어텐션 메커니즘 원리 정리: 쿼리·키·밸류 세 행렬과 소프트맥스로 이해하는 트랜스포머의 핵심 계산 과정
트랜스포머의 어텐션이 실제로 무엇을 계산하는지 쿼리·키·밸류 세 가중치 행렬과 소프트맥스 가중치를 중심으로 단계별로 풀어 설명하고, 문장 속 단어들이 서로를 얼마나 참조하며 임베딩을 갱신하는지, 그리고 내적을 차원의 제곱근으로 나누는 이유까지 짚었다.
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AI TOPIC
어텐션 최신 뉴스와 핵심 해설
어텐션 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 99편을 최신순으로 모았습니다.
파이토치 버퍼(register_buffer) 정리: 모델을 GPU로 옮길 때 마스크가 따라가지 않는 오류 해결법
파이토치 모듈을 GPU로 옮겼는데 어텐션 마스크만 CPU에 남아 런타임 오류가 나는 이유와, 학습하지 않는 고정 텐서를 register_buffer로 등록해 모듈과 함께 이동시키는 방법을 인과 어텐션 코드 예제로 정리했다.
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맘바 vs 트랜스포머 비교: 선택적 상태공간 모델이 어텐션의 이차 비용을 없애는 원리
트랜스포머의 어텐션 격자는 문장 길이가 두 배가 되면 비용이 네 배로 늘어난다. 고정 크기 상태 하나만 들고 가는 상태공간 모델과 맘바의 선택적 스캔, 그리고 하이브리드가 대세가 된 이유를 정리했다.
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트랜스포머 구조 해부 강의: 토크나이저·어텐션·잔차 스트림으로 보는 LLM 작동 원리와 GPT-2 구현
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 강의에서 트랜스포머의 토큰화, 어텐션, 잔차 스트림, 인과 마스크를 GPT-2를 직접 구현하는 관점으로 풀어낸 설명을 정리했다. 2017년 구조가 지금까지 유지되는 이유와 남은 한계도 함께 짚는다.
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기계적 해석가능성 입문, 트랜스포머 회로와 인덕션 헤드로 모델 내부를 읽어 내는 방법
AI 안전 교육과정 ARENA의 강의를 정리했다. 이미지 모델의 뉴런 분석에서 출발해, 트랜스포머 내부에서 두 개 층이 협력해 만들어 내는 인덕션 헤드 회로까지의 흐름을 예시와 함께 차근차근 따라간다.
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스탠퍼드 CS25 트랜스포머 입문 정리 — 카파시가 짚은 어텐션의 기원과 nanoGPT 구현
안드레이 카파시가 스탠퍼드 CS25 강의에서 트랜스포머의 역사와 내부 구조를 정리했다. 어텐션이 번역 연습에서 착안된 과정, 메시지 패싱으로 보는 해석, nanoGPT 구현, 그리고 이 구조가 5년째 살아남은 이유를 짚는다.
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트랜스포머 교차 어텐션 원리 정리: 디코더가 인코더 출력을 받아들이는 구조와 마스킹이 없는 이유
트랜스포머 디코더의 두 번째 어텐션 층인 인코더-디코더 어텐션이 두 개의 행렬을 어떻게 받아 번역 정보를 옮기는지, 쿼리와 키·값의 출처가 갈리는 이유와 마스킹이 필요 없는 까닭까지 차근차근 짚었다.
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Show, Attend and Tell 논문 리뷰: 이미지 캡셔닝 어텐션과 소프트·하드 방식 차이
이미지를 문장으로 옮기는 캡셔닝 모델에 사람의 시선처럼 움직이는 어텐션을 붙인 2015년 논문을, 국내 논문 리뷰 세미나 발표를 토대로 소프트·하드 두 방식의 차이와 어텐션 시각화가 주는 설명력까지 차근차근 정리했다.
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어텐션 메커니즘 구현 정리: 셀프 어텐션·인과적 어텐션·멀티 헤드 어텐션을 스터디 발표로 따라가기
LLM을 밑바닥부터 만드는 책의 어텐션 장을 다룬 스터디 발표 기록입니다. 어텐션 스코어와 가중치, 컨텍스트 벡터를 구하는 흐름과 인과적 어텐션, 멀티 헤드 어텐션의 개념을 코드 확인 과정까지 포함해 한국어로 정리했습니다.
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디코더 온리 트랜스포머 완전 해설: 워드 임베딩부터 마스크드 셀프 어텐션까지 ChatGPT 구조 파헤치기
ChatGPT가 사용하는 디코더 온리 트랜스포머의 동작을 워드 임베딩, 위치 인코딩, 마스크드 셀프 어텐션, 잔차 연결 순서로 차근히 따라가고, 인코더와 디코더를 나누는 일반 트랜스포머와 구조가 어떻게 다른지까지 한국어로 정리했습니다.
