#명시적 어텐션 메커니즘

기존의 어텐션 메커니즘이 입력 데이터에서 중요한 부분을 '암묵적으로' 선택하는 반면, 이 개념은 AI가 태스크 수행을 위해 '명시적으로' 참조해야 할 지식(어텐션 지식)을 인간이 지정하는 것을 포함합니다. 목표는 AI가 어떤 정보에 주의를 기울여야 할지 제어하여 잘못된 문맥 이해와 부적절한 추론을 방지하는 것입니다. 소프트웨어 공학적 관점에서는 AI의 해석 가능성과 제어 가능성을 향상시키는 접근 방식입니다.

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마이크로 가상 지능으로서의 어텐션 메커니즘

2025년 8월 6일

본 글은 생성형 AI의 핵심 메커니즘인 어텐션 메커니즘을 '마이크로 가상 지능'으로 해석하고, 이를 확장하여 '가상 지능' 및 '명시적 어텐션 메커니즘'이라는 개념을 제시합니다. 기존 생성형 AI는 방대한 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는데, 이는 업무별로 정보를 분리하여 AI를 활용하는 방식으로 해결되고 있습니다. 하지만 이러한 방식은 복합적인 작업 시...