728x90 LinearAttention1 [PYTHON] Attention Mechanism의 $O(n^2)$ 복잡도 문제를 해결하는 7가지 선형 어텐션 최적화 방법 현대 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전의 핵심인 트랜스포머 아키텍처는 강력하지만, 시퀀스 길이의 제곱에 비례하는 연산량이라는 치명적인 단점이 있습니다. 본 포스팅에서는 이 $O(n^2)$의 굴레를 벗어나기 위한 최신 선형 어텐션(Linear Attention) 기법들과 파이썬 구현 사례를 심도 있게 다룹니다.1. 왜 $O(n^2)$이 문제인가? 복잡도 분석과 해결의 필요성표준 셀프 어텐션(Self-Attention)은 쿼리(Query)와 키(Key) 행렬의 내적을 통해 유사도를 계산합니다. 시퀀스 길이가 $n$일 때, $n \times n$ 크기의 어텐션 맵이 생성됩니다. 이는 시퀀스가 길어질수록 메모리 점유율과 연산 시간이 기하급수적으로 증가함을 의미합니다. 특히 4K 이상의 긴 컨텍스트를 다루는 L.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
