Transformer 위치 인코딩 소개 및 개선 방법

Transformer는 자연어 처리 작업에 널리 사용되는 딥 러닝 모델입니다. 시퀀스에 있는 단어 간의 관계를 캡처하기 위해 self-attention 메커니즘을 채택하지만 시퀀스에 있는 단어의 위치 순서를 무시하므로 정보가 손실될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Transformer에서는 위치 인코딩을 도입합니다. 위치 인코딩의 기본 원리는 시퀀스의 각 단어에 시퀀스의 단어 위치에 대한 정보가 포함된 위치 벡터를 할당하는 것입니다. 이러한 방식으로 모델은 단어 임베딩 벡터에 위치 벡터를 추가하여 단어의 위치 정보를 고려할 수 있습니다. 위치 인코딩의 일반적인 방법은 사인 및 코사인 함수를 사용하여 위치 벡터를 생성하는 것입니다. 구체적으로, 각 위치와 각 차원에 대해 위치 벡터의 값은 사인 함수와 코사인 함수로 구성됩니다. 이 인코딩 방법을 사용하면 모델이 서로 다른 위치 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 전통적인 위치 인코딩 방법 외에도 몇 가지 향상된 방법이 제안되었습니다. 예를 들어, 위치 벡터가 신경망을 통해 학습되는 학습된 위치 인코딩을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 훈련 과정 중에 위치 벡터를 적응적으로 조정하여 시퀀스의 위치 정보를 더 잘 캡처할 수 있습니다. 즉, Transformer 모델은 단어의 순서를 고려하기 위해 위치 인코딩을 사용합니다

1. 기본 원리

Transformer에서 위치 인코딩은 위치 정보를 벡터로 인코딩하는 방식입니다. 각 단어의 최종 표현을 얻기 위해 단어의 임베딩 벡터와 함께 추가됩니다. 구체적인 계산 방법은 다음과 같습니다.

PE_{(i,2j)}=sin(frac{i}{10000^{2j/d_{model}}})

PE_{(i,2j +1) }=cos(frac{i}{10000^{2j/d_{model}}})

여기서 i는 단어의 위치, j는 위치 인코딩 벡터의 차원, d_ {model}은 Transformer 모델의 차원입니다. 이 공식을 사용하면 각 위치와 각 차원에 대한 위치 인코딩 값을 계산할 수 있습니다. 이 값을 위치 인코딩 행렬로 결합한 다음 이를 단어 임베딩 행렬에 추가하여 각 단어의 위치 인코딩 표현을 얻을 수 있습니다.

2. 개선 방법

Transformer의 위치 인코딩은 많은 작업에서 잘 작동하지만 여전히 사용할 수 있는 몇 가지 개선 사항이 있습니다.

1. 위치 인코딩 학습

기존 Transformer 모델에서 위치 인코딩은 다양한 작업과 다양한 데이터 세트의 특정 요구 사항에 적응할 수 없는 고정 공식을 기반으로 계산됩니다. 따라서 연구자들은 위치 인코딩을 학습하기 위한 몇 가지 방법을 제안했습니다. 한 가지 접근 방식은 신경망을 사용하여 위치 인코딩을 학습하는 것입니다. 특히, 연구자들은 위치 인코딩이 작업 및 데이터 세트의 특정 요구에 맞게 조정될 수 있도록 자동 인코더 또는 컨벌루션 신경망을 사용하여 위치 인코딩을 학습합니다. 이 방법의 장점은 위치 인코딩을 적응적으로 조정할 수 있어 모델의 일반화 능력이 향상된다는 것입니다.

2. 무작위 위치 인코딩

또 다른 개선 방법은 무작위 위치 인코딩을 사용하는 것입니다. 이 방법은 위치 인코딩 벡터 세트를 무작위로 샘플링하여 고정 위치 인코딩 공식을 대체합니다. 이 방법의 장점은 모델의 다양성을 높여 모델의 견고성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있다는 점이다. 그러나, 랜덤 위치 인코딩은 매 훈련 시간마다 무작위로 생성되므로 더 많은 훈련 시간이 필요하다.

3. 다중 스케일 위치 인코딩

다중 스케일 위치 인코딩은 여러 위치 인코딩 행렬을 결합하여 위치 인코딩을 향상시키는 방법입니다. 특히, 연구원들은 더 풍부한 위치 인코딩 표현을 얻기 위해 다양한 규모의 위치 인코딩 행렬을 추가했습니다. 이 방법의 장점은 다양한 규모의 위치 정보를 캡처할 수 있어 모델 성능이 향상된다는 것입니다.

4. 로컬 위치 인코딩

로컬 위치 인코딩은 위치 인코딩을 로컬 영역으로 제한하여 위치 인코딩을 개선하는 방법입니다. 구체적으로 연구진은 위치 인코딩 계산을 현재 단어 주변의 특정 범위로 제한하여 위치 인코딩의 복잡성을 줄였습니다. 이 접근 방식의 장점은 계산 비용을 줄이는 동시에 모델 성능도 향상시킬 수 있다는 것입니다.

즉, Transformer 위치 인코딩은 모델이 시퀀스의 단어 사이의 위치 정보를 캡처하는 데 도움을 주어 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기술입니다. 기존 위치 인코딩은 많은 작업에서 잘 작동하지만 사용할 수 있는 몇 가지 개선 사항이 있습니다. 이러한 개선 방법은 작업 및 데이터 세트의 요구 사항에 따라 선택 및 결합되어 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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