refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,246 @@
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id: wiki-2026-0508-nlp-attention-mechanisms
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title: NLP Attention Mechanisms
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Attention, Self-Attention, Multi-Head Attention, Bahdanau, Luong, Flash Attention]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [nlp, attention, transformer, deep-learning, flash-attention]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python, framework: pytorch }
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# NLP Attention Mechanisms
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## 매 한 줄
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**Attention**은 시퀀스 내 토큰 간 가중 의존성을 동적으로 학습하는 메커니즘으로, Bahdanau(2014) additive → Luong multiplicative → scaled dot-product → multi-head → Flash Attention 진화를 거쳐 모든 현대 LLM의 코어가 되었다.
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## 매 핵심
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### 1. Attention 일반 공식
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attention(Q, K, V) = softmax(score(Q, K)) · V
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```
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- score 함수가 변형의 핵심: additive vs multiplicative vs dot-product.
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- 출력은 V의 가중합, 가중치는 Q-K 유사도.
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### 2. Bahdanau (Additive, 2014)
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```
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score(q, k) = vᵀ tanh(W_q q + W_k k)
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```
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- MLP 기반 — 학습 파라미터 많음.
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- 작은 차원에서 더 풍부한 매칭.
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- seq2seq 번역 (RNN encoder-decoder) 출시.
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### 3. Luong (Multiplicative, 2015)
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```
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score(q, k) = qᵀ W k (general)
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score(q, k) = qᵀ k (dot)
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- 행렬 곱 1번 — 빠름.
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- GPU 친화적.
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### 4. Scaled Dot-Product (Vaswani 2017, Transformer)
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Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ / √d_k) V
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```
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- √d_k로 나눠 큰 차원 softmax saturation 방지.
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- 행렬 연산 — 병렬 GPU 최적.
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- 이게 Transformer의 핵심.
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### 5. Multi-Head Attention
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```
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MHA(Q,K,V) = Concat(head_1, ..., head_h) W^O
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head_i = Attention(Q W^Q_i, K W^K_i, V W^V_i)
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```
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- h개의 head가 서로 다른 sub-space에서 attention.
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- 표현력 ↑ — 한 head는 syntactic, 다른 head는 semantic.
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- 표준 h = 8, 16, 32, 64 (모델 크기 의존).
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### 6. Self vs Cross Attention
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- **Self**: Q=K=V (같은 시퀀스) — encoder, decoder masked.
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- **Cross**: Q from decoder, K=V from encoder — encoder-decoder bridge.
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### 7. Causal / Masked Attention
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- Decoder에서 미래 토큰 참조 차단 (-inf 마스크).
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- LLM autoregressive 생성 표준.
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### 8. Positional Encoding
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- Attention은 순서 무인지 → 위치 정보 추가 필요.
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- **Sinusoidal** (원조), **Learned**, **RoPE** (Rotary, LLaMA/현대 LLM 표준), **ALiBi**.
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### 9. Modern: Flash Attention (Dao 2022, FA2 2023, FA3 2024)
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- IO-aware 알고리즘: GPU SRAM 활용해 HBM 왕복 최소화.
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- 정확한 attention (근사 X) — 2-4× 빠름, 메모리 5-20× 절감.
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- 긴 컨텍스트(100K-1M token)의 게임 체인저.
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- FA2: warp-level 병렬화. FA3 (Hopper): WGMMA + async.
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### 10. 효율 변형
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- **MQA (Multi-Query Attention)**: KV 헤드 1개 — 추론 빠름.
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- **GQA (Grouped-Query)**: KV 헤드 그룹화 — LLaMA-2/3 표준.
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- **Sliding Window**: local attention (Mistral).
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- **Sparse / Linear / Linformer / Performer**: O(n²) → O(n log n) 또는 O(n).
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- **Ring Attention**: 분산 long-context (Gemini 2M).
