이전 기사에서 우리는 인터넷 분야에서 매우 효과적인 일과 생활의 몇 가지 문제를 해결하기 위해 많은 모델과 방법을 사용했습니다. 이 기사에서는 생성형 AI의 원리를 살펴보고 에너지 관리에 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.

우리는 ChatGPT에서 트랜스포머 모델이 중요한 역할을 한다는 것을 알고 있습니다. 트랜스포머 모델은 셀프-어텐션 메카니즘을 사용하여 시퀀스의 종속성을 모델링함으로써 시퀀스 데이터의 처리를 실현합니다. 전통적인 순환 신경망(RNN)과 컨볼루션 신경망(CNN)은 장거리 의존성 문제를 처리하는 데 특정 제한이 있기 때문에 셀프 어텐션 메커니즘은 시퀀스의 길이에 제한을 받지 않고 시퀀스의 모든 위치 정보를 고려하여 시퀀스의 장거리 의존성을 더 잘 포착할 수 있습니다. 트랜스포머의 구성을 살펴보자.

트랜스포머 모델은 인코더와 디코더로 구성되며, 각 모듈은 여러 개의 동일한 레이어로 쌓여 있습니다. 각 계층은 두 개의 하위 계층, 즉 multi-head self-attention 계층과 완전히 연결된 피드포워드 네트워크 계층으로 구성됩니다. 인코더는 입력 시퀀스를 일련의 추상 표현으로 인코딩하는 데 사용되는 반면, 디코더는 이러한 표현에서 대상 시퀀스를 생성하는 데 사용됩니다. Transformer 모델의 상위 수준 단계는 다음과 같습니다.

입력 표현: 먼저, 입력 시퀀스의 각 단어 또는 태그는 해당 단어 임베딩 표현으로 변환되며, 일반적으로 사전 훈련된 단어 임베딩 모델을 사용하여 단어 벡터를 얻습니다.

인코더 스택: 입력 시퀀스의 임베딩이라는 단어는 인코더에 대한 입력의 첫 번째 계층을 나타내며, 그 다음에는 여러 개의 동일한 인코더 계층을 통해 쌓입니다. 각 인코더 계층의 출력은 다음 인코더 계층에 대한 입력 역할을 합니다.

디코더 스택(Decoder stack): 타겟 시퀀스의 임베딩(embedding)이라는 단어는 디코더에 대한 입력의 첫 번째 계층을 나타내며, 그 다음에는 여러 개의 동일한 디코더 계층을 통해 쌓입니다. 각 디코더 계층의 출력은 다음 디코더 계층에 대한 입력 역할을 합니다.

셀프-어텐션(self-attention) 및 피드포워드 네트워크 계층의 계산: 인코더와 디코더의 각 계층에서 멀티헤드 셀프-어텐션 메커니즘과 완전히 연결된 피드포워드 네트워크의 계산이 별도로 수행되어 새로운 표현을 생성합니다.

최종 출력: 디코더의 마지막 레이어의 출력은 선형 레이어와 Softmax 함수를 거쳐 최종 예측을 생성하거나 시퀀스를 생성합니다.

위의 단계에서, 셀프-어텐션 메커니즘의 역할은 주로 시퀀스의 각 위치를 쿼리, 키 및 값으로 취급하고, 이들 간의 상호 작용을 사용하여 각 위치의 어텐션 점수를 계산한 다음, 이러한 점수에 따라 시퀀스의 다른 위치에 가중치를 부여하여 각 위치의 새로운 표현을 얻는 것입니다. 이러한 방식으로 모델은 서로 다른 차원에서 시퀀스의 다른 위치에 있는 정보에 초점을 맞출 수 있으므로 시퀀스의 장거리 종속성을 더 잘 포착하고 더 풍부한 정보로 표현을 생성하여 후속 작업에 더 나은 입력을 제공할 수 있습니다. 이것은 self-attention 메커니즘을 순차적 데이터를 처리하기 위한 강력한 도구로 만들고 자연어 처리 작업에 널리 사용됩니다.

