tp_attn 메서드는 입력 텐서를 재구성하여 multi-head attention 메커니즘에 맞게 데이터를 준비하는 중요한 단계입니다. 이 메서드를 통해 입력된 텐서는 여러 개의 attention head로 분할되고, 각 head는 특정 부분의 정보를 독립적으로 처리할 수 있습니다. 코드를 자세히 살펴보겠습니다.

1. x_shape 계산

x_shape = x.size()[:-1] + (self.num_heads, self.attn_head_size)

• x.size()[:-1]: x 텐서의 마지막 차원(hidden dimension)을 제외한 나머지 차원들(일반적으로 batch 크기와 sequence 길이)을 가져옵니다. 예를 들어, 만약 x의 크기가 (batch_size, seq_len, hidden_size)라면, x.size()[:-1]는 (batch_size, seq_len)이 됩니다.
• self.num_heads: Attention head의 수입니다. Multi-head attention에서는 여러 개의 head가 병렬적으로 동작합니다.
• self.attn_head_size: 각 head가 담당할 hidden size입니다. 이것은 hidden_size를 num_heads로 나눈 값입니다.

따라서, **x_shape**는 (batch_size, seq_len, num_heads, attn_head_size)가 됩니다. 이 과정에서 텐서는 원래의 hidden dimension을 각 head가 독립적으로 처리할 수 있도록 나눠서 재구성됩니다.

2. 텐서 재구성 (view)

x = x.view(*x_shape)

• x.view(*x_shape): 텐서를 x_shape에 맞게 재배열합니다. view 함수는 텐서의 데이터를 새로운 차원으로 해석하게 만듭니다. 이 경우, hidden_size로 표현되던 마지막 차원을 num_heads와 attn_head_size로 나누어 새롭게 표현합니다.

예를 들어, 원래 x의 크기가 (batch_size, seq_len, hidden_size)이고, hidden_size가 512이며, num_heads가 8이라고 가정합시다. 그러면 attn_head_size는 512 / 8 = 64가 됩니다. view 이후 텐서의 크기는 (batch_size, seq_len, 8, 64)가 됩니다. 이는 각 sequence에서 512 차원의 데이터를 8개의 head로 나누어 64 차원씩 처리하게 만듭니다.

3. 텐서의 차원 재배열 (permute)

return x.permute(0, 2, 1, 3)

• x.permute(0, 2, 1, 3): 텐서의 차원을 재배열합니다. permute 함수는 지정된 순서에 따라 텐서의 차원을 바꿉니다. 여기서 (0, 2, 1, 3)은:
  • 0: batch_size
  • 2: num_heads
  • 1: seq_len
  • 3: attn_head_size

따라서, 최종적으로 x의 크기는 (batch_size, num_heads, seq_len, attn_head_size)가 됩니다. 이 배치는 각 head가 독립적으로 attention을 계산할 수 있도록 데이터가 준비된 상태입니다.

전체 요약

• tp_attn 함수는 입력 텐서를 multi-head attention에 적합한 형태로 변환합니다.
• 이 과정에서 hidden_size를 각 head별로 분할하여, 각 head가 자신의 부분만 독립적으로 처리할 수 있도록 합니다.
• 최종적으로 x는 (batch_size, num_heads, seq_len, attn_head_size)의 형태를 가지며, 이는 이후 attention 계산에서 사용됩니다.

이렇게 변환된 텐서는 각 head가 각각의 Query, Key, Value를 계산하고, 병렬적으로 attention을 수행하여 다양한 관점에서 입력 데이터의 관계를 학습할 수 있게 됩니다.