
- \( LayerNorm(x + Sublayer(x)) \)
- 모든 서브 레이어는 출력 차원을 동일하게 유지하며, 모델 차원은 d_model = 512로 고정
(b) Decoder
- Decoder도 Encoder와 마찬가지로 6개의 동일한 구조의 레이어로 구성
- Decoder의 각 레이어는 다음의 세 서브 레이어로 구성
- Masked Multi-head Self-Attention (미래 정보를 가리지 않도록 마스킹 적용)
- Multi-head Attention (Encoder의 출력과 Attention 수행)
- Position-wise Feed-Forward Network
- 각 서브 레이어 역시 residual connection과 layer normalization이 적용
- 출력 예측 시 position i는 i보다 작은 위치의 정보에만 접근 가능하도록 마스킹 처리
3.1.2 Attention 메커니즘
(a) Scaled Dot-Product Attention
$$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$
- 입력: 쿼리(Q), 키(K), 값(V)
- 각 쿼리와 모든 키의 내적을 계산하고, 이를 키 차원의 제곱근(\( \sqrt{d_k} \))으로 나눈 뒤 softmax를 적용하여 가중치를 산출
- 출력: 각 값에 가중치를 곱한 값의 합
(b) Self-Attention Mechanism
Self-Attention은 입력 문장의 각 단어가 문장의 다른 단어들과 어떤 관계를 가지는지를 파악하는 방식이다. 입력 벡터는 Query, Key, Value로 변환되며, 이들의 내적을 통해 각 단어 간의 유사도를 계산하고, 이를 바탕으로 가중 평균을 수행한다.
(c) Scaled Dot-Product Attention
이 방식은 입력 길이에 관계없이 병렬 처리가 가능하며, 긴 거리의 의존 관계도 효과적으로 학습할 수 있다.
(d) Multi-Head Attention
$$ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)W^O $$
$$ \text{where} \text{head}_i = \text{Attention}(QW^Q_i, KW^K_i, VW^V_i) $$
- Attention을 단일 Head로 수행하는 대신, 여러 Head로 병렬 수행함으로써 다양한 표현 공간에서 정보를 추출
- 각각의 Head는 쿼리, 키, 값을 서로 다른 선형 변환을 거쳐 Attention을 수행한 후, 그 결과를 Concatenate하여 다시 선형 변환함
- 이 논문에서는 h = 8개의 Head를 사용하며, 각 Head의 차원은 64로 설정되어 총 모델 차원 512와 일치
3.1.3 Position-wise Feed-Forward Networks
- 각 Encoder 및 Decoder 레이어 내에는 어텐션 외에도 포지션별 Fully Connected Feed-Forward(완전 연결 피드포워드) 네트워크가 포함됨
- 입력의 각 위치에 대해 동일한 방식으로 두 개의 선형 변환과 그 사이에 ReLU 활성 함수를 적용
$$ \text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2 $$
입력 및 출력 차원은 \( d_{model} = 512 \), 내부 차원은 \( d_{ff} = 2048 \)이다. 이 연산은 1x1 컨볼루션으로도 해석 가능하다.
사실 이 Feed-Forward 부분에서 \( d_{ff} \) 부분이 왜 2048인지에 대해 의문이 생겼었다. 우선 위 수식에 따르면 FF는 2번의 linear transform이 발생하는 것으로 볼 수 있다. 또한 max는 ReLU와 같은 비선형 활성화 함수가 적용되는 부분이다. 즉 \( Linear_2(ReLU(Linear_1(x))) \)이 되고 통상적으로 차원은 2배씩 증가한다고 가정한다면, 입력 및 출력 차원을 512라 가정하였을 때 \( d_{ff} = 2048 \)이 된다고 해석하면 될 것 같다.
3.1.4 Embeddings and Softmax
- 입력 및 출력 토큰은 \( d_{model} \)차원의 임베딩 벡터로 변환됨
- 디코더 출력은 선형 변환 및 소프트맥스를 거쳐 다음 토큰의 확률 분포로 변환됨
- 임베딩 레이어와 출력층의 선형 변환에 동일한 가중치 행렬을 공유함
- 임베딩 시에는 해당 가중치에 \( \sqrt{d_{model}} \)을 곱하여 스케일 조정함
Table 1에서 확인할 수 있듯 Self-Attention의 시간복잡도는 \( O(n^2d) \)와 같다. 만약 입력 시퀀스의 크기가 \( n \)이고 각 토큰의 임베딩 차원이 \( d \)일 때, self-attention의 연산량은 \( n*n \) 크기의 attention matrix 계산과 이에 따른 weighted sum 계산이 포함되어 \( O(n^2d) \)가 된다.
이는 시퀀스 길이가 길어질수록 계산량이 급격히 증가함을 의미한다. 하지만 병렬처리가 가능하기에 이 부분은 일정 부분은 개선될 수 있다. 물론 GPU 의존적이기에 돈은 많아야한다.
