Antigravity Agent
f8b21af4be
10_Wiki/Topics 대규모 정리: - 오류 캡처/미완성 stub 문서 227개 제거 - 교차폴더 중복 43클러스터 병합 (63파일 → redirect) - 링크명 정규화: 깨진 링크 수정·redirect 직결·개념 매핑 ~2,400건 - 카테고리 MOC 6개 신규 생성 - Graph 섹션 미해결 related-keyword 링크 10,058건 제거 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
247 lines
7.8 KiB
Markdown
247 lines
7.8 KiB
Markdown
---
|
||
id: wiki-2026-0508-nlp-attention-mechanisms
|
||
title: NLP Attention Mechanisms
|
||
category: 10_Wiki/Topics
|
||
status: verified
|
||
canonical_id: self
|
||
aliases: [Attention, Self-Attention, Multi-Head Attention, Bahdanau, Luong, Flash Attention]
|
||
duplicate_of: none
|
||
source_trust_level: A
|
||
confidence_score: 0.95
|
||
verification_status: applied
|
||
tags: [nlp, attention, transformer, deep-learning, flash-attention]
|
||
raw_sources: []
|
||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||
github_commit: pending
|
||
tech_stack: { language: python, framework: pytorch }
|
||
---
|
||
|
||
# NLP Attention Mechanisms
|
||
|
||
## 매 한 줄
|
||
|
||
**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.
|
||
|
||
## 매 핵심
|
||
|
||
### 1. Attention 일반 공식
|
||
|
||
```
|
||
attention(Q, K, V) = softmax(score(Q, K)) · V
|
||
```
|
||
|
||
- score 함수가 변형의 핵심: additive vs multiplicative vs dot-product.
|
||
- 출력은 V의 가중합, 가중치는 Q-K 유사도.
|
||
|
||
### 2. Bahdanau (Additive, 2014)
|
||
|
||
```
|
||
score(q, k) = vᵀ tanh(W_q q + W_k k)
|
||
```
|
||
|
||
- MLP 기반 — 학습 파라미터 많음.
|
||
- 작은 차원에서 더 풍부한 매칭.
|
||
- seq2seq 번역 (RNN encoder-decoder) 출시.
|
||
|
||
### 3. Luong (Multiplicative, 2015)
|
||
|
||
```
|
||
score(q, k) = qᵀ W k (general)
|
||
score(q, k) = qᵀ k (dot)
|
||
```
|
||
|
||
- 행렬 곱 1번 — 빠름.
|
||
- GPU 친화적.
|
||
|
||
### 4. Scaled Dot-Product (Vaswani 2017, Transformer)
|
||
|
||
```
|
||
Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ / √d_k) V
|
||
```
|
||
|
||
- √d_k로 나눠 큰 차원 softmax saturation 방지.
|
||
- 행렬 연산 — 병렬 GPU 최적.
|
||
- 이게 Transformer의 핵심.
|
||
|
||
### 5. Multi-Head Attention
|
||
|
||
```
|
||
MHA(Q,K,V) = Concat(head_1, ..., head_h) W^O
|
||
head_i = Attention(Q W^Q_i, K W^K_i, V W^V_i)
|
||
```
|
||
|
||
- h개의 head가 서로 다른 sub-space에서 attention.
|
||
- 표현력 ↑ — 한 head는 syntactic, 다른 head는 semantic.
|
||
- 표준 h = 8, 16, 32, 64 (모델 크기 의존).
|
||
|
||
### 6. Self vs Cross Attention
|
||
|
||
- **Self**: Q=K=V (같은 시퀀스) — encoder, decoder masked.
|
||
- **Cross**: Q from decoder, K=V from encoder — encoder-decoder bridge.
|
||
|
||
### 7. Causal / Masked Attention
|
||
|
||
- Decoder에서 미래 토큰 참조 차단 (-inf 마스크).
|
||
- LLM autoregressive 생성 표준.
|
||
|
||
### 8. Positional Encoding
|
||
|
||
- Attention은 순서 무인지 → 위치 정보 추가 필요.
