Transformer 연산량: 두 연구는 왜 다른 결과를 보일까?
소스
소스 3개어텐션 층과 순환 층 비교
이 부록은 논문 “Attention Is All You Need”의 층별 계산 복잡도 비교를 이용한 대략적인 추정으로, 이 데모를 위해 작성했습니다.
어텐션 층의 연산량은 길이² × 차원에, 순환 층은 길이 × 차원²에 비례합니다. 두 연구 모두 모델 차원이 512입니다. 그림 2는 이 추정치를 두 층에 대해 입력 길이별로 그리고, 두 연구의 입력 길이를 표시합니다.
- 어텐션 층
- 순환 층
이는 대략적인 규모를 추정한 값입니다. 상수 계수와 피드포워드 층 등 모델의 나머지 부분을 제외하므로 어느 연구의 측정 비율도 재현할 수 없습니다.
현재 자료: 어텐션 연산량 부록(예시).pdf · 2페이지 · 그림 2
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PDF지역 유동 인구 조사.pdf01
“방문객 예측은 다음 조건을 가정합니다: 철도 노선 개통 이후.”
18페이지 · 예측 가정
MP3프로젝트 논의.mp302
“1단계는 내년에 재개장할 예정이지만, 교통 연결은 준비되지 않을 수 있습니다.”
회의 발췌 · 12:48
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자주 묻는 질문
DeepShelf란 무엇인가요?
DeepShelf는 깊이 있는 연구와 학습을 위한 클라우드 작업 공간입니다. 논문, 보고서, 녹음, 초안, 스프레드시트 등 긴 자료를 하나의 프로젝트에 모아 AI에 질문하고, 자료를 비교하고, 후속 질문을 할 수 있습니다. 조사 결과는 다운로드 가능한 보고서로 만들 수 있습니다. 답변의 인용을 클릭하면 원자료로 돌아가 확인할 수 있습니다. DeepShelf 1.0 외에 GPT, Claude, DeepSeek, Kimi 등도 지원하며 이용 가능한 모델은 요금제에 따라 다릅니다.
요금제별 모델 보기DeepShelf는 ChatGPT 같은 도구와 어떻게 다른가요? 파일을 먼저 업로드하는 이유는 무엇인가요?
ChatGPT 같은 도구도 전송한 파일을 읽을 수 있습니다. 차이는 업로드한 다음의 처리에 있습니다. DeepShelf는 각 자료를 먼저 읽고 메모를 만듭니다. 이를 파싱이라고 하며 다음 세 가지 이점이 있습니다.
- 이후 답변은 사용자의 자료를 우선 참고하므로 더 정확합니다.
- 자료가 하나의 프로젝트에 보관되므로 새 대화를 시작할 때 다시 보낼 필요가 없습니다.
- 답변의 모든 인용에서 원문을 확인할 수 있습니다. PDF는 원래 레이아웃의 해당 구절을 열고, 녹음은 해당 시점과 전사문으로 이동하며, Word, TXT, EPUB 파일은 파싱한 텍스트를 엽니다.
DeepShelf는 여러 권의 긴 책이나 많은 보고서를 한꺼번에 다루고 그 관계를 찾을 수 있나요?
네. 하나의 프로젝트에 모은 뒤 이번 질문에 사용할 자료를 선택하고 공통점과 차이점, 연관성을 물어보세요. 여러 권의 책 전문을 동시에 사용해 책 사이를 넘나드는 질문까지 시험했으며, 유사 제품보다 훨씬 좋은 결과를 얻었습니다. 그 규모가 최대 한도인 것도 아닙니다. 실제 한도는 프로젝트당 자료 수와 파일별 크기 등 요금제에서 정합니다. 스캔본이나 스프레드시트는 텍스트를 선택할 수 있는 PDF만큼 잘 처리되지 않을 수 있습니다. 제시된 각 연관성은 인용을 열어 확인하세요.
DeepShelf에 어떤 파일 형식을 업로드할 수 있나요?
DeepShelf는 PDF, Word(DOCX), 일반 텍스트(TXT), 전자책(EPUB), 이미지(JPG, JPEG, PNG), 오디오(WAV, MP3, M4A, OGG), 웹페이지(HTML, HTM), 스프레드시트(CSV, XLSX), PowerPoint(PPTX) 등을 지원합니다. 파일 크기와 프로젝트당 파일 수는 요금제에 따라 다릅니다.
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요금제 한도 비교DeepShelf에 업로드한 논문, 녹음, 고객 자료가 모델 학습에 사용되나요?
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