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트랜스포머 강의 정리: 어텐션·토크나이저·포지셔널 인코딩부터 마스킹과 잔차 연결까지
대학 LLM 강의의 트랜스포머 회차 정리. 어텐션을 확률로 값을 섞는 룩업 테이블에 비유하고, 셀프·크로스 어텐션과 스케일드 닷 프로덕트, BPE 토크나이저, 위치 인코딩, 마스킹, 잔차 연결과 피드포워드까지 차례로 짚는다.
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MIT 6.S191 시퀀스 모델링 강의 정리: 순환 신경망(RNN)의 원리와 한계, 그리고 어텐션과 트랜스포머가 등장한 이유
MIT 딥러닝 입문 강의가 퍼셉트론에서 출발해 순환 신경망과 시간에 따른 역전파, 단어 임베딩, 자기 어텐션까지 이어지는 흐름을 단계별로 설명한다. 기울기 소실이라는 한계에서 트랜스포머가 왜 필요했는지 기초부터 짚어준다.
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MQA GQA MLA 완전 정리: KV 캐시 메모리 폭증을 잡는 어텐션 변형 세 가지의 원리와 대가
LLM 추론 속도를 살리려 만든 KV 캐시가 이번엔 GPU 메모리를 잠식한다. MQA, GQA, 그리고 딥시크가 쓴 MLA가 각각 무엇을 줄이고 그 대가로 무엇을 내주었는지, 대학 LLM 강의 내용을 따라 차례로 정리했다.
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트랜스포머 구조 정리: 토크나이저·위치 인코딩·어텐션까지 CMU 딥러닝 강의 요약
카네기멜런대 딥러닝 강의가 RNN의 정보 병목과 병렬화 한계에서 출발해 토크나이저 선택, 사인·코사인 위치 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 플래시 어텐션과 KV 캐시까지 트랜스포머 설계의 이유를 차례로 풀어낸다.
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LLM 동작 원리 쉽게 정리: 토큰 예측과 학습·추론, 어텐션과 환각이 생기는 이유까지
ChatGPT 같은 대형 언어 모델이 다음 토큰의 확률을 계산해 답을 하나씩 이어 붙이는 과정을 학습과 추론으로 나눠 설명하고, 토큰과 파라미터, 어텐션과 온도 설정, 그럴듯한 오답인 환각이 생기는 이유까지 짚었다.
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화제의 어텐션 대체 논문 리뷰: 그라스만 다양체 기반 구조는 정말 트랜스포머를 넘었나
SNS에서 화제가 된 'Attention Is Not What You Need' 논문을 수학 전공자가 뜯어봤다. 그라스만 다양체 아이디어의 신선함과, 실험 규모·연산 최적화에서 드러난 한계를 정리한다.
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LLM 추론 비용의 구조: CMU 강의로 보는 어텐션·피드포워드 연산과 탐색 오류
카네기멜런대 LLM 추론 강의 첫 시간이 언어 모델의 실행 비용을 뜯어봤다. 긴 문맥에서 어텐션이 왜 급격히 비싸지는지, 학습과 추론이 어떻게 다른지, 탐색 오류와 모델 오류를 왜 구분해야 하는지 정리했다.
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어텐션 메커니즘과 트랜스포머 원리 정리: 쿼리·키·값의 역할과 셀프 어텐션 이해하기
대학 강의로 따라가는 어텐션의 출발점과 셀프 어텐션의 철학을 정리했다. 순환신경망이 남긴 한계는 무엇이었는지, 쿼리와 키와 값이 각각 어떤 역할을 맡는지, 트랜스포머가 기존 신경망과 어떻게 다른지 짚는다.
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관계형 데이터베이스 제로샷 예측 모델: 그래프 변환과 마스크 어텐션으로 피처 엔지니어링 대체
여러 테이블을 하나로 합치며 잃어버리던 관계 정보를 그래프로 되살려 예측하는 제로샷 모델을 소개한다. 2200만 파라미터 모델이 40억 규모 언어모델보다 품목 이탈 예측에서 앞선 이유와 마스크 어텐션 구조를 정리했다.
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파이토치로 디코더 전용 트랜스포머 직접 구현하기: 위치 인코딩부터 마스크 어텐션까지
스탯퀘스트가 챗GPT의 기반인 디코더 전용 트랜스포머를 파이토치로 처음부터 구현하는 과정을 짚었다. 토큰 사전 만들기, 사인·코사인 위치 인코딩, 마스크 셀프 어텐션, 학습과 응답 생성까지 코드 흐름을 따라간다.
