자연어 처리에서 선형대수가 필요한 이유

자연어처리에 대해 여러 논문을 읽고 공부하고 있지만, 대학교 때 배운 교과목 중 가장 중요하다고 판단되는 것은 단연 선형대수학이다. 2017년 발표된 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 Attention 메커니즘과 Softmax 연산만 보아도 선형대수학의 중요성을 쉽게 느낄 수 있다. Attention 메커니즘은 벡터와 행렬의 곱셈, 내적 연산, 그리고 확률 분포 계산과 같은 수학적 원리를 기반으로 동작하며, Softmax 연산은 고차원 공간에서 데이터를 정규화하여 특정 요소의 가중치를 구체화한다. 이러한 과정은 선형대수학적 사고를 바탕으로 효율적이고 정교하게 구현된다.

 

또한, 대표적인 언어 모델인 BERT와 GPT는 고차원 벡터 공간에서 텍스트의 의미를 학습하고 표현하는 데 선형대수학적 기법을 활용한다. 벡터 연산, 행렬 곱, 차원 축소 등 다양한 선형대수학적 원리가 자연어처리 모델의 구조와 학습 과정에 녹아들어 있는 것을 알 수 있을 것이다. 결론적으로, 선형대수학은 NLP의 전반적인 데이터 처리, 알고리즘 설계, 모델 학습 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 현대 NLP 연구와 발전에 없어서는 안 될 기반 학문이라고 뼈절이게 느끼게 되었다.