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"Wq, Wk, Wv 에 의해 계산된 attention score 자체가 직접적으로 loss가 되는 것은 아닙니다. Loss는 Transformer 모델 출력의 softmax 확률 분포와 실제 정답 레이블 간의 Cross-Entropy Loss로 정의됩니다. 다만, Wq, Wk, Wv가 충분히 학습되지 않은 경우, 올바른 attention score가 계산되지 않을 것입니다. 이는 Self-Attention 메커니즘이 문장 내 토큰들 간의 관계를 정확히 학습하지 못했음을 의미합니다. 그 결과, 출력 단의 softmax 확률 분포가 왜곡되어 Cross-Entropy Loss가 커지게 됩니다.

이 Loss를 줄이기 위해 Backpropagation(오차 역전파)과 Gradient Descent(경사 하강법)가 적용됩니다. 이를 통해 Wq, Wk, Wv가 점점 올바른 방향으로 업데이트되고, 올바른 Attention Score를 계산할 수 있도록 학습이 진행됩니다."

좋은 질문 감사합니다.

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답변 감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. David님께서 self-attention에서의 Wq, Wk, Wv weight matrix의 학습 과정에 대해 질문 주셨네요.

Transformers의 self-attention 메커니즘에서, Query(Q), Key(K), Value(V) 행렬을 통해 각 단어의 중요도를 계산합니다. 이때 학습 과정에서 중요한 건, 모델이 문장의 문맥이나 의미를 잘 이해하여 특정 단어 쌍의 관련성을 정확히 포착하는 것입니다.

예를 들어, ‘I am a student’ 문장에서 ‘I’가 Query일 때 ‘student’와의 관련성이 높게 나와야 한다면, 이는 모델에 의해 학습되어야 할 패턴입니다. 초기에는 모델이 이런 패턴을 제대로 잡지 못해 ‘am’과의 점수가 높게 나올 수 있습니다. 이럴 경우, 모델은 손실(Loss)이 발생하여, 역전파(backpropagation) 과정을 거치면서 Wq, Wk, Wv 매트릭스가 학습됩니다. 이 과정에서 모델은 점차 ‘I’와 ‘student’의 관계를 더 강화하도록 업데이트됩니다.

자세한 학습 과정과 관련된 논의를 살펴보려면 다음 URL을 참고해 보세요:

• 트랜스포머 Encoder Output이 Decoder Input으로 들어갈 때 관련 질문 드립니다.
  
• Decoder 의 Output Probablilities 계산하는 부분 RNN과 관련하여 질문드립니다.
  

이 두 게시물에서는 질문자님께서 물어보신 self-attention 메커니즘의 근본적 원리에 대해 더욱 심도 있는 논의를 볼 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.