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## 💻 패턴
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```python
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# 1. Bahdanau additive (PyTorch)
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import torch, torch.nn as nn
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class BahdanauAttention(nn.Module):
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def __init__(self, d):
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super().__init__()
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self.W_q = nn.Linear(d, d); self.W_k = nn.Linear(d, d); self.v = nn.Linear(d, 1)
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def forward(self, q, k, v):
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# q: (B, 1, d), k/v: (B, T, d)
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score = self.v(torch.tanh(self.W_q(q) + self.W_k(k))).squeeze(-1) # (B, T)
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a = torch.softmax(score, dim=-1)
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return (a.unsqueeze(-1) * v).sum(dim=1)
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```
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```python
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# 2. Scaled dot-product
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def scaled_dot_product(Q, K, V, mask=None):
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d_k = Q.size(-1)
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scores = (Q @ K.transpose(-2, -1)) / d_k**0.5
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if mask is not None:
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scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
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return torch.softmax(scores, dim=-1) @ V
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```
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```python
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# 3. Multi-head (from scratch)
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class MHA(nn.Module):
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def __init__(self, d, h):
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super().__init__()
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self.h, self.dh = h, d // h
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self.qkv = nn.Linear(d, 3*d); self.o = nn.Linear(d, d)
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def forward(self, x, mask=None):
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B, T, D = x.shape
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q,k,v = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
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q,k,v = [t.view(B,T,self.h,self.dh).transpose(1,2) for t in (q,k,v)]
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out = scaled_dot_product(q,k,v,mask).transpose(1,2).reshape(B,T,D)
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return self.o(out)
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```
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```python
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# 4. PyTorch built-in
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mha = nn.MultiheadAttention(embed_dim=512, num_heads=8, batch_first=True)
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out, attn_weights = mha(x, x, x) # self-attention
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```
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```python
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# 5. Causal mask (decoder)
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T = 1024
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mask = torch.tril(torch.ones(T, T)).bool() # lower-tri: 1 keep, 0 mask
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```
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```python
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# 6. Flash Attention (xformers / pytorch SDPA backend)
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import torch.nn.functional as F
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out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, is_causal=True)
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# PyTorch 2.0+ 자동 Flash Attention backend
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```
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||||
```python
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# 7. RoPE (Rotary Position Embedding)
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def rope(x, freqs):
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# x: (..., d), freqs: (T, d/2)
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x1, x2 = x.chunk(2, dim=-1)
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cos, sin = freqs.cos(), freqs.sin()
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return torch.cat([x1*cos - x2*sin, x1*sin + x2*cos], dim=-1)
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```
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```python
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# 8. GQA (Grouped-Query)
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class GQA(nn.Module):
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def __init__(self, d, n_q_heads, n_kv_heads):
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super().__init__()
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self.n_q, self.n_kv = n_q_heads, n_kv_heads
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self.dh = d // n_q_heads
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self.q = nn.Linear(d, n_q_heads * self.dh)
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self.k = nn.Linear(d, n_kv_heads * self.dh)
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self.v = nn.Linear(d, n_kv_heads * self.dh)
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# KV broadcast n_q / n_kv 배 반복하여 attention
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```
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```python
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# 9. Sliding window (Mistral-style)
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def sliding_window_mask(T, window=4096):
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m = torch.tril(torch.ones(T, T))
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m = m - torch.tril(torch.ones(T, T), diagonal=-window-1)
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||||
return m.bool()
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```
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||||
```python
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# 10. Visualizing attention
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import matplotlib.pyplot as plt
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attn = mha(x, x, x, need_weights=True, average_attn_weights=False)[1] # (B, h, T, T)
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plt.imshow(attn[0, 0].cpu().numpy()) # head 0
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | 추천 |
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| Transformer 표준 | **Scaled dot-product MHA** |
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| 긴 컨텍스트 (>32K) | **Flash Attention 2/3** |
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| 추론 속도 (LLM) | **GQA / MQA + KV cache** |
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| Local 패턴 충분 | **Sliding window (Mistral)** |
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| Encoder-decoder 번역 | **Cross attention** |
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| 작은 모델 + 작은 d | Bahdanau additive (legacy) |
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| 위치 표현 | **RoPE** (modern) / ALiBi (long ctx) |
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| 1M+ 컨텍스트 분산 | **Ring Attention** |
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|Transformer Architecture]]
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- 변형: [[Multi-Head Attention]], [[Flash Attention]], [[Grouped-Query Attention]]
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- 응용: [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|LLM]], [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|BERT]], [[GPT]]
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- Adjacent: [[KV Cache]], [[Long Context]]
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## 🤖 LLM 활용
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- "이 attention map을 보고 모델이 어떤 토큰에 의존하는지 분석" — interpretability.
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- 코드에 SDPA / FlashAttention 적용 자동 리팩토링.
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- Attention 변형 비교표 생성, ablation 가이드.
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## ❌ 안티패턴
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- **√d_k 정규화 누락**: 큰 d에서 softmax saturation → gradient 소실.
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- **Causal mask 없는 decoder**: 미래 leak → 학습/추론 불일치.
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- **벡터화 안 한 attention 루프**: 100배 느림.
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- **MHA 추론 + KV cache 없음**: 긴 생성에서 O(n²) 재계산.
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- **Vanilla attention + 100K context**: OOM — Flash Attention 필수.
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- **Position encoding 누락**: bag-of-words처럼 동작.
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## 🧪 검증 / 중복
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- 검증: Vaswani(2017) "Attention is All You Need", Bahdanau(2014), Dao(2022 FlashAttention), HuggingFace docs.
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- 중복: [[Multi-Head Attention]], [[Flash Attention]] (specific) — 본 문서는 family overview.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-10: 신규 작성. Bahdanau→Luong→SDPA→MHA→Flash→GQA/MQA/Sliding 진화 + 코드 패턴.
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Reference in New Issue
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