[머신러닝] 멀티-헤드 어텐션(multi-head attention) 이란?

멀티-헤드 어텐션은 트랜스포머에서 사용하는 핵심 메커니즘 중 하나로, 단어들이나 토큰들 사이의 관계를 여러 관점에서 동시에 분석해서 더 풍부하고 정확한 문맥 이해를 가능하게 합니다. 쉽게 말하면, 문장을 볼 때 한 가지 기준으로만 보지 않고 여러 각도에서 살펴서 더 깊이 파악하는 방법이에요.

먼저 기본 어텐션(Self-Attention)을 이해해야 하는데, 이건 문장 안에서 각 단어가 다른 모든 단어와 얼마나 관련 있는지 계산하는 방식이에요. 예를 들어, "고양이가 나무 위에 있다"라는 문장에서 "고양이"가 "나무"와 강하게 연결되고, "위에"와도 어느 정도 연결된다는 식으로 관계를 알아내는 겁니다. 이 과정에서 단어들은 숫자 벡터로 표현되고, 그 벡터를 기반으로 중요도를 가중치로 계산해줍니다.

멀티-헤드 어텐션은 이 기본 어텐션을 한 번만 하는 게 아니라, 여러 번 병렬로 실행하는 구조예요. "헤드(Head)"라는 건 이런 어텐션 계산을 독립적으로 수행하는 단위를 뜻합니다. 예를 들어, 트랜스포머에서 8개의 헤드를 쓴다고 하면, 같은 문장을 8가지 다른 방식으로 분석하는 셈이에요. 각 헤드는 단어 간 관계를 살피는 데 조금씩 다른 초점을 맞춥니다. 어떤 헤드는 문법적인 연결에 집중할 수도 있고, 다른 헤드는 의미적인 연관성에 더 신경을 쓸 수도 있어요.

멀티-헤드 어텐션은 입력 벡터를 여러 개의 작은 조각으로 나눠서 각각 다른 가중치로 변환한 뒤, 어텐션을 적용합니다. 이 과정에서 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)라는 세 가지 요소가 사용되는데, 각 헤드마다 이 요소들을 독립적으로 계산합니다. 예를 들어, "고양이"라는 단어가 쿼리로 들어가면, 한 헤드는 "나무"와의 관계를 주로 보고, 다른 헤드는 "위에"와의 관계를 더 깊이 파악할 수 있어요. 이렇게 여러 헤드가 각자 분석한 결과를 마지막에 하나로 합쳐서 더 풍부한 정보를 만들어냅니다.

이 방식의 장점은 단일 어텐션으로는 놓칠 수 있는 미묘한 패턴을 잡아낼 수 있다는 겁니다. 문장에서 단어들이 여러 층위에서 서로 영향을 주고받는데, 단일 어텐션은 한 번에 하나의 관점만 볼 수 있어서 복잡한 관계를 다 담기 힘들어요. 반면 멀티-헤드는 마치 여러 명의 전문가가 각자 다른 렌즈로 문장을 보고 의견을 종합하는 것처럼 작동합니다. 트랜스포머에서 보통 8개나 12개 헤드를 쓰는 이유도 이런 다양성을 확보하기 위해서예요.

구체적인 작동 과정을 보면, 각 헤드는 입력 데이터를 더 작은 차원으로 나눠서 계산합니다. 예를 들어, 원래 단어 벡터가 512차원이라면, 8개 헤드를 쓰면 각 헤드가 64차원씩 맡아서 처리하는 식이죠. 이렇게 하면 계산량이 너무 폭발적으로 늘어나지 않으면서도 병렬로 빠르게 수행할 수 있어요. 각 헤드의 결과는 다시 합쳐지고, 추가적인 변환을 거쳐 최종 출력이 됩니다. 이 과정에서 모델은 단어의 위치, 의미, 문법 같은 다양한 측면을 동시에 고려할 수 있게 됩니다.

실제 효과를 보면, 멀티-헤드 어텐션은 번역, 요약, 대화 같은 작업에서 큰 차이를 만듭니다. 예를 들어, "The cat on the mat sleeps"라는 문장을 한국어로 번역할 때, 단일 어텐션은 "cat"과 "mat"의 관계만 주로 볼 수도 있지만, 멀티-헤드는 "on"의 위치 정보와 "sleeps"의 동작까지 동시에 분석해서 "매트 위의 고양이가 잔다"처럼 자연스러운 결과를 내놓을 가능성이 높아져요.

전문적으로 더 들어가자면, 멀티-헤드 어텐션은 표현력(Expressiveness)을 극대화하면서 과적합(Overfitting)을 줄이는 데도 기여합니다. 각 헤드가 서로 다른 부분 공간(Subspace)을 다루기 때문에 모델이 데이터의 다양한 패턴을 학습할 수 있고, 깊은 층에서도 정보가 잘 전달되도록 돕습니다. 트랜스포머의 성공 뒤에는 이 멀티-헤드 구조가 큰 역할을 하고 있는 셈이죠.

쉽게 비유하자면, 멀티-헤드 어텐션은 한 사람 대신 여러 명의 탐정이 각자 다른 단서를 찾아서 종합 보고서를 내는 것과 같아요. 그만큼 문맥을 더 깊고 넓게 이해할 수 있게 해주는 기술입니다.