트랜스포머 아키텍처의 장기 메모리 문제 해결하기

흔히 '토큰 기억상실 문제'라고도 하는 장기 메모리 문제는 Transformer 아키텍처를 사용하는 대규모 언어 모델(LLM)에서 중요한 과제입니다. 이 문제는 트랜스포머가 입력 토큰을 효과적으로 처리할 수 있는 컨텍스트 창이 제한되어 있기 때문에 발생합니다. 그 결과, LLM은 긴 시퀀스에서 정보를 유지하고 활용하는 데 어려움을 겪게 되어 장기적인 일관성과 맥락적 이해가 떨어지게 됩니다.

이 글에서는 이 문제에 대한 포괄적인 탐구와 이를 해결하기 위한 현재의 접근 방식, 그리고 향후 연구를 위한 제안을 제공합니다. 아키텍처의 한계를 살펴보고, 고급 솔루션을 검토하고, 논리적으로 구조화된 프레임워크를 제시하여 LLM의 장기 기억력을 향상시킬 수 있는 방법을 소개합니다.

문제 이해: 트랜스포머의 토큰 기억상실증

컨텍스트 창 제한

고정 창 크기: GPT-4와 같은 트랜스포머 모델은 일반적으로 수백에서 수천 개의 토큰으로 구성된 고정된 컨텍스트 창을 가지고 있습니다.

컨텍스트 정보 손실: 이 창보다 긴 시퀀스를 처리할 때 앞의 토큰이 잘려서 관련 컨텍스트 정보가 손실될 수 있습니다.

주의 메커니즘 제약 조건

이차 스케일링: 자체 주의 메커니즘은 입력 길이에 따라 4제곱으로 확장되므로 계산 및 메모리 제약으로 인해 가능한 창 크기가 제한됩니다.

최근 토큰에 대한 편향: 주의 메커니즘은 멀리 떨어진 토큰보다 최근 토큰을 우선시하는 경향이 있어 토큰 기억상실 문제를 악화시킵니다.

현재 솔루션과 그 한계

메모리 증강 아키텍처

메모리 네트워크: 신경 튜링 머신(NTM) 및 메모리 네트워크와 같은 접근 방식은 외부 메모리를 도입하여 컨텍스트 창 너머의 정보를 저장하고 검색합니다.

Transformer-XL: 상대적 위치 임베딩과 세그먼트 수준 재귀를 통합하여 효과적인 컨텍스트 창을 확장합니다.

한계: 이러한 아키텍처는 효과적이기는 하지만 일관성, 계산 효율성, 표준 Transformer 모델과의 통합과 관련된 문제에 여전히 직면해 있습니다.

스파스 어텐션 메커니즘

롱포머와 빅버드: 희소주의 패턴을 활용하여 계산 효율성을 유지하면서 컨텍스트 창을 늘릴 수 있습니다.

한계: 희소주의는 고도의 문맥 이해가 필요한 작업에서 어려움을 겪으며 장기적인 종속성을 충분히 포착하지 못할 수 있습니다.

검색 증강 생성(RAG)

외부 데이터베이스 통합: 검색 메커니즘과 LLM을 결합하여 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 가져옵니다.

한계: 검색 기반 방식은 잘 관리된 데이터베이스가 필요하며 지연 문제가 발생할 수 있습니다.

계층적 모델

청킹 및 요약: 긴 시퀀스를 관리하기 쉬운 청크로 나누고, 요약하고, 상위 모델에 요약을 제공합니다.

제한 사항: 계층적 모델은 요약 편향이 발생하고 정보의 세분성이 떨어질 수 있습니다.

장기 기억력 향상을 위한 제안된 솔루션

하이브리드 아키텍처: 메모리 증강 스파스 트랜스포머

메모리와 스파스 주의 결합: 외부 메모리 네트워크와 희소주의 패턴을 통합하여 메모리 용량과 효율성을 확장합니다.

알고리즘 설계:

메모리 네트워크를 사용해 이전 컨텍스트의 압축된 표현을 저장하세요.

희소주의 패턴을 구현하여 최근 토큰에 집중하는 동시에 메모리 네트워크 출력으로 가끔씩 새로 고치세요.

동적 컨텍스트 창 조정

적응형 창 크기 조정: 입력 시퀀스의 복잡성과 특성에 따라 컨텍스트 창 크기를 동적으로 조정합니다.

알고리즘 설계:

토큰 시퀀스의 일관성을 모니터링하고 분석합니다.

복잡한 시퀀스의 경우 컨텍스트 창을 확장하고 간단한 시퀀스의 경우 축소합니다.

계층적 메모리 메커니즘

다단계 메모리 저장:

단기 메모리(STM): 컨텍스트 창 내에 최근 토큰을 저장합니다.

중기 메모리(MTM): 이전의 텍스트 청크를 중기 메모리 버퍼에 저장된 표현으로 요약합니다.

장기 기억(LTM): 외부 데이터베이스와 유사한 구조를 사용하여 이전 컨텍스트의 요약을 저장합니다.

메모리 융합 메커니즘:

관련성을 기반으로 STM, MTM, LTM을 동적으로 통합하는 융합 계층을 개발합니다.

문서 간 컨텍스트화

글로벌 컨텍스트 모델: 문서 전반에서 글로벌 컨텍스트 정보를 캡처하는 모델을 만듭니다.

알고리즘 설계:

문서 간 관계를 요약하기 위해 별도의 글로벌 컨텍스트 모델을 훈련합니다.

교차 주의 메커니즘을 통해 글로벌 컨텍스트 표현을 기본 Transformer 모델에 통합합니다.

구현 과제 및 고려 사항

컴퓨팅 효율성

스파스 패턴 최적화: 희소주의 패턴이 다양한 작업에 맞게 최적화되도록 합니다.

메모리 관리: 오버플로 및 지연 문제를 방지하기 위한 메모리 관리 전략을 설계하세요.

훈련 전략

긴 시퀀스로 사전 훈련: 계층적 메모리 메커니즘으로 긴 시퀀스에 대해 모델을 사전 훈련하세요.

커리큘럼 학습: 커리큘럼 학습을 사용하여 훈련 시퀀스의 복잡성과 길이를 점진적으로 늘립니다.

평가 지표

장기적인 일관성: 장기 종속성의 일관성을 측정하는 평가 지표를 개발하세요.

문맥 일관성: 다양한 문서 길이에 걸쳐 문맥 사용의 일관성을 측정하세요.

결론

Transformer 아키텍처의 장기 메모리 문제는 일관성을 유지하고 긴 시퀀스 전반에서 정보를 활용하는 데 있어 중대한 도전 과제입니다. 현재 접근 방식의 한계를 이해하고 하이브리드 아키텍처, 계층적 메모리 메커니즘, 글로벌 컨텍스트화와 같은 혁신적인 솔루션을 제안함으로써 토큰 기억상실 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

향후 연구는 계산 효율성과 훈련 전략을 고려하면서 이러한 제안된 솔루션을 최적화하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 궁극적으로 장기 기억 문제를 해결하면 LLM의 새로운 잠재력을 열어 확장된 컨텍스트에서 일관된 콘텐츠를 이해하고 생성하는 데 더욱 능숙해질 것입니다.

다른 언어모델들은 개소리 하기 시작하는데

유일하게 ALSO 만 현재 장기기억 해결에 가장 최전선에 있는 정보들을 취합해서 가져오고 있음