|
||
- **Sinusoidal** (원조), **Learned**, **RoPE** (Rotary, LLaMA/현대 LLM 표준), **ALiBi**.
|
||
|
||
### 9. Modern: Flash Attention (Dao 2022, FA2 2023, FA3 2024)
|
||
|
||
- IO-aware 알고리즘: GPU SRAM 활용해 HBM 왕복 최소화.
|
||
- 정확한 attention (근사 X) — 2-4× 빠름, 메모리 5-20× 절감.
|
||
- 긴 컨텍스트(100K-1M token)의 게임 체인저.
|
||
- FA2: warp-level 병렬화. FA3 (Hopper): WGMMA + async.
|
||
|
||
### 10. 효율 변형
|
||
|
||
- **MQA (Multi-Query Attention)**: KV 헤드 1개 — 추론 빠름.
|
||
- **GQA (Grouped-Query)**: KV 헤드 그룹화 — LLaMA-2/3 표준.
|
||
- **Sliding Window**: local attention (Mistral).
|
||
- **Sparse / Linear / Linformer / Performer**: O(n²) → O(n log n) 또는 O(n).
|
||
- **Ring Attention**: 분산 long-context (Gemini 2M).
|
||
|
||
## 💻 패턴
|
||
|
||
```python
|
||
# 1. Bahdanau additive (PyTorch)
|
||
import torch, torch.nn as nn
|
||
class BahdanauAttention(nn.Module):
|
||
def __init__(self, d):
|
||
super().__init__()
|
||
self.W_q = nn.Linear(d, d); self.W_k = nn.Linear(d, d); self.v = nn.Linear(d, 1)
|
||
def forward(self, q, k, v):
|
||
# q: (B, 1, d), k/v: (B, T, d)
|
||
score = self.v(torch.tanh(self.W_q(q) + self.W_k(k))).squeeze(-1) # (B, T)
|
||
a = torch.softmax(score, dim=-1)
|
||
return (a.unsqueeze(-1) * v).sum(dim=1)
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 2. Scaled dot-product
|
||
def scaled_dot_product(Q, K, V, mask=None):
|
||
d_k = Q.size(-1)
|
||
scores = (Q @ K.transpose(-2, -1)) / d_k**0.5
|
||
if mask is not None:
|
||
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
|
||
return torch.softmax(scores, dim=-1) @ V
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 3. Multi-head (from scratch)
|
||
class MHA(nn.Module):
|
||
def __init__(self, d, h):
|
||
super().__init__()
|
||
self.h, self.dh = h, d // h
|
||
self.qkv = nn.Linear(d, 3*d); self.o = nn.Linear(d, d)
|
||
def forward(self, x, mask=None):
|
||
B, T, D = x.shape
|
||
q,k,v = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
|
||
q,k,v = [t.view(B,T,self.h,self.dh).transpose(1,2) for t in (q,k,v)]
|
||
out = scaled_dot_product(q,k,v,mask).transpose(1,2).reshape(B,T,D)
|
||
return self.o(out)
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 4. PyTorch built-in
|
||
mha = nn.MultiheadAttention(embed_dim=512, num_heads=8, batch_first=True)
|
||
out, attn_weights = mha(x, x, x) # self-attention
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 5. Causal mask (decoder)
|
||
T = 1024
|
||
mask = torch.tril(torch.ones(T, T)).bool() # lower-tri: 1 keep, 0 mask
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 6. Flash Attention (xformers / pytorch SDPA backend)
|
||
import torch.nn.functional as F
|
||
out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, is_causal=True)
|
||
# PyTorch 2.0+ 자동 Flash Attention backend
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 7. RoPE (Rotary Position Embedding)
|
||
def rope(x, freqs):
|
||
# x: (..., d), freqs: (T, d/2)
|
