HyperAccel Tech Blog · 2026. 03. 05.

Transformer World: LLM의 기본 구조 뜯어보기

AI 엔지니어링 브리핑

이 글은 오늘날 대부분의 대규모 언어 모델을 움직이는 Transformer가 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 방식과, 긴 문맥에서 발생하는 성능 문제를 줄이는 방법을 쉽게 설명합니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: 기존 순차 처리 방식은 속도가 느렸고, Transformer도 문맥이 길어질수록 단어 간 관계를 계산하는 비용과 이전 정보를 저장하는 메모리 부담이 크게 늘어나는 문제가 있습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: Transformer는 단어를 숫자 벡터와 위치 정보로 바꾼 뒤 Attention으로 필요한 앞부분의 정보를 골라 조합하고, 여러 층의 계산을 거쳐 다음 단어의 확률을 예측하며, KV Cache와 MHA·MQA·GQA·MLA 같은 구조로 반복 계산과 메모리 사용량을 줄입니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: KV 저장 방식을 선택할 때는 정확도와 메모리·처리 속도 사이의 균형을 고려해야 하며, 짧은 문맥과 매우 긴 문맥 서비스에 같은 최적화 방법을 적용해서는 안 됩니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.