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디코더 전용 트랜스포머 작동 원리: 토크나이저부터 KV 캐시까지 토큰 하나로 따라가기
'the cat'이라는 짧은 문장에서 cat 토큰 하나가 토크나이저와 임베딩, 인과 어텐션, MLP를 거쳐 다음 단어가 정해지기까지의 전 과정을 단계별로 따라가며 LLM 내부에서 벌어지는 일을 풀어낸다.
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Kimi K3 구조 분석: KDA 어텐션부터 Latent MoE, NoPE까지 정리
2.8조 파라미터에 활성 파라미터 1040억, 전문가 896개 중 16개만 켜는 오픈 모델 Kimi K3의 내부 구조를 어텐션과 MoE, 위치 인코딩 세 축으로 뜯어본 국내 전문가 대담을 정리했다.
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MIT 딥러닝 강의로 보는 트랜스포머 구조: 토큰과 어텐션, 위치 인코딩의 역할 정리
MIT 6.7960 딥러닝 강의는 트랜스포머를 토큰·어텐션·위치 인코딩 세 조각으로 나눠, 합성곱과 완전연결 신경망 사이에서 어텐션이 무엇을 다르게 하는지 설명한다. 순서를 모르는 구조에 왜 위치 정보가 필요한지도 짚는다.
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거대언어모델 작동 원리 총정리: 토큰 예측, 트랜스포머, 어텐션, 그리고 학습 3단계
챗봇의 모든 문장은 다음 토큰을 반복해서 고르는 과정에서 나온다. 토큰과 확률 분포, 온도와 top-p, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습부터 인간 피드백 강화학습까지 거대언어모델의 뼈대를 짧게 정리했다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 16×16 패치 임베딩과 위치 임베딩, CLS 토큰 분류까지
이미지를 16×16 패치로 잘라 트랜스포머에 넣는 비전 트랜스포머의 작동 순서를, 고양이 눈에 해당하는 패치 하나를 끝까지 추적하며 단계별로 풀어본다. 위치 임베딩과 CLS 토큰, CNN과의 차이까지 함께 짚는다.
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어텐션 키·쿼리·값 행렬 쉽게 이해하기: 중력에 비유해 배우는 트랜스포머 어텐션의 원리
챗GPT를 말하게 만든 어텐션을 중력에 빗대 설명한다. 단어가 서로를 끌어당기는 힘이 왜 비대칭인지, 키·쿼리·값 세 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 멀티헤드 어텐션은 왜 필요한지 차근차근 풀어본다.
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트랜스포머 구조 완전 분해: 멀티헤드 어텐션과 위치 인코딩부터 BERT와 ViT까지
대학 머신러닝 강좌의 마지막 강의 정리. 트랜스포머를 직접 구현할 수 있는 수준까지 분해해 CLS 토큰과 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 디코더 마스킹과 빔 서치, BERT와 ViT를 차례로 다룬다.
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미스트랄 7B·8x7B 구조 해설: 슬라이딩 윈도우 어텐션과 MoE 작동 원리 정리
미스트랄 7B와 8x7B는 슬라이딩 윈도우 어텐션, 롤링 버퍼 KV 캐시, 희소 전문가 혼합으로 계산량을 줄인다. 우마르 자밀의 코드 해설 강의를 토대로 이 구조가 실제로 어떻게 맞물려 돌아가는지 짚어본다.
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LLM 어텐션 메커니즘 직접 구현하기: 자기어텐션과 쿼리·키·값, 인과 마스크와 멀티헤드까지
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 3장 코딩 강의에서 어텐션을 단계별로 구현한다. 문맥 벡터와 쿼리·키·값에서 인과 마스크와 멀티헤드까지, 언어모델의 엔진이 어떻게 굴러가는지 짚어 봤다.
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토큰포머 논문 리뷰: 모델 파라미터를 토큰으로 다루는 트랜스포머 확장법과 그 실제 한계
모델 파라미터를 토큰처럼 취급해 재학습 없이 트랜스포머를 키우겠다는 토큰포머 논문을, 0 초기화로 규모를 늘리는 설계부터 실험 곡선에 숨은 허점과 원조 피드포워드 구조와의 유사성까지 짚으며 비판적으로 뜯어봤다.
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어텐션 메커니즘 시각적 이해 — 임베딩과 유사도, 키·쿼리·값 행렬이 각각 하는 일 정리
임베딩과 유사도에서 출발해 키·쿼리·값 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 수식 대신 중력과 문맥의 비유로 풀어낸 루이스 세라노의 강연을 멀티헤드 어텐션과 청중 질의응답 내용까지 빠짐없이 한국어로 정리했습니다.
