P5-13.3 보충학습: QKV와 multi-head attention¶

Section ID: P5-13.3 Version: v2026.07.23

P5-13.1과 P5-13.2에서는 어텐션(Attention)과 셀프 어텐션(self-attention)의 직관을 먼저 잡았습니다. 그런데 여기까지 읽으면 자연스럽게 다음 질문이 생깁니다.

그렇다면 어텐션이 실제 계산에서는 쿼리(query), 키(key), 값(value)으로 왜 설명되며, 멀티헤드 어텐션(multi-head attention)은 왜 따로 이름이 붙는가?

용어가 다시 흩어져 보일 때는 개념사전의 쿼리-키-값(query-key-value, QKV)과 멀티헤드 어텐션(multi-head attention) 항목을 함께 다시 봅니다.

QKV와 멀티헤드가 필요한 질문¶

• 쿼리(query), 키(key), 값(value)은 무엇을 뜻하나?
• 왜 셀프 어텐션 계산을 이 세 이름으로 나누어 설명하나?
• 멀티헤드 어텐션은 무엇을 여러 번 본다는 뜻인가?
• 트랜스포머를 읽을 때 이 개념을 어느 정도까지 이해하면 충분한가?

이 보충학습에서는 왜 이런 이름을 쓰는가, 한 head와 여러 head의 차이를 어떻게 직관적으로 읽는가를 붙잡는 데 집중합니다. 이 보충학습의 핵심은 새 수식을 더 외우는가가 아니라, 이미 잡은 attention 직관을 QKV와 multi-head라는 반복 이름으로 다시 읽게 만드는 데 있습니다.

역할 이름과 여러 관점의 구분¶

• query, key, value를 입문 수준에서 설명할 수 있습니다.
• self-attention을 질문하고, 맞는 위치를 찾고, 그 정보를 가져오는 계산으로 읽을 수 있습니다.
• multi-head attention을 관계를 한 종류로만 보지 않고 여러 관점으로 나누어 본다는 뜻으로 설명할 수 있습니다.
• Transformer 절을 다시 읽을 때 QKV와 multi-head가 어디에 놓이는지 떠올릴 수 있습니다.

먼저 아주 짧은 비유로 보면¶

query, key, value는 다음처럼 비유할 수 있습니다.

도서관 비유로 다시 쓰면 다음과 같습니다.

• query: 나는 지금 역사 책을 찾고 싶다
• key: 각 책 카드에는 역사, 과학, 소설 같은 표지가 붙어 있다
• value: 실제로 읽어 가져갈 책 내용

즉, attention은 지금 필요한 질문(query)에 맞춰 어울리는 표지(key)를 가진 위치를 찾고, 거기서 실제 내용(value)을 더 많이 가져오는 계산입니다.

운영 메모 문맥으로 바로 바꿔 읽으면 더 분명해집니다.

즉, QKV를 굳이 따로 부르는 이유는 지금 무엇을 찾는가, 각 위치가 어떤 종류 정보인가, 실제로 무엇을 가져와 표현을 바꿀 것인가를 분리해 읽기 위해서입니다. 이 절은 이 역할 이름이 왜 필요한지 붙잡는 자리이지, 행렬 차원과 구현 최적화를 다루는 자리가 아닙니다.

self-attention 안에서는 무엇이 달라지나¶

P5-13.2에서는 self-attention을 같은 시퀀스 안 토큰들이 서로를 참고해 표현을 다시 계산하는 방식이라고 설명했습니다. 여기서 QKV를 붙이면 같은 말을 조금 더 계산 친화적으로 다시 쓰게 됩니다.

• 현재 토큰은 나는 지금 무엇이 필요한가라는 query를 냅니다.
• 모든 토큰은 나는 어떤 정보인가라는 key를 가집니다.
• 모든 토큰은 내가 실제로 줄 수 있는 내용은 무엇인가라는 value를 가집니다.

