어텐션 메커니즘 예제

어텐션 메커니즘 이해: 친구 사진 찾기 예제

이번 예제에서는 실생활 상황을 통해 Query, Key, Value의 개념을 이해해보겠습니다.

1. 상황 설명

당신이 친구 앨범에서 특정 친구 “민수”의 사진을 찾고 싶다고 가정합니다.

2. Query, Key, Value 정의

역할	설명
Query (Q)	“나는 민수 사진을 찾고 싶어!” → 당신의 질문
Key (K)	각 사진의 라벨/이름표 → 민수, 지훈, 수진 등
Value (V)	실제 사진 데이터 → 앨범 속 사진 자체

3. 어텐션 과정

1. Query와 Key 비교: 당신의 Query(민수)를 각 사진의 Key(라벨)와 비교합니다.
   - 민수 라벨 사진 → 높은 점수
   - 지훈, 수진 라벨 사진 → 낮은 점수
2. Softmax로 가중치화: 점수를 확률로 변환
   - 민수 사진 → 0.8
   - 지훈 사진 → 0.1
   - 수진 사진 → 0.1
3. Value에 반영: 각 사진(Value)에 가중치를 곱해서 최종 결과를 만듭니다.
   - 민수 사진이 가장 많이 반영됨 → 최종 출력

4. 핵심 요약

• Query: 내가 찾고 싶은 것 (질문)
• Key: 데이터의 이름표, 특징 (라벨)
• Value: 실제 데이터 (사진, 텍스트 등)
• 어텐션: Query와 Key의 유사도를 기준으로 Value를 얼마나 반영할지 결정

즉, “나는 민수 사진을 찾고 싶다”라는 Query에 따라 Key(사진 라벨)와 비교하고, Value(사진) 중 민수 사진을 가장 많이 선택하도록 하는 과정이 바로 어텐션 메커니즘입니다.