casual masking transformer

• "Causal masking transformer"는 Transformer 아키텍처에서, 시퀀스 생성 태스크에서 모델이 오직 현재 및 이전 위치의 정보만을 참조하도록 제한하는 방법
• 이는 시퀀스를 autoregressive하게, 즉 한 번에 한 요소씩 순차적으로 생성할 때 정보 누설(leakage)을 방지하기 위해 사용됩니다.

핵심 요소

• Causal (인과적) Masking: Transformer의 어텐션 메커니즘에 적용되는 마스킹 기법입니다. 각 위치에서, 모델은 그 위치보다 뒤에 있는 입력 요소들에 대한 정보를 참조할 수 없도록 마스크를 적용합니다. 이는 모델이 미래의 정보에 접근하는 것을 방지하여, 현재 및 과거의 정보만을 기반으로 다음 요소를 예측하게 합니다.

동작 방식

• Transformer 모델 내에서, 각 단어(또는 토큰)는 자기 자신을 포함한 이전 단어들에 대해서만 어텐션을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 세 번째 단어는 첫 번째 및 두 번째 단어에 대한 정보는 참조할 수 있지만, 네 번째 단어에 대한 정보는 참조할 수 없습니다.

주요 목적

• Autoregressive Sequence Generation: Causal masking을 사용함으로써, Transformer 모델은 텍스트 생성, 음성 생성, 음악 생성 등의 태스크에서 이전에 생성된 시퀀스를 바탕으로 다음 요소를 생성할 수 있습니다.
• 정보 누설 방지: 모델이 예측 과정에서 미래의 정보를 사용하지 못하도록 함으로써, 학습 시 실제 시퀀스 생성 상황을 더 잘 모사할 수 있습니다.

결론

Causal masking transformer는 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 모델이 시간적 순서를 고려하여 정보를 처리하도록 하는 중요한 메커니즘입니다. 이를 통해, 모델은 순차적 데이터의 생성과 이해에 필요한 시간적 의존성을 학습할 수 있습니다.