728x90 SparseAttention1 [PYTHON] Transformer Attention 복잡도 O(n^2) 해결 방법 5가지와 7가지 실무 최적화 예제 1. Transformer의 아킬레스건: $O(n^2)$의 저주현대 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI의 근간인 Transformer 모델은 강력한 성능을 자랑하지만, 입력 시퀀스 길이($n$)가 길어질수록 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 치명적인 단점이 있습니다. 표준 Self-Attention 메커니즘은 모든 토큰 쌍 간의 관계를 계산하기 때문에 시간과 메모리 복잡도가 모두 $O(n^2)$에 달합니다. 이는 긴 문서 요약, 대규모 코드 분석, 고해상도 이미지 처리 등에서 심각한 병목 현상을 일으키며, 이를 해결하기 위해 학계와 산업계에서는 다양한 선형 또는 희소(Sparse) Attention 기법들을 제시하고 있습니다. 본 포스팅에서는 파이썬을 기반으로 이러한 기법들의 핵심 원리와 실무 적용 패.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
