ㅁ 토큰 및 임베딩 특수 처리

ㅇ 정의:
– 토큰과 임베딩을 처리하는 과정에서 특정 수학적 기법이나 구조를 활용하여 효율성을 높이는 방법.

ㅇ 특징:
– 임베딩의 품질을 높이고 모델의 학습 속도를 개선할 수 있음.
– 다양한 수학적 기법과 알고리즘이 적용될 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트 데이터에서 문맥적 정보를 더 잘 반영해야 하는 경우.
– 모델의 계산 복잡도를 줄이고 성능을 최적화해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 토큰 처리와 임베딩 특수 처리의 차이를 혼동할 수 있음.
– 알고리즘의 세부적인 수학적 원리를 묻는 문제에서 실수를 할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 토큰 임베딩 특수 처리 기법은 문맥적 정보를 강화하는 데 도움을 준다.
– X: 토큰 임베딩 특수 처리는 단순히 데이터 압축을 위한 기법이다.

================================

1. Rotary Embeddings

ㅇ 정의:
– 각 임베딩 벡터를 특정 각도로 회전시키는 방식으로 문맥 정보를 보존하는 임베딩 기법.

ㅇ 특징:
– 상대적 위치 정보와 문맥 정보를 효과적으로 통합할 수 있음.
– 계산 효율성이 높고, 모델의 일반화 성능을 개선함.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트의 순서나 문맥적 의미가 중요한 자연어 처리 작업.
– 모델이 긴 문장을 처리해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Rotary Embeddings의 상대적 위치 정보 처리와 기존 위치 임베딩 방식의 차이를 혼동할 가능성.
– 기법의 수학적 원리를 정확히 이해하지 못할 경우 오답을 선택할 위험.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Rotary Embeddings은 각 임베딩 벡터를 회전시켜 문맥 정보를 보존한다.
– X: Rotary Embeddings은 단어 순서를 무시하고 임베딩을 생성한다.

================================

ㅁ 추가 학습 내용

Rotary Embeddings는 위치 임베딩(Position Embedding) 방식 중 하나로, 문맥 정보를 더 효과적으로 보존하기 위해 벡터 공간에서의 회전 변환 원리를 활용합니다. 이를 이해하기 위해 다음과 같은 내용을 정리할 수 있습니다.

1. **벡터 회전 변환 공식**:
– 벡터 회전은 2차원 평면에서 회전 행렬을 사용하여 구현됩니다. 회전 행렬은 다음과 같습니다:
– R(θ) = [[cos(θ), -sin(θ)], [sin(θ), cos(θ)]]
– 주어진 벡터 (x, y)에 대해, 회전된 벡터는 다음과 같이 계산됩니다:
– (x’, y’) = R(θ) * (x, y)
– Rotary Embeddings에서는 고차원 벡터를 다루므로, 각 차원을 2차원 쌍으로 나눠 위와 같은 회전을 적용합니다. 이는 고차원 벡터에서도 동일하게 확장됩니다.

2. **Rotary Embeddings의 문맥 정보 보존 방식**:
– Transformer 모델에서 사용하는 Self-Attention 메커니즘은 입력 토큰 간의 관계를 학습합니다. 이 과정에서 위치 정보가 매우 중요합니다.
– Rotary Embeddings는 각 토큰의 임베딩 벡터에 회전 변환을 적용하여 위치 정보를 암묵적으로 인코딩합니다. 이를 통해 벡터 간의 내적(inner product)이 각 토큰의 상대적 위치를 반영하도록 합니다.
– 이렇게 하면 모델이 문맥 내에서 토큰 간의 상대적 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

3. **기존 위치 임베딩 방식과의 차이점**:
– 기존 위치 임베딩(POSitional Encoding)은 주로 사인(sin)과 코사인(cos) 함수를 사용하여 정적(Static) 위치 정보를 입력 벡터에 추가합니다. 이는 절대적인 위치 정보를 제공하지만, 상대적인 위치 정보를 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
– 반면 Rotary Embeddings는 상대적 위치 정보를 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 벡터 회전 변환을 통해 위치 정보를 내재화(Implicitly Encode)하기 때문입니다.

4. **Rotary Embeddings의 사용 사례**:
– Transformer 모델에서 Self-Attention 메커니즘을 강화하여 자연어 처리(NLP) 작업에서 문맥 이해를 개선하는 데 주로 사용됩니다.
– 특히, 긴 문장이나 문서에서 상대적 위치 정보가 중요한 작업(예: 문서 요약, 질문-답변 시스템)에서 효과적입니다.
– 기존 방식보다 더 효율적으로 메모리를 사용하면서도 상대적 위치 정보를 잘 반영할 수 있어, 대규모 모델에서도 유리합니다.

이와 같은 내용을 바탕으로 Rotary Embeddings의 수학적 원리와 기존 방식과의 차이를 심도 있게 이해하면 시험 대비에 큰 도움이 될 것입니다.