Gemini 트랜스포머 모델의 작동 원리: GQA, SwiGLU 및 네이티브 멀티모달리티
Google의 Gemini 모델은 네이티브 멀티모달리티, 거대한 컨텍스트 창, 주요 아키텍처 최적화를 도입하여 AI 기능의 새로운 기준을 세웠습니다. GPT-3나 BERT와 같은 기존 모델과 달리 Gemini는 처음부터 여러 데이터 유형을 처리하도록 설계되었으며 매우 효율적인 어텐션 메커니즘을 사용합니다.
이 글에서는 Gemini 트랜스포머 모델의 핵심 아키텍처 선택을 알아보고, 기존 아키텍처와 어떻게 비교되는지 분석하며, PyTorch로 그룹화 쿼리 어텐션(GQA) 및 SwiGLU 피드포워드 네트워크를 구현해 봅니다.
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