즉, 현재 토큰은 자기 query와 다른 토큰들의 key를 비교해 누구를 더 참고할지를 정하고, 그다음 그 토큰들의 value를 가중 평균해 새 표현을 만듭니다.

이 흐름을 아주 단순하게 그리면 다음과 같습니다.

flowchart TD
  A["현재 토큰의 질문"]
  B["모든 키와 비교하기"]
  C["더 잘 맞는 위치에 더 큰 비중"]
  D["값들을 섞기"]
  E["새 토큰 표현"]

  A --> B
  B --> C
  C --> D
  D --> E

이 도식은 다음 순서의 계산을 압축합니다.

1. 현재 토큰이 질문을 던집니다.
2. 그 질문이 어떤 토큰 표지와 더 잘 맞는지 비교합니다.
3. 잘 맞는 위치에 더 큰 비중을 줍니다.
4. 그 위치들의 실제 내용(value)을 더 많이 섞어 새 표현을 만듭니다.

왜 굳이 key와 value를 나누나¶

입문 독자는 여기서 어차피 토큰 하나인데 왜 key와 value를 따로 부르지?라는 질문이 자연스럽습니다.

핵심은 찾는 기준과 가져올 내용의 역할이 다를 수 있기 때문입니다.

예를 들어 교대 인수인계 기록에서 이번 교대의 최종 결정을 찾는다고 해 보겠습니다.

• 결정, 승인, 보류 같은 단어는 지금 찾는 기준에 가까운 표지 역할을 합니다.
• 실제로 모델이 가져와야 하는 것은 그 문장 전체가 담고 있는 의미 표현입니다.

즉, key는 이 위치를 얼마나 참고할지 정하는 데 쓰이는 표지에 가깝고, value는 정말 섞어 와서 새 표현을 만들 내용에 가깝습니다.

이 구분을 한 문장으로 줄이면 다음과 같습니다.

key는 어디를 볼지 정하는 데 더 가깝고, value는 실제로 무엇을 가져올지에 더 가깝다.

작은 문장으로 다시 보면¶

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정지 해제는 요청되었다. 그러나 압력 복귀는 아직 완료되지 않았다.

만약 현재 토큰이 그러나 뒤 문맥을 이해하려 한다면, query는 무엇이 지금 대비를 이루는가를 찾는 질문처럼 작동할 수 있습니다. 이때 정지 해제 요청과 압력 복귀 미완료라는 두 표현이 각각 다른 key를 내고, 현재 query와 더 잘 맞는 위치가 더 큰 비중을 받습니다. 그리고 그 위치의 value가 더 많이 섞여 현재 표현이 업데이트됩니다.

즉, self-attention에서 토큰 하나는 문장 전체를 다시 훑으며 지금 내 해석에 필요한 단서를 골라 섞는 방식입니다.

multi-head attention은 무엇을 여러 번 본다는 뜻인가¶

이제 다음 질문이 생깁니다.

한 번의 attention이면 충분한데, 왜 multi-head가 필요한가?

핵심은 한 종류의 관계만 보지 않고, 서로 다른 관점으로 토큰 관계를 나누어 읽는다는 점입니다.

한 종류의 관계만 보지 말고, 서로 다른 관점으로 여러 번 관계를 읽어 보자.

예를 들어 문장에서는 같은 토큰이라도 여러 관계가 함께 중요할 수 있습니다.

• 어떤 head는 주어-동사 관계를 더 잘 볼 수 있습니다.
• 어떤 head는 수식 대상이나 지시어 관계를 더 잘 볼 수 있습니다.
• 어떤 head는 가까운 토큰 결합을, 다른 head는 더 먼 토큰 연결을 더 잘 볼 수 있습니다.

즉, multi-head attention은 하나의 정답 관계만 보는 대신, 여러 종류의 관련성을 나누어 읽는 장치입니다.

아래 표는 같은 장면에서 single-head와 multi-head가 남기는 관계 정보의 차이를 바로 비교합니다.

