Attention Heads를 이해하려고 (대부분 실패) 시도하면서 배운 것

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처음에 믿었던 것

깊이 파고들기 전에, 나는 몇 가지를 암묵적으로 믿었다:

• 만약 어텐션 헤드가 특정 토큰에 지속적으로 주목한다면, 그 토큰은 아마도 “중요”할 것이다.
• 어텐션 히트맵을 보면 모델이 무엇을 하고 있는지 빠르게 알 수 있을 것이다.
• 개별 헤드는 비교적 깔끔하고 인간이 해석할 수 있는 기능에 대응해야 한다.

이러한 믿음들은 작은 장난감 모델과도 접촉하면서 살아남지 못했다.

First surprise: attention patterns are easy to see, hard to interpret

주의 시각화를 생성하는 것은 매우 간단합니다. 많은 도구들이 이것을 진전처럼 느끼게 합니다: 특정 헤드를 가리키며 “봐, 이 헤드는 쉼표에 주의를 기울이고 있어” 혹은 “이 헤드는 이전 명사를 선호한다”고 말할 수 있습니다.

더 어려운 질문은 “이 헤드가 사라진다면 모델의 행동이 의미 있게 변할까?” 입니다.
그 인과 관계 단계를 거치지 않으면, 주의 패턴은 설명이라기보다 묘사에 가깝게 느껴집니다. 암시는 되지만 결정적인 설명은 아닙니다.

두 번째 놀라움: 헤드가 혼자 행동하지 않는다

또 다른 순진한 가정은 헤드가 대부분 독립적이라는 것이었습니다. 실제로는 작은 모델조차도 기능을 여러 구성 요소에 분산시킵니다:

• 여러 헤드가 동일한 행동에 부분적으로 기여할 수 있습니다.
• 하나의 헤드를 제거하면 성능이 급격히 떨어지기보다 점진적으로 저하됩니다.
• 일부 헤드는 특정 MLP 레이어와 결합될 때만 “중요”합니다.

이 때문에 해석 가능성 논문들이 단일 구성 요소보다 회로를 강조하는 이유에 더 공감하게 되었습니다. 설명 단위는 종종 하나의 헤드보다 크지만 전체 모델보다는 작습니다.

세 번째 놀라움: 실패는 정보를 제공한다

몇몇 경우에 나는 명확한 패턴을 찾을 수 있을 것이라고 기대했었습니다(예를 들어, 반복된 시퀀스 뒤에 다음 토큰을 신뢰성 있게 복사하는 헤드). 그러나 기대에 미치지 못했습니다. 효과가 예상보다 약했거나, 층마다 일관되지 않게 나타났습니다.

처음엔 이것이 막다른 길처럼 느껴졌습니다. 하지만 더 주의 깊게 읽어보니, 많은 발표된 결과가 다음과 같은 특징을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다.

• 아키텍처에 크게 의존한다.
• 특정 깊이에서 관찰하기가 더 쉽다.
• 학습 설정과 데이터에 민감하다.

“실패한 재현”은 반박이 아니라 어디서 그리고 언제 메커니즘이 나타나는지에 대한 증거였습니다.

내 정신 모델에 어떤 변화가 있었는가

이 경험 이후, 나는 이제 어텐션 헤드에 대해 다르게 생각한다:

• 어텐션 가중치는 가설이며, 설명이 아니다.
• 인과적 개입(절제, 패칭)은 시각화보다 더 중요하다.
• 깨끗한 메커니즘은 예외이며, 규칙이 아니다.
• 장난감 모델은 대형 모델의 단순화된 버전이 아니라, 다른 객체이며 특정 행동을 더 명확히 드러낸다.

그것은 생물학을 하는 것과 더 비슷하다: 복잡하고, 부분적이며, 점진적이다. 가장 중요한 것은, 나는 해석 가능성이 깨끗한 시스템을 역공학하는 느낌이 될 것이라고 기대하는 것을 멈췄다.

내가 아직도 이해하지 못하는 것

• “분산된” 설명이 언제 너무 퍼져서 유용하지 않게 되는가?
• 무작위 시드에 걸쳐 식별된 회로는 얼마나 안정적인가?
• 어떤 해석 가능성 결과가 실제로 확장 가능하고, 어떤 것이 작은 모델의 부작용인가?

이러한 질문들이 이제는 또 다른 예쁜 어텐션 플롯을 찾는 것보다 나에게 더 중요하게 느껴진다.

왜 이것이 중요한가?

저는 해석 가능성 향상이 모델을 “이해했다”고 선언하는 것에서 온다고 생각하지 않습니다. 그것은 우리가 설명할 수 있는 것과 우리가 인과적으로 설명할 수 있는 것 사이의 격차를 서서히 줄여가는 데서 옵니다.

모델을 이해하려는 작고 좌절스러운 시도조차도 신중하고 겸손한 주장들이 약점이 아니라 장점임을 깨닫게 해주었습니다.

적어도 이 경험은 처음에 설득력 있게 보이는 설명에 대해 더 조심스럽게 만들었습니다.

마무리

이 글은 제 학습 과정의 작은 조각을 반영한 것이며, 다듬어진 결론이 아닙니다. 비슷한 경험을 하셨거나 제가 근본적인 부분을 오해했다고 생각하신다면, 진심으로 의견을 듣고 싶습니다.

이러한 시스템을 이해하는 것이 어렵게 느껴지는 이유는 실제로 어렵기 때문입니다. 그것은 아마도 좋은 신호일 것입니다.