Transformers가 실제로 생각하는 방식: AI 언어 모델의 뇌 안에서

Source: Dev.to

Introduction

대부분의 사람들은 AI 모델을 신비한 블랙 박스로 생각하지만, 그건 과도한 생각입니다. 모델에 문장을 입력하면 모델은 단어를 보는 것이 아니라 숫자를 봅니다.

How Transformers Process Text

• 문장은 토큰으로 잘라집니다.
• 각 토큰은 벡터가 됩니다.
• 위치 인코딩이 각 벡터에 순서를 부여해 모델이 순서를 알 수 있게 합니다(내용만이 아니라).
• Attention이 작동합니다: 모든 토큰이 다른 모든 토큰을 살펴보며 “다음에 무엇이 가장 중요한가?”를 묻습니다.
• 멀티‑헤드 어텐션은 대규모로 구조화된 집중을 제공합니다.
• 레이어를 거치면서 잡음은 사라지고 패턴은 선명해집니다.
• 모델은 인간처럼 “이해”하지 않으며, 패턴을 매우 잘 인식해 다음 단어를 예측하는 것이 수십억 예시를 통해 테스트된 확률 게임이 됩니다.

A Simple Framework for Thinking About AI

• Data: 어떤 토큰을 입력하고 있나요?
• Context: 무엇에 주의를 기울여야 하나요?
• Objective: 어떤 “다음 단어”를 최적화하고 있나요?
• Feedback: 시간이 지나면서 어떻게 교정할 계획인가요?

이 사고 모델을 마스터한 리더들은 AI를 단순히 도입하는 것이 아니라, 워크플로, 역할, 제품을 AI에 맞게 재설계하고, 그 이점은 빠르게 복합적으로 커집니다.

Take Action

이 간단한 AI 사고 모델을 기반으로 팀에 프로세스를 구축하는 것을 막는 것이 무엇인가요?

Reference: AI with Apex on DEV