---
id: wiki-2026-0508-transformer-architecture-and-llm
title: Transformer Architecture and LLM Foundations
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
canonical_id: self
aliases: [P-Reinforce-CANONICAL-TRANSFORMER-LLM]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.92
tags: [canonical, transformer, llm, attention, bert, gpt]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-08
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
tech_stack:
  language: unspecified
  framework: unspecified
---

# [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|Transformer Architecture & LLM Foundations]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터 간의 모든 관계를 병렬로 파악하여 시퀀스의 한계를 돌파하라." 트랜스포머는 순차적 처리를 버리고 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 통해 데이터의 맥락을 전역적으로 파악하며, 현대 대규모 언어 모델(LLM)의 폭발적인 성능 향상을 이끈 표준 아키텍처입니다.

---

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
### 1. 트랜스포머의 핵심: 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)
*   **Self-Attention:** 입력 문장의 각 단어가 문맥 내 다른 모든 단어들과 어떤 관계를 맺고 있는지 점수를 매깁니다. 특정 단어를 이해하기 위해 어떤 단어에 '주의(Attention)'를 기울여야 하는지 계산합니다.
*   **Multi-Head Attention:** 여러 개의 어텐션 루프를 병렬로 실행하여, 단어 간의 다양한 의미적(문법, 의미, 대용어 등) 관계를 동시에 포착합니다.
*   **Query, Key, Value (Q, K, V):** 정보를 찾으려는 주체(Q), 정보의 인덱스(K), 실제 정보 값(V)으로 데이터를 벡터화하여 관계를 연산합니다.

### 2. 아키텍처 구성 요소
*   **Positional Encoding:** 트랜스포머는 데이터를 한꺼번에 입력받으므로 순서 정보가 없습니다. 이를 해결하기 위해 단어 벡터에 위치 정보(Sine/Cosine 함수 등)를 더해 순서 감각을 부여합니다.
*   **Feed-Forward Network (FFN):** 어텐션 층 이후에 각 위치에서 독립적으로 적용되는 신경망으로, 비선형성을 추가하고 정보를 정제합니다.
*   **Layer Normalization & Residual Connections:** 학습을 안정화하고 깊은 층에서도 기울기 소실 문제 없이 정보가 잘 전달되도록 돕습니다.

### 3. LLM의 발전과 파이프라인
*   **Encoder-Only (BERT):** 문장의 양방향 맥락을 이해하는 데 특화. 분류, 개체명 인식 등에 사용됩니다.
*   **Decoder-Only (GPT):** 이전 단어들을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 데 특화. 텍스트 생성의 표준입니다.
*   **Encoder-Decoder (T5, BART):** 번역이나 요약처럼 입력을 받아 다른 형태의 출력을 만드는 작업에 사용됩니다.

### 4. 최신 최적화 기법
*   **Flash Attention:** 메모리 접근 패턴을 최적화하여 어텐션 연산 속도를 비약적으로 높이고 메모리 사용량을 줄입니다.
*   **KV Cache:** 생성 작업 시 이전 단계의 Key/Value 벡터를 재사용하여 추론 속도를 가속화합니다.
*   **MoE (Mixture of Experts):** 모델 전체를 활성화하는 대신 데이터에 맞는 일부 전문가 네트워크만 활성화하여 효율성을 극대화합니다.

---

## ⚖️ 트레이드오프 및 주의사항 (Trade-offs)
*   **연산 복잡도:** 어텐션은 문장 길이의 제곱($N^2$)에 비례하는 연산량을 가집니다. 이를 해결하기 위해 Sparse Attention이나 Ring Attention 등의 기법이 연구되고 있습니다.
*   **데이터 의존성:** 트랜스포머는 언어의 규칙을 스스로 학습해야 하므로, 충분한 성능을 내기 위해 방대한 양의 학습 데이터가 필요합니다.

---

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** [[Neural_Networks_and_Deep_Learning_Foundations]], [[Reinforcement_Learning_and_Decision_Making]], [[LLM_Ops_and_Optimization]]
- **Redirects:** [[Transformer]], [[Attention_Mechanism]], [[BERT]], [[GPT]], [[LLM_Fundamentals]]

---
*Last updated: 2026-05-08*

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |

## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)

**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*

```text
# TODO
```

## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*

**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*

**기본값:**
> *(TODO)*

## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*