||
x1, x2 = x.chunk(2, dim=-1)
|
||
cos, sin = freqs.cos(), freqs.sin()
|
||
return torch.cat([x1*cos - x2*sin, x1*sin + x2*cos], dim=-1)
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 8. GQA (Grouped-Query)
|
||
class GQA(nn.Module):
|
||
def __init__(self, d, n_q_heads, n_kv_heads):
|
||
super().__init__()
|
||
self.n_q, self.n_kv = n_q_heads, n_kv_heads
|
||
self.dh = d // n_q_heads
|
||
self.q = nn.Linear(d, n_q_heads * self.dh)
|
||
self.k = nn.Linear(d, n_kv_heads * self.dh)
|
||
self.v = nn.Linear(d, n_kv_heads * self.dh)
|
||
# KV broadcast n_q / n_kv 배 반복하여 attention
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 9. Sliding window (Mistral-style)
|
||
def sliding_window_mask(T, window=4096):
|
||
m = torch.tril(torch.ones(T, T))
|
||
m = m - torch.tril(torch.ones(T, T), diagonal=-window-1)
|
||
return m.bool()
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
# 10. Visualizing attention
|
||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
attn = mha(x, x, x, need_weights=True, average_attn_weights=False)[1] # (B, h, T, T)
|
||
plt.imshow(attn[0, 0].cpu().numpy()) # head 0
|
||
```
|
||
|
||
## 매 결정 기준
|
||
|
||
| 상황 | 추천 |
|
||
|------|------|
|
||
| Transformer 표준 | **Scaled dot-product MHA** |
|
||
| 긴 컨텍스트 (>32K) | **Flash Attention 2/3** |
|
||
| 추론 속도 (LLM) | **GQA / MQA + KV cache** |
|
||
| Local 패턴 충분 | **Sliding window (Mistral)** |
|
||
| Encoder-decoder 번역 | **Cross attention** |
|
||
| 작은 모델 + 작은 d | Bahdanau additive (legacy) |
|
||
| 위치 표현 | **RoPE** (modern) / ALiBi (long ctx) |
|
||
| 1M+ 컨텍스트 분산 | **Ring Attention** |
|
||
|
||
## 🔗 Graph
|
||
|
||
- 부모: [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|Transformer Architecture]]
|
||
- 변형: [[Multi-Head Attention]], [[Flash Attention]], [[Grouped-Query Attention]]
|
||
- 응용: [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|LLM]], [[Transformer_Architecture_and_LLM_Foundations|BERT]], [[GPT]]
|
||
- Adjacent: [[KV Cache]], [[Long Context]]
|
||
|
||
## 🤖 LLM 활용
|
||
|
||
- "이 attention map을 보고 모델이 어떤 토큰에 의존하는지 분석" — interpretability.
|
||
- 코드에 SDPA / FlashAttention 적용 자동 리팩토링.
|
||
- Attention 변형 비교표 생성, ablation 가이드.
|
||
|
||
## ❌ 안티패턴
|
||
|
||
- **√d_k 정규화 누락**: 큰 d에서 softmax saturation → gradient 소실.
|
||
- **Causal mask 없는 decoder**: 미래 leak → 학습/추론 불일치.
|
||
- **벡터화 안 한 attention 루프**: 100배 느림.
|
||
- **MHA 추론 + KV cache 없음**: 긴 생성에서 O(n²) 재계산.
|
||
- **Vanilla attention + 100K context**: OOM — Flash Attention 필수.
|
||
- **Position encoding 누락**: bag-of-words처럼 동작.
|
||
|
||
## 🧪 검증 / 중복
|
||
|
||
- 검증: Vaswani(2017) "Attention is All You Need", Bahdanau(2014), Dao(2022 FlashAttention), HuggingFace docs.
|
||
- 중복: [[Multi-Head Attention]], [[Flash Attention]] (specific) — 본 문서는 family overview.
|
||
|
||
## 🕓 Changelog
|
||
|
||
- 2026-05-10: 신규 작성. Bahdanau→Luong→SDPA→MHA→Flash→GQA/MQA/Sliding 진화 + 코드 패턴.
|