Attention 메커니즘은 인공신경망이 주어진 입력에서 어떤 정보에 "집중"해야 하는지를 동적으로 결정하는 알고리즘적 기법이다. 본 메커니즘은 자연어처리(NLP)를 비롯한 다양한 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 특히 Transformer 아키텍처의 기반 구성 요소로 활용된다.
Attention이란 입력 시퀀스 내의 각 요소가 출력에 얼마나 영향을 미치는지를 계량적으로 산출하여, 중요도가 높은 요소에 더 많은 비중을 두도록 하는 메커니즘이다. 이는 인간이 복잡한 문장을 해석할 때 특정 단어에 집중하는 인지적 과정을 수학적으로 모델링한 것이라 할 수 있다.
전통적인 순환신경망(RNN)이나 장단기 메모리 네트워크(LSTM)는 입력을 순차적으로 처리하며, 입력 길이가 길어질수록 초기 정보의 영향력이 감소하는 문제가 존재한다. 이러한 구조는 문맥의 장기 의존성을 처리하는 데 한계가 있으며, 이에 대한 보완으로 Attention 메커니즘이 도입되었다. 본 방식은 입력 전체를 동시에 고려함으로써 정보 손실 없이 더 정교한 표현을 생성할 수 있다.
Attention 메커니즘의 작동 절차는 다음과 같다.
이 과정을 모든 입력 시퀀스 요소에 반복 수행하면, 입력 간의 상호 연관성을 반영한 출력이 생성된다.
예를 들어, 다음과 같은 문장이 있다고 가정하자.
“철수는 도서관에서 책을 읽고 있었다.”
이 문장에서 “읽고 있었다”라는 동사의 의미를 명확히 해석하려면, 모델은 “책”이라는 목적어와의 관계를 파악해야 한다. Self-Attention은 문장의 모든 단어 쌍에 대해 중요도를 계산하며, “읽고 있었다”가 “책”에 강하게 주의를 기울여야 함을 학습하게 된다.
이러한 방식은 단순히 단어의 위치나 순서에 의존하지 않고, 문맥 속 의미적 관계를 기반으로 정보를 통합한다.
Attention 메커니즘은 현대 인공지능 기술의 핵심 기법 중 하나로, 정보 간 상호작용을 동적으로 조절함으로써 모델이 의미적 중요도에 기반하여 학습할 수 있도록 한다.
이는 단순한 데이터 처리 단계를 넘어, 인지적 집중과 유사한 방식으로 정보를 재해석하는 구조를 갖추고 있다. 특히 GPT, BERT, T5 등 주요 언어 모델들이 이 메커니즘을 기반으로 설계되어 있으며, 앞으로도 다양한 AI 시스템의 근간을 이루게 될 것이다.