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트랜스포머 위치 인코딩 원리 쉽게 정리 — 사인·코사인 함수를 쓰는 이유와 컨텍스트 길이의 관계
트랜스포머가 단어의 순서를 이해하게 해주는 장치인 위치 인코딩을 표와 수식으로 따라간다. 사인과 코사인을 번갈아 쓰는 이유, 벡터 자리마다 주기가 달라지는 까닭, 그리고 컨텍스트 길이가 여기서 정해지는 이유를 설명한다.
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트랜스포머 최적화 강의 정리: 그룹 쿼리 어텐션, 슬라이딩 윈도우, 전문가 혼합과 명령어 튜닝
스탠퍼드 CS229 2026년 봄 강의를 정리했다. KV 캐시 부담을 줄이는 그룹 쿼리·슬라이딩 윈도우 어텐션과 전문가 혼합 라우팅, 인컨텍스트 학습에서 명령어 튜닝으로 이어지는 흐름을 짚는다.
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트랜스포머 구조 정리: 스탠퍼드 CS229 14강이 짚은 토큰화·어텐션·온도 설정
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 14강은 대형 언어모델을 다루는 첫 시간이다. 서브워드 토큰화와 자기회귀 확률 모형에서 출발해 생성 온도, 어텐션의 계산 과정과 마스킹, 긴 문맥이 비싼 이유까지 훑었다.
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LLM 강점과 약점 정리: 챗GPT가 농담은 못 만들고 시는 그럴듯하게 쓰는 구조적 이유
대규모 언어 모델은 다음 단어를 하나씩 고르는 방식으로 문장을 만든다. 이 구조가 요약과 이해에는 강하지만 펀치라인을 미리 설계해야 하는 농담에는 약한 이유를, 백미러와 헤드라이트 비유로 정리했다.
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딥시크 MLA 완전 해설: KV 캐시 57배 절감과 6배 빠른 생성의 원리
딥시크가 도입한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이 트랜스포머의 KV 캐시 병목을 57분의 1로 줄인 방법을, 어텐션 기초부터 가중치 흡수 기법까지 단계별로 정리했다.
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키미 K3 오픈웨이트 공개: 2.8조 파라미터 모델이 학습 효율 2.5배를 얻은 비결
가중치가 공개된 초대형 모델 키미 K3가 등장했다. 매번 전부 다시 읽는 대신 요약본을 갱신하는 주의 집중 방식으로 같은 연산에서 학습 효율을 크게 끌어올렸다. 해설자는 이 수치가 요금이나 속도 인하와는 다른 얘기라고 선을 그었다.
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맘바 3와 상태공간 모델(SSM): KV 캐시 없는 LLM 구조는 어떻게 발전했나
트랜스포머는 토큰이 늘수록 KV 캐시가 커지지만 상태공간 모델은 고정 크기 상태 하나로 문맥을 압축한다. 맘바 1의 선택 메커니즘부터 맘바 3의 복소수 동역학과 MIMO까지, 구조 변화의 흐름을 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리: 트랜스포머·어텐션 쉽게 이해하기
1966년 엘리자부터 GPT-3까지, 거대언어모델의 작동 원리를 토큰화·임베딩·어텐션·인코더디코더 구조로 차근차근 정리한 입문 해설.
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TurboQuant KV 캐시 3비트 양자화: 어텐션 점수를 지키는 LLM 메모리 압축 기법 정리
긴 문맥 LLM의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 3비트로 압축하는 TurboQuant를 정리했다. 좌표가 아니라 어텐션 점수를 보존하는 아다마르 전처리, 유니버설 코드북, 1비트 잔차 보정의 원리를 살펴본다.
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비주얼 그라운딩 새 접근법, LVLM 어텐션 헤드 3개만으로 학습 없이 객체 찾기
CVPR 2025 하이라이트 논문 리뷰. 대규모 비전 언어 모델 안에는 텍스트가 가리키는 영역에 이미 집중하는 어텐션 헤드가 존재하며, 이를 골라 쓰면 추가 학습 없이도 객체를 찾아낼 수 있다.
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트랜스포머 탄생사 정리: LSTM, 어텐션 seq2seq를 거쳐 GPT로 이어진 흐름
챗GPT와 클로드의 바탕이 된 트랜스포머는 하루아침에 등장하지 않았다. 기울기 소실 문제를 완화한 LSTM의 게이트, 어텐션을 붙인 seq2seq, 순환을 아예 버린 트랜스포머로 이어진 흐름을 차례로 정리했다.
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회전 위치 임베딩 RoPE 원리 정리, 트랜스포머가 토큰 순서를 학습하는 방법 완전 해설
어텐션은 입력 토큰의 순서를 구분하지 못한다. 위치를 정수로 더하는 방식에서 출발해 이진수와 사인파를 거쳐 벡터를 회전시켜 위치를 새기기까지, RoPE가 등장하기까지의 흐름을 차근차근 단계적으로 짚는다.
