Transformer Decoder 강의에서 "MaskedMultihadAttention"클래스 질문

안녕하세요.

설명을 너무 잘해주셔서 Transformer에 대한 이해도가 높아졌습니다. 감사합니다.

강의 중 이해안되는 부분이 있어 질문드립니다.

"Char Level GPT 만들기"강의 중 MaskedMultiheadAttention 클래스 선언 부분의 attention 객체 만드는 부분의 매개변수가 이해가 안갑니다.

Class MaskedMultiheadAttention(nn.Module):

   def init(self, embed_dim, num_heads):

       ...

       self.attentions = nn.ModuleList([MaskedSelfAttention(attention_dim, attention_dim) for  in range(num_heads)]
       ...

위에 attention 객체 생성할 때 입력단자로 attention_dim이 들어가게 되는데 embed_dim 이 들어가야 하는게 아닐까요?

선택사항이라고 하기에는 TrnsformerDecoderBlock 클래스 선언한 걸 보면 layer_norm1을 emed_dim으로 설정해서 그래도 맞지 않는 것 같아서요.

답변 부탁드릴게요!

class MaskedMultiheadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        attention_dim = embed_dim // num_heads
        self.attentions = nn.ModuleList([MaskedSelfAttention(embed_dim, attention_dim) for _ in range(num_heads)])
        self.fc = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)