도식으로 보면¶

flowchart TD
  A["같은 입력 토큰"]
  B["헤드 1<br/>한 관계 패턴"]
  C["헤드 2<br/>다른 관계 패턴"]
  D["헤드 3<br/>또 다른 관계 패턴"]
  E["헤드 결과 합치기"]
  F["더 풍부한 토큰 표현"]

  A --> B
  A --> C
  A --> D
  B --> E
  C --> E
  D --> E
  E --> F

이 도식에서 핵심은 입력이 여러 개로 쪼개진다가 아니라, 같은 입력을 여러 관점으로 읽은 결과를 다시 합친다는 점입니다.

같은 판단 문장을 single-head와 multi-head 감각으로 더 짧게 병치하면 다음처럼 볼 수 있습니다.

flowchart TD
  A["같은 판단 문장"]

  subgraph S["싱글 헤드"]
    B["결정, 근거, 조건이 한 문맥으로 절충"]
  end

  subgraph M["멀티헤드"]
    C["헤드 1: 결정-근거 관계"]
    D["헤드 2: 결정-조건 관계"]
  end

  A --> B
  A --> C
  A --> D

이 비교 도식에서 먼저 붙잡아야 할 점은 다음과 같습니다.

• single-head는 결정, 근거, 조건을 하나의 절충 문맥으로 접기 쉽습니다.
• multi-head는 같은 입력을 보더라도 결정 쪽 관계, 조건 쪽 관계처럼 다른 관련성 패턴을 나눠 남길 수 있습니다.
• 이 감각이 잡혀야 멀티헤드를 attention을 여러 번 반복한다가 아니라 관계 종류를 분리해 유지한다는 구조로 읽게 됩니다.

사례 및 예시¶

이 절의 사례는 먼 위치를 다시 본다 자체보다, 무슨 종류의 관계를 따로 들고 가야 하는가를 먼저 봐야 합니다. 즉, 같은 문장을 읽더라도 결정, 근거, 조건, 정의-사용 같은 관계를 하나의 평균 문맥으로 접을지, 서로 다른 관점으로 나눠 들고 갈지를 구분해서 읽어야 합니다.

대표 사례. 절차 문서 변환¶

긴 절차 문서를 작업 지침으로 바꿀 때 사람은 보통 단어 뜻 하나만 맞추면 된다고 느끼기 쉽습니다. 하지만 실제로는 주체-행동 관계, 수식 범위, 부정 표현, 예외 조건이 동시에 중요할 수 있습니다. 예를 들어 한 표현이 무엇을 꾸미는가와 어디에 대비되는가를 동시에 봐야 제대로 지침이 만들어지는 장면이 있습니다. 이때 한 번의 attention만으로 모든 관계를 한 종류로만 읽으면 중요한 차이가 섞일 수 있습니다. multi-head attention은 서로 다른 관계를 나누어 읽는다는 직관을 주므로, 절차 문서에서 여러 문법 단서를 함께 반영하는 장면을 설명하기 좋습니다. 그래서 이 사례에서 확인해야 할 결과는 현재 지침 문구가 한 관계만 따라가지 않고, 주체-행동 관계와 예외 조건 범위를 서로 다른 관점으로 함께 남겨 실제 작업 순서를 덜 왜곡하는가입니다.

같은 관점은 교대 판단 문장 정리나 정비 코드 읽기에도 그대로 이어집니다. 다만 이 절에서 붙잡을 핵심은 도메인 이름이 아니라, 한 문맥으로 절충되기 쉬운 관계를 여러 head가 서로 다른 관점으로 나누어 유지하는가입니다.

flowchart TD
  A[같은 판단 문장] --> B[싱글 헤드: 결정, 근거, 조건이 함께 접힘]
  A --> C[멀티헤드: 결정-근거 관계가 따로 유지됨]
  A --> D[멀티헤드: 결정-조건 관계가 따로 유지됨]
  B --> E[하나의 절충 해석]
  C --> F[결정 근거가 계속 보임]
  D --> G[결정 조건이 계속 보임]

이 도식은 같은 판단 문장이 single-head에서는 절충되고 multi-head에서는 결정·근거·조건 관계로 다시 나뉘는 차이를 압축해 보여 줍니다.