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딥시크 V4 희소 어텐션 구조 해설: 100만 토큰 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 원리
딥시크 V4는 토큰을 블록으로 압축하고 필요한 부분만 골라 계산하는 방식으로 100만 토큰 문맥을 감당한다. 압축 희소 어텐션과 슬라이딩 윈도, 고압축 어텐션이 층마다 어떻게 맞물리는지 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 어텐션의 낭비를 고치는 XSA — 자기 값 벡터 제거 두 줄 코드 해설
트랜스포머 어텐션이 각 토큰 자신의 값 벡터에 치우치는 '어텐션 유사도 편향'을 짚고, 직교 투영으로 그 성분을 제거해 맥락 정보에만 집중하게 하는 XSA 기법을 코드 두 줄과 모델 실험 결과로 함께 설명한다.
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트랜스포머와 어텐션 원리 이해하기: 스탠퍼드 CS231N 강의로 보는 셀프 어텐션의 등장
오늘날 거의 모든 대형 AI 모델은 트랜스포머다. 스탠퍼드 CS231N 강의를 토대로, 순환 신경망의 고정 길이 병목을 고치려던 어텐션이 어떻게 독립적인 연산이 되고 트랜스포머로 이어졌는지 정리했다.
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키미 K3 아키텍처 해설: 전문가 896개와 키미 델타 어텐션이 만든 추론 효율성
중국 오픈 모델 키미 K3의 구조를 뜯어본 해설 영상 정리. 1.8%에 그치는 전문가 활성화 비율과 토큰 잠재 표현 압축, 그리고 키미 델타 어텐션이 추론 비용과 디코딩 처리량을 어떻게 바꾸는지 살펴본다.
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플래시 어텐션 원리 쉽게 이해하기: GPU 메모리 계층과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 어텐션을 수 배 빠르게 만드는 플래시 어텐션의 원리를 정리했다. 어텐션의 O(N제곱) 병목, GPU 메모리 계층, 온라인 소프트맥스, 그리고 대역폭 한계를 이용한 커널 융합을 쉽게 설명한다.
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트랜스포머 신경망 구조 완전 해부: 인코더와 디코더, 셀프 어텐션과 위치 인코딩까지 단계별 정리
영어를 인도 칸나다어로 번역하는 예시를 따라가며 트랜스포머의 인코더와 디코더, 512차원 임베딩과 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결과 층 정규화까지 전체 구조가 어떻게 맞물려 작동하는지 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 멀티헤드 어텐션 텐서 모양: 쿼리·키·값과 512차원을 8개 헤드로 나누는 원리
트랜스포머 멀티헤드 어텐션을 텐서 모양의 흐름으로 설명한다. 입력과 출력이 왜 같은 4×512인지, 512차원이 어떻게 64차원 8개 헤드로 나뉘어 병렬로 처리되는지, 쿼리·키·값 분해와 배치 행렬곱까지 직관적으로 짚는다.
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멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이란? KV 캐시 절감의 원리 정리
언어모델의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 MLA가 어떻게 압축하면서도 헤드별 다양성을 지키는지, MQA·GQA와 비교해 핵심 원리를 쉽게 풀어냅니다.
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KV 캐시 완전정복: LLM 추론 속도와 메모리 비용을 결정하는 트랜스포머 핵심 구조 이해하기
언어모델은 매 단계 앞 토큰을 다시 계산하면 엄청난 낭비가 생긴다. K와 V만 저장하는 KV 캐시가 이 반복을 어떻게 없애고, 그 대신 사용자당 수십 GB의 메모리·대역폭이라는 비용을 어떻게 치르는지 원리를 정리했다.
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DeepSeek-V4 어텐션 구조 해설: 100만 토큰 문맥과 효율적 압축 방식
DeepSeek-V4 논문이 제안한 압축 희소 어텐션과 고압축 어텐션으로 표준 어텐션의 제곱 비용 문제를 어떻게 낮추고 100만 토큰 문맥을 다루는지 쉽게 정리했습니다.
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딥시크 V4 압축 어텐션 원리: KV 캐시 메모리 98% 절감 방식 해설
딥시크 V4가 긴 문맥을 처리할 때 메모리와 연산을 획기적으로 줄인 비결은 새로운 압축 어텐션 설계다. KV 캐시를 시퀀스 방향으로 압축하는 CSA와 HCA 구조를 쉽게 풀어 설명한다.
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KV 캐시 완전정리: 트랜스포머 추론이 GPU 메모리를 많이 쓰는 이유와 속도 최적화 원리
트랜스포머 언어 모델이 긴 텍스트를 생성할수록 GPU 메모리를 더 많이 쓰는 이유를 KV 캐시로 설명한다. 키·값 행렬을 저장해 매 단계의 재계산을 피하는 원리와 메모리 사용량 계산식, 그리고 300억 파라미터 모델 예시까지 정리했다.
