Longformer

Longformer는 매우 긴 문서를 효율적으로 처리하도록 설계된 고급 Transformer 기반 모델입니다. Allen Institute for AI의 연구원들이 개발했으며, 주요 혁신은 BERT와 같은 표준 Transformer 모델의 2차 스케일링과 달리 시퀀스 길이에 따라 선형적으로 스케일링되는 어텐션 메커니즘입니다. 이러한 효율성 덕분에 이전 아키텍처에서는 계산적으로 매우 비쌌던 수천 또는 수만 개의 토큰을 포함하는 텍스트에 대해 복잡한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.

Longformer 작동 방식

Longformer 효율성의 핵심은 표준 Transformer의 전체 self-attention 메커니즘을 대체하는 고유한 attention 패턴에 있습니다. 모든 토큰이 다른 모든 토큰에 attention하는 대신 Longformer는 두 가지 유형의 attention을 결합합니다.

• Sliding Window (Local) Attention: 대부분의 토큰은 양쪽에서 고정된 수의 인접 토큰에만 주의를 기울입니다. 이는 인간 독자가 바로 주변의 단어를 기반으로 단어를 이해하는 방식과 유사하게 로컬 컨텍스트를 캡처합니다. 이 접근 방식은 로컬 패턴 활용에 있어 CNN(Convolutional Neural Networks)의 성공에서 영감을 받았습니다.
• 글로벌 어텐션: 미리 선택된 소수의 토큰은 전체 시퀀스의 다른 모든 토큰에 참석할 수 있음을 의미하는 글로벌 주의를 갖도록 지정됩니다. 이러한 "글로벌" 토큰은 전체 문서에서 고급 정보를 수집하는 역할을 합니다. 작업별 미세 조정, 이러한 글로벌 토큰은 종종 전략적으로 선택되는데, 예를 들어 [CLS] 분류 작업을 위한 토큰입니다.

이러한 조합은 계산 효율성과 복잡한 문서를 이해하는 데 필요한 장거리 종속성을 캡처하는 것 사이의 균형을 제공합니다. 원래 연구는 논문 "Longformer: 장문서 변환기"에 자세히 설명되어 있습니다.

AI 및 머신러닝 분야에서의 응용

Longformer의 긴 시퀀스 처리 능력은 이전에는 비현실적이었던 많은 애플리케이션에 대한 가능성을 열어줍니다.

• 긴 문서 분석: 전체 책, 긴 연구 논문 또는 복잡한 법률 문서에 대한 텍스트 요약 또는 질의 응답과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 법률 기술 회사는 Longformer 기반 모델을 사용하여 관련 증거를 찾기 위해 수천 페이지의 증거 개시 문서를 자동으로 스캔할 수 있습니다.
• 대화 시스템 및 챗봇: 챗봇 또는 가상 어시스턴트 환경에서 Longformer는 훨씬 더 긴 대화 기록을 유지할 수 있으므로 장기간에 걸쳐 보다 일관성 있고 상황을 인식하는 상호 작용이 가능합니다.
• 유전체학 및 생물정보학: 이 아키텍처는 긴 DNA 또는 단백질 서열을 분석하는 데 적합하여 연구자가 방대한 유전 데이터 세트 내에서 패턴과 기능을 식별하도록 돕습니다. 연구실에서는 이를 적용하여 전체 염색체 내에서 특정 유전자 서열을 찾을 수 있습니다.

사전 훈련된 Longformer 모델은 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 널리 사용할 수 있으므로 개발자는 다양한 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.

관련 용어와의 비교

Longformer는 긴 시퀀스에 대한 표준 Transformer의 제한 사항을 극복하도록 설계된 여러 모델 중 하나입니다.

• 표준 트랜스포머: 핵심적인 차이점은 어텐션 메커니즘입니다. Longformer의 효율적인 어텐션 패턴은 긴 시퀀스를 위해 설계되었지만, 표준 트랜스포머의 전체 self-attention은 긴 입력에 대해 메모리 및 컴퓨팅 집약도가 너무 높습니다.
• Reformer: 또 다른 효율적인 Transformer인 Reformer는 LSH(Locality-Sensitive Hashing) 어텐션 및 가역 레이어와 같은 기술을 사용하여 리소스 사용량을 줄입니다. 둘 다 긴 시퀀스를 대상으로 하지만 효율성을 달성하기 위해 서로 다른 기술 전략을 사용합니다.
• Transformer-XL: 이 모델은 더 긴 컨텍스트를 관리하기 위해 재귀 및 상대적 위치 임베딩을 도입하여 텍스트 생성과 같은 자동 회귀 작업에 특히 효과적입니다. 대조적으로 Longformer는 단일 긴 문서를 한 번에 양방향 컨텍스트로 처리하도록 설계되었습니다.

이러한 NLP 모델은 객체 감지와 같은 작업에 탁월한 Ultralytics YOLO와 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 다르지만, 계산 효율성을 위한 노력은 공통된 주제입니다. Longformer의 혁신과 같이 복잡성을 줄이는 혁신은 강력한 딥 러닝 모델을 다양한 하드웨어에서 실시간 추론 및 모델 배포에 실용적으로 만드는 데 매우 중요합니다. 이러한 고급 모델 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 간소화할 수 있습니다.