어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 신경망의 처리 장치를 사용하여 전체 콘텐츠 대신 단일 항목에 집중하는 것입니다. 자연어 처리(NLP), 비전, 음성 인식에 사용되는 인공지능의 한 형태입니다. 이 기술을 사용하면 모델은 인간의 언어, 시각 및 소리를 정확하게 집중하고 해석하는 방법을 학습할 수 있습니다.
이 기술은 출력에 가장 큰 영향을 미치는 입력 영역에 선택적으로 집중하는 방법을 학습하는 AI 모델과 관련된 "self-attention"이라는 기술을 사용합니다. 예를 들어 AI가 사진을 분석하는 경우 개체의 가장자리나 경계에 주의를 집중할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 핵심 요소에 집중하고, 노이즈를 줄이고, 인식 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성-텍스트 번역 등 다양한 작업에서 정확성을 높이는 현대 AI의 중요한 부분이 되었습니다.
또한 이 기술은 이미지 캡션, 기계 번역, 질문 답변과 같은 특정 AI 작업에서 성능 결과를 높이는 데 매우 중요해졌습니다. Attention 기반 모델은 이러한 작업에서 기존 딥 러닝 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다.
앞으로는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 AI 영역이 계속해서 복잡해짐에 따라 주의 기반 방법이 더욱 중요해질 것입니다. 또한 주의 기반 모델이 인공 지능의 여러 영역에서 새로운 용도를 찾을 것으로 예상됩니다.