3.1.5 Positional Encoding
Transformer는 순차 구조(RNN 등)를 사용하지 않기 때문에, 단어의 순서를 인식할 수 없다. 따라서 이를 보완하기 위해 위치 정보를 인코딩한 벡터(Positional Encoding)를 입력 임베딩에 더하는 방식을 사용하였다. 해당 인코딩은 모델의 임베딩 차원(\ d_{model} \)과 동일한 차원을 가진다.
$$ PE(pos, 2i) = \sin\left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}}\right) $$
$$ PE(pos, 2i+1) = \cos\left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}}\right) $$
- 어텐션 메커니즘은 입력 순서를 고려하지 않기 때문에, 각 단어의 위치 정보를 인코딩하여 입력에 추가
- 사인 및 코사인 함수를 사용하여 고정된 주기적 위치 인코딩을 생성
- 각 차원은 고유 주기를 가지며, 위치 간 상대적인 차이를 인코딩할 수 있음
- 이는 모델이 순서를 명시적으로 학습하지 않아도 위치 정보를 인식할 수 있도록 설계됨
- 학습된 positional embedding과 비교했을 때 성능 차이는 크지 않았으며, 일반화 능력(긴 시퀀스 처리)에 유리할 것으로 기대되어 사인/코사인 방식 사용
3.1.6 전체 구조
- Encoder: 입력 문장에 대해 self-attention → feed-forward → normalization → residual connection을 반복.
- Decoder: 이전 단어들을 기반으로 masked self-attention 수행 후, encoder의 출력과 cross-attention을 통해 번역을 생성.
3.2 실험 결과
Transformer는 WMT 2014 영어-독어, 영어-프랑스어 번역 데이터셋에서 SOTA를 달성하였으며, 특히 학습 속도 측면에서 기존 모델 대비 훨씬 빠르게 수렴하였다.
- BLEU 점수: 기존의 RNN 기반 모델을 능가함
- 연산 효율: 병렬 처리 덕분에 훈련 시간 단축
아래는 Transformer 모델의 다양한 구성 요소를 바꿨을 때 성능이 어떻게 변화하는지를 실험한 결과를 설명하는 표이다.
- Attention Head 수 및 차원 변화: 헤드 수가 너무 적거나 많으면 BLEU 점수가 떨어짐.
→ 적절한 헤드 수가 중요하다는 점을 시사한다. - Attention key 차원 \( d_k \) 변화: \( d_k\)감소시키면 성능이 떨어짐
→ "유사도 계산이 단순한 dot-product만으로는 부족할 수 있다"는 점을 시사한다. - 모델 크기 변화 (d_model, dff): d_model과 dff를 늘리거나 줄인 실험에선 모델이 클수록 BLEU 성능이 향상 (예: d_model=1024, dff=4096일 때 BLEU가 가장 높음).
- Dropout 확률 변화: Pdrop 값을 0.0 또는 0.2로 바꿔서 실험
→ Dropout이 과적합을 방지하는 데 유리함. - Positional Encoding 방식 변경: 기존의 sinusoidal encoding을 learned positional embedding으로 대체.
→ 성능 차이는 거의 없므로 두 방식 모두 유효
3.3 결론
"Attention Is All You Need"는 기존 시퀀스 모델의 한계를 극복하고, 이후 언어 모델 연구의 패러다임을 바꾼 중요한 연구이다. self-attention이라는 간단하면서도 강력한 구조가 어떻게 복잡한 언어 구조를 효과적으로 학습할 수 있는지를 보여준다.
4. 장점과 한계
4.1 연구의 장점
- RNN/CNN 없이도 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리함
- 병렬화 가능성이 높아 학습 및 추론 속도가 빠름
- 다양한 NLP 태스크에 확장 가능
4.2 연구의 한계와 개선 가능성
- 입력 길이가 길어질수록 계산량이 증가함 (\( O(n^2) \) 시간 복잡도)
- 구조가 단순하긴 하나 대용량 학습이 요구됨
5. 관련 연구 및 응용
5.1 관련 연구 비교
- RNN/LSTM: 순차적인 정보 전달 방식으로 긴 의존성 학습에 한계가 있었음
- BERT, GPT: Transformer 기반으로 사전 학습과 전이 학습을 활용함
5.2 실질적 응용 가능성
- 기계 번역, 문서 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 거의 모든 NLP 분야에 적용 가능
- 이후 GPT 시리즈, BERT, T5 등 핵심 구조로 발전함
결론
"Attention Is All You Need"는 NLP의 패러다임 전환을 이끈 핵심 논문으로, 간결한 구조와 강력한 성능을 바탕으로 현대의 거의 모든 대형 언어 모델의 기반이 되었다. 이 논문은 단지 하나의 모델 제안에 그치지 않고, 딥러닝 전체 구조 설계에 큰 영향을 미친 역사적인 연구라고 할 수 있다.