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어텐션 메커니즘이란? 트랜스포머와 LLM의 핵심 원리를 인코더-디코더 번역 과정으로 쉽게 이해하기
구글 클라우드가 설명하는 어텐션 메커니즘의 기본 원리를 정리했다. 인코더-디코더 모델이 입력 문장에서 중요한 단어에 가중치를 부여해 번역 품질을 높이는 과정을, 은닉 상태와 소프트맥스 점수를 중심으로 단계별로 살펴본다.
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하이브리드 어텐션과 게이트 델타넷으로 보는 2026년 롱컨텍스트 LLM 구조와 KV 캐시 절감 원리
2026년 최신 LLM들이 전체 어텐션을 소수 레이어에만 남기고 나머지를 값싼 순환 믹서로 바꾼 이유를, KV 캐시 병목과 델타 규칙·감쇠 게이트, 그리고 하이브리드 설계 관점에서 쉽게 풀어 설명한다.
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트랜스포머 구조 진화 2017~2026: 프리노름·RoPE·GQA·MoE로 본 LLM 내부
원조 트랜스포머의 잔차 하이웨이는 그대로 둔 채, 정규화 위치·위치 인코딩·어텐션·피드포워드 슬롯이 안정성·문맥·추론·확장이라는 네 압력 아래 어떻게 교체돼 왔는지 한 편으로 정리했다.
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트랜스포머 구조 완전 정리 - 어텐션, 인코더·디코더, 학습과 추론 원리
RNN의 한계를 짚고 트랜스포머의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더, 학습과 추론 과정을 그림처럼 차근차근 풀어 설명한 강의 정리.
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딥시크 V4 분석: CSA·HCA 어텐션으로 100만 토큰 컨텍스트를 저비용에 구현한 방법
딥시크가 공개한 4세대 모델 V4가 100만 토큰 컨텍스트를 기존보다 10~100배 저렴하게 서빙한다는 주장을, 새 어텐션 기법 CSA·HCA와 학습·후처리 방식 중심으로 정리했다.
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DeepSeek V4 인프라 설계 분석 — 커스텀 어텐션·Mega MoE·KV 캐시 최적화
DeepSeek V4 58쪽 리포트의 인프라 설계를 뜯어본다. 압축 어텐션 경로, Mega MoE 파이프라인, 배치 불변성, 디스크 KV 캐시, Muon 최적화까지 저비용 긴 컨텍스트의 비밀을 정리했다.
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어텐션 쉬운 설명: 인코더-디코더의 한계를 푼 신경망 Attention 원리
StatQuest가 신경망의 어텐션을 단계별로 설명한다. 단일 문맥 벡터의 한계, 유사도와 소프트맥스로 입력에 직접 접근하는 방식, 트랜스포머로 가는 길을 정리한다.
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MIT 6.S191 강의 정리: RNN·어텐션·트랜스포머가 시퀀스를 다루는 원리
MIT 6.S191 딥러닝 강의(에이바 아미니)를 바탕으로 시퀀스 모델링, RNN의 순환과 내부 상태, 시간에 따른 역전파, 기울기 소실 문제, 그리고 이를 넘어선 어텐션과 트랜스포머의 원리를 한국어로 정리했다.
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플래시 어텐션 원리부터 트라이톤 GPU 커널 구현까지: 어텐션 메모리 최적화 완전 정리
어텐션 연산의 진짜 병목은 계산량이 아니라 느린 GPU 메모리 접근이다. 이 강의는 플래시 어텐션을 논문 없이 처음부터 유도하고, 온라인 소프트맥스와 블록 연산으로 트라이톤 GPU 커널을 순전파와 역전파까지 구현하는 과정을 설명한다.
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트랜스포머 LLM 작동 원리: ChatGPT를 움직이는 어텐션과 임베딩 구조 쉽게 해설
ChatGPT 같은 모델을 떠받치는 트랜스포머 구조를 깊이 있게 다루는 강의를 소개한다. GPT라는 이름의 어원부터 어텐션과 KV 캐시, 토큰화와 임베딩까지 핵심 개념을 코드 예제와 함께 차근차근 정리했다.
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트랜스포머가 AI 최고의 아이디어인 이유: 카파시가 말하는 범용 미분 컴퓨터 아키텍처
안드레이 카파시가 렉스 프리드먼과의 대화에서 트랜스포머를 표현력과 최적화, 하드웨어 효율을 동시에 갖춘 범용 미분 컴퓨터라 부른 이유와, 잔차 연결이 학습에 주는 이점, 놀랍도록 견고한 구조를 정리했다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: 셀프 어텐션과 인코더·디코더, 위치 인코딩 핵심 정리
2017년 'Attention Is All You Need'로 등장한 트랜스포머의 핵심을 인코더·디코더 구조와 셀프 어텐션의 쿼리·키·값, 위치 인코딩, 마스킹과 교차 어텐션까지 그림 없이도 이해되도록 정리했습니다.
