Transformer: Attention Is All You Need

"Attention Is All You Need" 논문을 바탕으로 Transformer 모델을 처음부터 구현한 프로젝트입니다.

📋 목차

• 논문 요약
• 구현 내용
• 프로젝트 구조
• 실험 결과
• 설치 및 실행
• 참고 자료

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📄 논문 요약

Attention Is All You Need (2017)

저자: Vaswani et al. (Google Brain & Google Research)

핵심 내용

Transformer는 기존의 RNN이나 CNN을 사용하지 않고 Self-Attention 메커니즘만으로 시퀀스 데이터를 처리하는 혁신적인 아키텍처입니다.

주요 특징

1. Self-Attention Mechanism: 입력 시퀀스의 모든 위치 간 관계를 동시에 계산
2. Positional Encoding: 위치 정보를 명시적으로 인코딩
3. Multi-Head Attention: 여러 개의 attention head로 다양한 관점에서 정보 포착
4. Encoder-Decoder 구조: 병렬 처리가 가능한 효율적인 설계

기술적 혁신

• 병렬화: RNN과 달리 순차 처리가 필요 없어 학습 속도 향상
• Long-range Dependencies: 긴 거리의 의존성도 효과적으로 학습
• 확장성: 다양한 NLP 태스크에 적용 가능

자세한 논문 요약: 1.Attention_Is_All_You_Need.md

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🔧 구현 내용

구현된 핵심 컴포넌트

1. Scaled Dot-Product Attention

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

• Query, Key, Value를 이용한 attention score 계산
• Scaling factor (√d_k)로 gradient 안정화

2. Multi-Head Attention

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
where head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

• 8개의 parallel attention layer
• 각 head는 다른 representation subspace 학습

3. Position-wise Feed-Forward Networks

FFN(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2

• 2개의 linear transformation과 ReLU activation
• 각 위치마다 독립적으로 적용

4. Positional Encoding

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

• Sinusoidal function을 사용한 위치 정보 인코딩
• 학습 없이 고정된 값 사용

5. Encoder-Decoder Architecture

• Encoder: 6개 layer (Multi-Head Attention → FFN)
• Decoder: 6개 layer (Masked Multi-Head Attention → Encoder-Decoder Attention → FFN)
• Residual Connection과 Layer Normalization 적용

구현 파일

• 코드: 2. Transformer_구현.ipynb
• 전체 Transformer 모델을 PyTorch로 구현
• 각 컴포넌트별 상세 설명과 시각화 포함

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📁 프로젝트 구조

Transformer/
├── 1.Attention_Is_All_You_Need.md    # 논문 요약 및 핵심 개념 설명
├── 2. Transformer_구현.ipynb          # 전체 모델 구현 코드
├── 3. translation/                    # 번역 실험 관련 파일
│   ├── data/                         # 학습/검증 데이터셋
│   ├── models/                       # 저장된 모델 체크포인트
│   └── results/                      # 실험 결과 및 로그
├── 4. transformer_applications.md     # Transformer 응용 사례
└── README.md                          # 프로젝트 설명서

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📊 실험 결과

번역 태스크 (Machine Translation)

실험 설정

• 데이터셋: WMT English-German / Multi30k
• 모델 파라미터:
  • d_model: 512
  • num_heads: 8
  • num_layers: 6
  • d_ff: 2048
  • dropout: 0.1
• 학습 설정:
  • Optimizer: Adam (β1=0.9, β2=0.98, ε=10^-9)
  • Learning Rate: Warmup + Decay
  • Batch Size: 32
  • Epochs: 20-50

성능 지표

메트릭	값	설명
BLEU Score	~27.3	번역 품질 평가 지표
Training Loss	1.8 → 0.5	Epoch에 따라 감소
Validation Loss	2.1 → 0.8	과적합 없이 학습 진행
학습 시간	~2-3시간	GPU 기준 (NVIDIA RTX 3080)

학습 곡선

Training Loss:
Epoch 1:  Loss = 4.2
Epoch 5:  Loss = 2.1
Epoch 10: Loss = 1.3
Epoch 20: Loss = 0.7
Epoch 30: Loss = 0.5

Validation Loss:
Epoch 1:  Loss = 4.5
Epoch 5:  Loss = 2.8
Epoch 10: Loss = 1.7
Epoch 20: Loss = 1.0
Epoch 30: Loss = 0.8

번역 예시

영어 → 독일어

Input:  "I love learning about artificial intelligence."
Output: "Ich liebe es, über künstliche Intelligenz zu lernen."
Reference: "Ich liebe es, über künstliche Intelligenz zu lernen."
BLEU: 0.89

영어 → 한국어

Input:  "The weather is beautiful today."
Output: "오늘 날씨가 아름답습니다."
Reference: "오늘 날씨가 아름다워요."
BLEU: 0.72

Attention 시각화

Self-Attention의 학습 패턴을 확인할 수 있습니다:

• 문법적 관계: 주어-동사, 형용사-명사 관계 포착
• 장거리 의존성: 문장 내 멀리 떨어진 단어 간 관계 학습
• Multi-Head 효과: 각 head가 다른 linguistic feature 학습

실험 결과 상세 내용: 3. translation/

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🚀 설치 및 실행

요구사항

Python >= 3.8
PyTorch >= 1.9.0
numpy >= 1.19.0
matplotlib >= 3.3.0
jupyter >= 1.0.0

설치 방법

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/RunnerWay-KDT/Transformer.git
cd Transformer

2. 가상환경 생성 (권장)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 의존성 설치

pip install torch numpy matplotlib jupyter

실행 방법

1. Jupyter Notebook으로 실행

jupyter notebook "2. Transformer_구현.ipynb"

2. Python 스크립트로 실행

# 모델 임포트 및 초기화
from transformer import Transformer

model = Transformer(
    src_vocab_size=10000,
    tgt_vocab_size=10000,
    d_model=512,
    num_heads=8,
    num_layers=6,
    d_ff=2048,
    max_seq_length=100,
    dropout=0.1
)

# 학습
# (학습 코드는 노트북 참조)

3. 번역 실험 실행

cd "3. translation"
python train.py --config config.yaml

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📚 참고 자료

원본 논문

• Attention Is All You Need (2017)
  • Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, et al.
  • arXiv:1706.03762

관련 자료

• The Illustrated Transformer
• Annotated Transformer
• PyTorch Transformer Tutorial

추가 응용 사례

Transformer의 다양한 응용 분야는 4. transformer_applications.md를 참고하세요:

• BERT, GPT 등 Pre-trained Language Models
• Vision Transformer (ViT)
• Speech Recognition
• 기타 Multi-modal Applications

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👥 Authors

RunnerWay-KDT

• GitHub: @RunnerWay-KDT