[파이썬] TensorFlow에서 Multi-head Attention

06 Sep 2023

statsmodels

TensorFlow는 딥러닝 및 머신러닝 프레임워크로서, 다양한 기능과 알고리즘을 제공하여 모델 개발을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 그 중에서도 Multi-head Attention은 자연어 처리 및 기계 번역과 같은 작업에 많이 사용되는 중요한 구성 요소입니다.

Multi-head Attention이란?

Multi-head Attention은 Transformer 모델의 핵심 요소로, 입력 시퀀스의 각 단어에 대해 선형 투사, 어텐션 메커니즘 및 다양한 헤드를 사용하는 과정을 의미합니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스 내의 단어 간의 상관 관계를 파악하고, 문맥 정보를 적절하게 고려하여 출력을 생성할 수 있습니다. Multi-head Attention은 입력 시퀀스 내부에서 다른 부분에 주목할 수 있도록 하는 데 도움이 되며, 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

Multi-head Attention 구현하기

TensorFlow에서 Multi-head Attention을 구현하는 방법은 간단합니다. 아래 예제 코드를 통해 자세히 알아보겠습니다.

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        self.depth = self.d_model // self.num_heads

        self.WQ = tf.keras.layers.Dense(self.d_model)
        self.WK = tf.keras.layers.Dense(self.d_model)
        self.WV = tf.keras.layers.Dense(self.d_model)
        self.WO = tf.keras.layers.Dense(self.d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, Q, K, V, mask=None):
        batch_size = tf.shape(Q)[0]

        Q = self.WQ(Q)
        K = self.WK(K)
        V = self.WV(V)

        Q = self.split_heads(Q, batch_size)
        K = self.split_heads(K, batch_size)
        V = self.split_heads(V, batch_size)

        scaled_attention_logits = tf.matmul(Q, K, transpose_b=True)
        scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))

        if mask is not None:
            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)

        output = tf.matmul(attention_weights, V)
        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.WO(output)

        return output, attention_weights

위의 코드는 MultiHeadAttention 클래스로 Multi-head Attention을 구현한 것입니다. num_heads는 어텐션 헤드의 개수를 나타내며, d_model은 모델의 차원을 의미합니다. 주요 메소드로는 split_heads와 call이 있습니다. split_heads는 입력 벡터를 어텐션 헤드로 분할하는 기능을 수행하고, call은 어텐션 연산을 수행하여 출력을 반환합니다.

결론

TensorFlow에서 Multi-head Attention을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 이를 활용하여 다양한 자연어 처리 및 기계 번역 작업에 효과적인 모델을 개발할 수 있습니다. Multi-head Attention은 문맥 정보를 적절히 반영하고 입력 시퀀스의 관련성을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.