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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-TRFA-001
category: Unified
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, transformer, attention-mechanism, mha, mla, self-attention, deep-learning]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Transformer Architecture|Transformer Architecture]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "현대 AI의 표준 설계도: 모든 데이터 사이의 관계를 동시에 파악하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 핵심으로 하여, 문장의 순차적 처리를 탈피하고 병렬 연산의 시대를 열어젖힌 거대 언어 모델의 근간 아키텍처."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
트랜스포머는 2017년 "Attention Is All You Need" 논문에서 제안된 이후, 거의 모든 현대 생성형 AI의 기반이 된 신경망 구조입니다.

1.  **핵심 구성 요소**:
    *   **Self-Attention (자기 주의 집중)**: 문장 내의 각 단어가 다른 모든 단어들과의 연관성을 계산하여 문맥을 파악합니다.
    *   **Multi-Head Attention (MHA)**: 여러 개의 어텐션을 병렬로 수행하여, 단어 간의 다양한 관계(문법적, 의미적 등)를 동시에 학습합니다.
    *   **Feed-Forward Network (FFN)**: 어텐션 결과물을 비선형 변환하여 특징을 추출합니다.
    *   **Positional Encoding**: 순서 정보가 없는 어텐션에 단어의 위치 정보를 주입합니다. ([[Positional Embeddings (RoPE & Variants)|RoPE]] 등 활용)
2.  **진화된 어텐션 - MLA (Multi-Head Latent Attention)**:
    *   **특징**: Key와 Value를 압축된 잠재 공간(Latent Space)으로 투영하여 [[KV Cache|KV Cache]] 메모리 사용량을 획기적으로 줄입니다.
    *   **의의**: 성능 저하를 최소화하면서도 백만 토큰 이상의 초장거리 문맥 처리를 가능하게 합니다. (DeepSeek 등 최신 모델 적용)
3.  **병렬 연산의 이점**:
    *   이전의 RNN 방식과 달리 문장을 한꺼번에 처리할 수 있어, GPU를 활용한 대규모 학습에 최적화되어 있습니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **메모리 폭발**: 어텐션 연산은 입력 길이에 비례하여 메모리 요구량이 제곱($O(n^2)$)으로 늘어납니다.
*   **MLA의 왜곡**: MLA와 같은 압축 기법은 메모리는 절약하지만, 문맥이 극도로 길어질 경우 정보의 미세한 왜곡이 발생하여 다중 정보 검색 성능이 떨어질 수 있습니다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **상위 개념**: [[Deep Learning|Deep Learning]], [[Natural Language Processing (NLP)|NLP]]
*   **최적화 기술**: [[Attention Mechanisms|Attention Mechanisms]], [[Flash Attention|Flash Attention]], [[Mixture of Experts (MoE) & Sparse Architectures|MoE]]
*   **위치 정보**: [[Positional Embeddings (RoPE & Variants)|Positional Embeddings]]

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*Last updated: 2026-05-04*
