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10_Wiki/Topics_GD/Attention is All You Need.md

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 id: PAPER-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, nlp, paper-summary, transformer, attention, google-[[Research]]]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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     - **Multi-Head Attention:** 정보를 여러 관점(Head)에서 동시에 처리하여 입체적인 언어 이해 실현.
     - **Elimination of Recurrence:** 데이터를 순차적으로 넣지 않고 한꺼번에 입력하여 GPU 활용도와 학습 속도를 비약적으로 향상.
     - **Positional Encoding:** 순차 정보를 잃지 않기 위해 사인/코사인 함수를 이용한 위치 정보를 벡터에 주입.
-- **결과:** 기계 번역(WMT 2014)에서 기존 [[SOTA]]를 갈아치우며 압도적 성능 증명.
+- **결과:** 기계 번역(WMT 2014)에서 기존 [[SOTA|SOTA]]를 갈아치우며 압도적 성능 증명.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 시계열 데이터는 반드시 시간 순서대로 처리해야 한다는 통념을 깨뜨림. 이로 인해 '텍스트'뿐만 아니라 이미지(ViT), 오디오 등 모든 도메인으로 트랜스포머가 확장됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 이 논문의 철학을 계승하여, 지식들 간의 전역적 관계를 파악하는 '메타 그래프 어텐션' 로직을 위키 인덱싱 엔진에 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Transformer-Architecture]], [[NLP-Attention-Mechanisms]], [[LLM]], [[Parallel-Computing]]
+- [[Transformer-Architecture|Transformer-Architecture]], [[NLP-Attention-Mechanisms|NLP-Attention-Mechanisms]], [[LLM|LLM]], [[Parallel-Computing|Parallel-Computing]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Attention is All You Need.md