세 사례에서 공통으로 확인해야 할 결과는 관계를 한 줄로만 읽지 않고 여러 관점으로 나누어 본다는 점입니다. 절차 문서 변환에서는 주체-행동 관계와 예외 조건이 함께 유지되는지, 교대 판단 문장에서는 결론과 근거와 조건이 함께 남는지, 코드에서는 정의-사용과 조건-결과 관계가 함께 이어지는지를 보면 충분합니다.

이 사례들에서 최종적으로 확인해야 할 결과도 분명합니다. multi-head의 차이는 attention을 여러 번 돈다는 데 있지 않고, single-head에서는 한 문맥으로 절충되기 쉬운 여러 관계를 서로 다른 head에 나누어 더 오래 유지한다는 데 있습니다.

연습 및 예제¶

이번 예제의 목표는 같은 토큰열을 보더라도 head마다 서로 다른 관계를 읽고, 그 차이가 head 가중치 변화에 따라 얼마나 커지거나 줄어드는지 직접 실험해 보는 것입니다.

이번에는 짧은 운영 보고서 조각을 CSV로 분리해 읽어 보겠습니다. 정지결정, 압력이상, 복귀조건 같은 조각이 있을 때, single-head는 이 셋을 하나의 절충 문맥으로 접기 쉽고, multi-head는 결정 쪽, 조건 쪽 같은 관점을 나눠 유지할 수 있는지를 보는 것이 핵심입니다.

입력:

• qkv-multihead-report-scenarios.csv
• 4개 운영 보고서, 3개 head 시나리오, 36개 토큰 행
• 토큰별 의미 축 decision_axis, evidence_axis, condition_axis
• 비교 기준 single_weight와 두 head의 head1_weight, head2_weight

출력:

• 각 시나리오의 single-head 문맥
• 각 시나리오의 head 1, head 2 문맥
• single-head 대비 head별 차이
• 두 head가 얼마나 다른 관계를 읽었는지 보여 주는 분리 정도

문제 상황:

• multi-head attention은 말로만 들으면 추상적이므로, head를 얼마나 다르게 두었을 때 관계 분리가 실제로 커지는가를 직접 비교해 볼 필요가 있다

확인할 개념:

• 서로 다른 head는 같은 토큰열에서도 다른 관계를 강조할 수 있다
• head 가중치가 비슷하면 multi-head도 절충에 가까워지고, 멀어지면 관계 분리가 더 커진다
• 여러 head 결과를 합치면 single-head보다 더 풍부한 표현을 만들 수 있다

CSV의 한 행은 특정 운영 보고서의 특정 시나리오에서 한 토큰 조각이 single-head와 두 head에 얼마나 반영되는가를 뜻합니다. 본문 코드는 그중 ops_pressure_return 보고서만 골라 세 시나리오를 비교합니다.

CSV 일부를 먼저 보면 다음과 같습니다.

입력(input):

위 CSV를 읽어 ops_pressure_return 보고서의 세 가지 head 가중치 시나리오를 비교합니다.

코드를 보기 전에 먼저 각 시나리오가 어떤 관계 분리 정도를 남길지 예상해 보면, 절충된 한 문맥과 나뉜 여러 관계의 차이가 더 잘 보입니다.

이 표의 목적은 정확한 벡터 값을 미리 계산하는 데 있지 않습니다. multi-head가 단순 반복이 아니라, head를 어떻게 설계하느냐에 따라 관계 분리가 커지기도 하고 다시 절충에 가까워지기도 한다는 점을 코드 전에 붙잡는 데 있습니다.

