feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Grouped-Query Attention (GQA).md

@@ -1,9 +1,21 @@
 ---
-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-GQAM-001
-category: Unified
-confidence_score: 1.00
+id: wiki-2026-0508-grouped-query-attention-gqa
+title: Grouped Query Attention (GQA)
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: [P-Reinforce-AUTO-GQAM-001]
+duplicate_of: none
+source_trust_level: A
+confidence_score: 1.0
 tags: [auto-reinforced, grouped-query-attention, gqa, transformer, mha, mqa, llm-efficiency]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-05-04
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+tech_stack:
+  language: unspecified
+  framework: unspecified
 ---
 
 # [[Grouped-Query Attention (GQA)|Grouped-Query Attention (GQA)]]
@@ -24,7 +36,7 @@ Grouped-Query Attention(GQA)은 트랜스포머 아키텍처에서 KV 캐시(Key
     *   Llama 2/3, Mistral 등 최신 오픈소스 SOTA 모델들이 채택하고 있는 표준 기술입니다.
     *   특히 긴 문맥(Long-context) 처리 시 KV 캐시가 차지하는 VRAM 비중을 획기적으로 낮춰주어, 동일 하드웨어에서 더 큰 배치 사이즈나 더 긴 문장을 처리할 수 있게 합니다.
 
-## ⚖️ Trade-offs & Caveats
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 *   **성능/효율 비례**: 그룹 수($G$)를 늘릴수록 MHA에 가까워지며 성능은 좋아지지만 KV 캐시가 커지고, 줄일수록 MQA에 가까워지며 효율은 좋아지지만 품질이 떨어집니다.
 *   **모델 아키텍처 고정**: 학습 시에 그룹 구조를 결정해야 하므로, 기존 MHA 모델을 추론 시에만 GQA로 전환하는 것은 불가능하며 추가적인 업사이클링(Upcycling) 학습이 필요합니다.
 
@@ -35,3 +47,52 @@ Grouped-Query Attention(GQA)은 트랜스포머 아키텍처에서 KV 캐시(Key
 
 ---
 *Last updated: 2026-05-04*
+
+## 🤖 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.
+
+## 🕓 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)*