자기 주의 메커니즘은 인공 지능에서 비롯되었지만, "정보 처리를 최적화하기 위해 주의 자원을 동적으로 할당"한다는 핵심 아이디어는 개인 에너지 관리, 특히 다음과 같은 아이디어에 깊은 영향을 미칩니다.

주요 작업 식별 및 우선 순위 지정: 자기 주의 메커니즘은 입력 순서의 가장 중요한 부분에 자동으로 초점을 맞추며, 우리는 일상 업무에서 가장 중요하고 가치 있는 작업을 식별하고 개인 에너지를 관리할 때 우선 순위를 지정하는 방법을 배워야 합니다. 즉, "실제로 목표를 추진하는 것이 무엇인지, 그리고 부차적인 세부 사항에 불과한지를 판단하는 것"이라는 이러한 사고를 자동적 사고의 연결고리로 배양하여 우리 삶의 모든 측면에 적용할 수 있도록 하여 제한된 에너지 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 해야 합니다.

주의 초점을 조정할 수 있는 유연성: 자기 주의 메커니즘의 유연성은 다양한 상황에 따라 주의의 분포를 동적으로 조정할 수 있는 능력에 있습니다. 개인의 에너지를 관리할 때도 현재의 대내외 환경, 신체적 조건, 정서적 상태에 따라 에너지 배분의 초점을 유연하게 조정해야 합니다. 예를 들어, 에너지가 넘치는 아침에는 고도의 집중력이 필요한 작업에 집중하고 피곤할 때는 가벼운 작업을 하거나 오후에 휴식을 취할 수 있습니다.

산만함을 피하고 처리에 집중: 자기 주의 메커니즘은 몇 가지 핵심 요소에 집중하여 정보 처리의 효율성을 향상시킵니다. 개인 에너지 관리도 유사한 원칙을 따를 수 있으며, 멀티태스킹을 최소화하고 당면한 작업에 하나씩 집중할 수 있습니다. (멀티태스킹이 효과적인 것처럼 보일 수 있지만, 마음챙김이나 몰입의 경우처럼 지금 하고 있는 한 가지에 집중하는 대신 마음을 산만하게 만들기 때문에 개인 에너지 관리에는 적합하지 않습니다.)

주기적인 검토 및 조정: 자기 주의 메커니즘은 모델 교육 과정에서 주의 가중치를 계속 학습하고 조정하며, 개인 에너지 관리도 정기적으로 에너지 할당 전략을 검토하고 실제 효과에 따라 우선 순위와 자원 할당을 조정해야 합니다. 예를 들어, 우리의 업무 습관, 여가 생활, 공부 생활 등을 정기적으로 점검하여 공부하고, 일하고, 휴식을 취하기 위해 시간이나 에너지를 효과적으로 사용하고 있는지, 작업 일정을 조정해야 하는지, 더 많은 에너지를 집중할 수 있도록 그다지 중요하지 않은 일을 포기해야 하는지 등을 확인하십시오.

의사 결정을 돕기 위해 외부 신호 사용: 자기 주의 메커니즘은 주의 할당을 안내하기 위해 입력 데이터의 기능을 사용합니다. 개인은 또한 외부 도구 또는 메트릭(예: 작업표, 알람 시계 및 건강 모니터링 장치의 데이터)을 사용하여 정기적으로 작업 전환을 상기시키거나, 일과 휴식의 조합에 주의를 기울이거나, 완료된 작업 및 시간 할당을 시각화하여 후속 일정을 요약하고 조정하는 등 에너지를 더 잘 관리할 수 있습니다.

일반적으로 self-attention 메커니즘의 본질은 제한된 처리 자원을 지능적이고 효율적으로 할당하는 데 있습니다. 우리가 우리의 생각을 개인 에너지 관리에 적용한다면, 그것은 우리가 의도적으로 우리 자신의 상태에 대한 예리한 인식을 배양하고, 보다 과학적이고 유연하게 다른 작업에 에너지 가중치 또는 점수를 할당하고, 제한된 에너지 자원 하에서 개인 효율성을 극대화할 수 있도록 보장해야 함을 의미합니다!

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