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그게 바로 어텐션 메커니즘이 어떤 데이터 포인트끼리 얼마나 강하게 연결될지 직접 계산해서 가중치를 부여한다는 거야. 단순한 선형 레이어가 아니라 각 토크를 다른 모든 토크와 비교하며 관계를 파악하니까, 문맥을 엄청나게 잘 이해하는 거지. 아직까지는 모든 것을 완벽하게 설명할 수는 없지만, 모델이 어떻게 복잡한 추론이나 패턴을 학습하는지에 대한 몇 가지 중요한 통찰들이 정리되어 있어서 읽어보면 머리가 좀 맑아질 것 같아. 출처: Hacker News | 원문: https://www.connorjdavis.com/p/intuitions-for-transformer-circuits