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from pathlib import Path
import csv
import math

DATA_PATH = Path("docs/assets/part-05/chapter-13/qkv-multihead-report-scenarios.csv")
FOCUS_REPORT_ID = "ops_pressure_return"
CONTEXT_AXES = [
    ("decision_axis", ["decision_axis"]),
    ("evidence_condition_axis", ["evidence_axis", "condition_axis"]),
]

with DATA_PATH.open(encoding="utf-8", newline="") as f:
    rows = list(csv.DictReader(f))

focus_rows = [row for row in rows if row["report_id"] == FOCUS_REPORT_ID]
scenario_names = []
for row in focus_rows:
    if row["scenario"] not in scenario_names:
        scenario_names.append(row["scenario"])


def weighted_context(scenario_rows, weight_column):
    return [
        sum(
            float(row[weight_column]) * sum(float(row[column]) for column in source_columns)
            for row in scenario_rows
        )
        for _, source_columns in CONTEXT_AXES
    ]


def vector_diff(left, right):
    return [left_value - right_value for left_value, right_value in zip(left, right)]


def l2_distance(left, right):
    return math.sqrt(sum((l - r) ** 2 for l, r in zip(left, right)))


def summarize_scenario(name):
    scenario_rows = [row for row in focus_rows if row["scenario"] == name]
    single_head_context = weighted_context(scenario_rows, "single_weight")
    head1_context = weighted_context(scenario_rows, "head1_weight")
    head2_context = weighted_context(scenario_rows, "head2_weight")
    difference_from_single = vector_diff(head1_context, single_head_context) + vector_diff(
        head2_context, single_head_context
    )
    head_separation = l2_distance(head1_context, head2_context)

    print(f"[{name}]")
    print("tokens =", [row["token"] for row in scenario_rows])
    print("single_head_context =", [round(value, 3) for value in single_head_context])
    print("head1_context       =", [round(value, 3) for value in head1_context])
    print("head2_context       =", [round(value, 3) for value in head2_context])
    print("difference_from_single =", [round(value, 3) for value in difference_from_single])
    print("head_separation =", round(head_separation, 3))
    print()


print("csv_rows =", len(rows))
print("focus_report_rows =", len(focus_rows))
print("context_axes =", [name for name, _ in CONTEXT_AXES])
print()

for scenario_name in scenario_names:
    summarize_scenario(scenario_name)

출력에서는 각 시나리오의 head_separation과 difference_from_single이 어떻게 달라지는지부터 보면 됩니다.

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csv_rows = 36
focus_report_rows = 9
context_axes = ['decision_axis', 'evidence_condition_axis']

[balanced_heads]
tokens = ['정지결정', '압력이상', '복귀조건']
single_head_context = [1.3, 0.9]
head1_context       = [1.2, 0.85]
head2_context       = [1.5, 1.0]
difference_from_single = [-0.1, -0.05, 0.2, 0.1]
head_separation = 0.335

[decision_vs_condition_split]
tokens = ['정지결정', '압력이상', '복귀조건']
single_head_context = [1.3, 0.9]
head1_context       = [1.0, 0.5]
head2_context       = [1.9, 1.2]
difference_from_single = [-0.3, -0.4, 0.6, 0.3]
head_separation = 1.14

[condition_heavy_both_heads]
tokens = ['정지결정', '압력이상', '복귀조건']
single_head_context = [1.3, 0.9]
head1_context       = [1.85, 1.05]
head2_context       = [2.1, 1.05]
difference_from_single = [0.55, 0.15, 0.8, 0.15]
head_separation = 0.25

이 예제에서 먼저 볼 산출물은 시나리오별 head_separation입니다. decision_vs_condition_split은 두 head가 결정 쪽과 조건 쪽으로 실제로 갈라지므로 분리 정도가 가장 크고, condition_heavy_both_heads는 head가 둘이어도 같은 조건 쪽을 함께 보므로 분리 정도가 작습니다.

두 번째 산출물은 single-head 문맥과 head 1, head 2 문맥이 좌표 위에서 어디로 갈라지는지입니다. 회색 점은 같은 single-head 기준이고, 파란 삼각형과 주황 사각형 사이의 거리가 커질수록 두 head가 서로 다른 관계를 더 분리해서 읽는다고 볼 수 있습니다.