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LLM 아키텍처 비교 2025: 딥시크 MLA, 혼합 전문가, 슬라이딩 윈도우 어텐션
세바스찬 라슈카가 딥시크 V3, OLMo 2, Gemma 3, Qwen 3, Kimi 2, GPT-OSS, GLM 4.5 등 2025년 공개된 주요 LLM 아키텍처의 핵심 설계 차이를 도식으로 비교해 알기 쉽게 설명합니다.
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현대 LLM 아키텍처 비교 가이드 — GQA·MLA·슬라이딩 윈도우로 보는 트랜스포머 모델 50선
세바스찬 라쉬카가 직접 손으로 그린 50여 개 LLM 구조를 한곳에 모은 아키텍처 갤러리를 소개한다. KV 캐시를 줄이는 GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·하이브리드 구조의 차이를 한국 독자 눈높이로 풀어 설명한다.
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LLM 작동 원리 - 토큰화·임베딩·어텐션·트랜스포머 한눈에 이해
ChatGPT·Claude·Gemini가 말을 답으로 바꾸는 과정을 단계별로 풀었다. 토큰화, 임베딩, 어텐션, 트랜스포머 층 쌓기, 로짓과 샘플링까지 핵심 원리를 정리한다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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트랜스포머 완전정복: 어텐션·셀프어텐션·인코더·디코더 한 번에 이해하기
챗GPT와 구글 번역의 바탕이 된 트랜스포머 구조를 RNN의 한계부터 어텐션, 셀프어텐션, 쿼리·키·값, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더까지 초보자 눈높이로 설명한다.
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컨텍스트 윈도우란? 대화가 길어지면 LLM이 멍청해지는 이유
대화가 길어질수록 챗봇이 앞 내용을 잊고 헛소리를 하며 느려지는 원인은 컨텍스트 윈도우다. 토큰, 어텐션, 로컬 모델의 VRAM 한계와 실전 팁까지 쉽게 정리했다.
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어텐션(Attention) 작동 원리: 쿼리·키·밸류와 멀티헤드까지 쉽게 이해하기
ChatGPT를 만든 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 쿼리·키·밸류, 소프트맥스, 마스킹, 멀티헤드 어텐션까지 직관적인 예시로 풀어 설명합니다.
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LLM이란 무엇인가 — 다음 단어 예측과 트랜스포머·어텐션 핵심 정리
챗봇이 답하는 원리는 의외로 단순합니다. 거대 언어 모델이 다음 단어를 어떻게 예측하고, 파라미터·사전학습·트랜스포머·어텐션이 어떤 역할을 하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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트랜스포머 구조 쉬운 설명: 워드 임베딩부터 어텐션·인코더·디코더까지
챗GPT의 기반인 트랜스포머를 워드 임베딩, 문맥 임베딩, 어텐션, 멀티헤드, 인코더·디코더 순서로 직관적으로 풀어 설명합니다. AI 입문자를 위한 정리입니다.
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트랜스포머 어텐션 원리, 3Blue1Brown이 시각적으로 설명한 LLM 내부 구조
챗봇을 떠받치는 트랜스포머가 단어를 벡터로 바꾸고 어텐션으로 문맥을 주고받는 과정을, 3Blue1Brown의 강연을 토대로 토큰·임베딩·쿼리·키·값까지 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리와 한계: RNN과 비교로 쉽게 이해하기
트랜스포머가 문장 속 모든 단어 관계를 한 번에 계산하는 어텐션 방식으로 RNN을 넘어선 과정과, 이차 연산량·긴 문맥·추론 약점 같은 남은 한계를 쉽게 풀어 설명합니다.
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트랜스포머 쉽게 이해하기: 챗GPT를 움직이는 모델 구조와 어텐션의 원리
GPT가 어떻게 작동하는지, 인공신경망부터 토큰화·임베딩·셀프 어텐션·소프트맥스까지 챗GPT 뒤의 트랜스포머 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 단계별로 정리했다.
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KV 캐싱이란? LLM 디코딩 속도를 끌어올리는 핵심 최적화 원리
LLM이 토큰을 생성할 때 키·값 벡터를 재계산하지 않고 캐싱해 속도를 높이는 KV 캐싱의 원리와 메모리 비용, 페이지 어텐션 최적화를 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰화·임베딩·어텐션·소프트맥스
토큰화, 바이트 페어 인코딩, 임베딩, 어텐션, 피드포워드, 예측, 소프트맥스, 온도까지 LLM이 다음 단어를 골라내는 전 과정을 비유로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게: 토큰화·임베딩·어텐션으로 보는 ChatGPT
GPT가 다음 단어를 예측해 문장을 완성하는 과정을 토큰화, 벡터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 소프트맥스까지 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 신경망 구조 해설: 어텐션, 인코더·디코더, 병렬 처리의 원리
RNN과 LSTM의 한계에서 출발해 트랜스포머가 어떻게 병렬 처리와 어텐션으로 시퀀스 문제를 푸는지, 인코더·디코더와 멀티헤드 어텐션 구조를 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 아키텍처 완벽 정리 — 어텐션·인코더·디코더 작동 원리
2017년 ‘Attention Is All You Need’으로 등장한 트랜스포머를 번역 예시로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 인코더·디코더 구조와 학습·추론 과정을 단계별로 정리했다.
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트랜스포머 신경망 원리: 어텐션 메커니즘과 인코더-디코더 구조 단계별 이해
'Attention is all you need'에서 시작된 트랜스포머의 작동 방식을 어텐션, 셀프 어텐션, 위치 인코딩, 인코더-디코더 흐름으로 단계별 정리한다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: 어텐션과 셀프어텐션, 쿼리·키·값 작동 원리까지 단계별 정리
구글의 2017년 논문 "Attention is All You Need"가 제시한 트랜스포머 구조를 인코더·디코더 블록, 어텐션 층, 쿼리·키·값과 위치 정보까지 단계별로 아주 쉽게 풀어 정리했습니다.
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트랜스포머 모델이란: 어텐션·인코더·디코더로 이해하는 GPT의 작동 원리
GPT가 글을 쓰는 비결인 트랜스포머를 IBM이 쉽게 설명합니다. 인코더·디코더, 시퀀스 변환, 어텐션 메커니즘과 RNN과의 차이를 한국어로 정리했습니다.
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대규모 언어모델 작동 원리 쉽게 보기: 토큰·임베딩·어텐션과 다음 단어 예측
챗봇 뒤의 대규모 언어모델이 문장을 토큰으로 쪼개 숫자로 바꾸고, 여러 층에서 병렬로 다음 단어를 예측하며, 어텐션으로 정보를 주고받는 기본 원리를 예시와 함께 설명한다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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멀티쿼리·그룹쿼리 어텐션(MQA·GQA): LLM 추론 속도를 높이는 KV 캐시 절약법
KV 캐시가 만드는 메모리·대역폭 병목을 MQA와 GQA가 어떻게 푸는지, 표준 멀티헤드 어텐션과의 차이와 캐시 절감 수치, 그리고 모델 구현·전환 방법까지 일반 독자의 눈높이에서 쉽게 설명합니다.
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KV 캐시(KV Cache) 완전 이해: LLM 추론을 빠르게 하는 어텐션 최적화 원리
LLM이 토큰을 하나씩 생성할 때 반복되는 키·값 계산을 저장해 재사용하는 KV 캐시의 작동 원리와, 계산량이 이차에서 선형으로 줄어드는 이유, 7~8배 속도 향상과 메모리 증가라는 트레이드오프를 설명한다.
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플래시 어텐션(FlashAttention) 원리: 타일링과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 셀프 어텐션이 왜 느리고 메모리를 많이 쓰는지, 그리고 타일링과 온라인 소프트맥스를 결합한 플래시 어텐션이 정확도를 그대로 지키면서 GPU 메모리 접근을 줄여 어떻게 속도를 끌어올리는지 쉽게 정리했다.
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구글 번역 원리: 인코더-디코더 LSTM과 어텐션 메커니즘으로 본 신경망 기계번역
단어 대 단어 사전 치환의 한계부터 인코더-디코더 LSTM, 양방향 RNN, 어텐션 메커니즘까지 구글 번역이 문장의 토큰과 문법을 신경망으로 학습하는 원리를 쉽게 풀어 정리했습니다.
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트랜스포머(Transformer) 구조 쉽게 이해하기: GPT·BERT를 움직이는 AI 신경망
GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델의 토대인 트랜스포머를, RNN의 한계부터 위치 인코딩·어텐션·셀프어텐션이라는 세 가지 핵심 아이디어까지 비전문가의 눈높이로 풀어 설명한다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기 — 토큰화·임베딩·트랜스포머 어텐션·경사하강법
다음 단어를 예측한다는 단순한 원리 뒤에 숨은 LLM의 복잡함을 토큰화·임베딩·신경망·트랜스포머 어텐션·경사하강법까지 단계별로 쉽게 풀어본다.
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LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리
LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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