즉, single-head가 여러 관계를 하나의 절충 표현으로 접는다면, multi-head는 서로 다른 관계 읽기 결과를 나란히 유지해 단일 평균에서 사라질 차이를 더 오래 들고 갑니다. 다만 그 효과는 head 수 자체보다 head들이 실제로 얼마나 다른 관계를 읽는가에 더 크게 좌우됩니다.

이 숫자를 운영 보고서 읽기로 바꾸면, balanced_heads는 아직 절충에 가까운 요약이고, decision_vs_condition_split은 결정 쪽 문맥과 조건 쪽 문맥을 분리해 유지하는 읽기에 가깝습니다. 반대로 condition_heavy_both_heads는 head가 둘이어도 둘 다 조건 쪽으로 몰려, multi-head의 장점이 줄어든 장면으로 읽을 수 있습니다. 중요한 것은 벡터 값 자체보다, 서로 다른 head가 어떤 종류 판단을 따로 남겨 두는가입니다.

실제 multi-head attention은 이후 선형 변환까지 포함해 더 정교하게 결합되지만, 입문 단계에서는 서로 다른 관계 읽기 결과를 나란히 유지한다는 감각과 head를 어떻게 나누느냐가 중요하다는 감각까지 잡으면 충분합니다.

이 예제는 한 번 실행하고 끝내기보다, 아래 세 가지 조작을 직접 해 보면서 관계 분리가 언제 커지고 언제 줄어드는지 확인하는 편이 좋습니다.

앞의 숫자는 실제 대규모 multi-head attention 전체를 구현한 것은 아니지만, single-head가 여러 관계를 한 번에 평균내며 하나의 절충된 문맥으로 남기는 반면 multi-head는 서로 다른 관계 읽기 결과를 나란히 유지한 뒤 함께 쓴다는 비교 기준과, head 설계가 그 차이를 키우거나 줄인다는 실험 기준은 충분히 드러납니다. 즉, multi-head attention은 단순히 attention을 여러 번 반복한다는 뜻이 아니라, 서로 다른 종류의 관련성 패턴을 동시에 잃지 않게 들고 갈 수 있도록 head를 나누는 구조에 더 가깝습니다.

이 절에서 독자가 최종적으로 붙잡아야 하는 것도 같습니다. QKV는 무엇을 찾는가, 어떤 표지와 맞는가, 무엇을 실제로 가져오는가를 나눠 읽게 하는 이름이고, multi-head는 그렇게 찾은 관계를 한 번에 평균내지 않고 결정, 근거, 조건처럼 다른 관점으로 더 오래 유지하게 하는 구조입니다.

Part 5 흐름에서 왜 중요한가¶

이 보충학습은 attention 절과 Transformer 절 사이에 끼어 있는 세부 구현 메모가 아닙니다. 오히려 본편에서 이미 잡은 직관을 왜 이런 이름과 구조가 붙는가로 연결해 주는 회수 위치입니다. attention과 self-attention의 핵심 직관은 이미 본문에서 닫았지만, QKV와 multi-head라는 이름이 Transformer 본문에서 반복 등장하므로, 이 절은 수식 메모가 아니라 이름을 다시 읽어 주는 입문 회수 위치로 남겨 두는 편이 더 적절합니다. 다음 장 P5-14.1에서는 이 이름들이 Transformer 블록 안에서 어디에 놓이는지를 이어서 설명합니다.

체크리스트¶

• 쿼리-키-값(QKV)이 어텐션 계산을 설명하는 이름이라는 점을 설명할 수 있는가?
• 멀티헤드 어텐션이 왜 여러 관점의 참조 계산으로 읽히는지 말할 수 있는가?
• query, key, value를 질문, 표지, 가져올 내용의 역할 차이로 설명할 수 있는가?
• multi-head attention은 한 종류의 관계만 보지 않고 여러 관점의 관련성을 함께 읽는 방식이라는 점을 말할 수 있는가?
• single-head와 multi-head의 차이를 절충된 하나의 관계와 여러 관계 관점의 동시 유지로 나눠 말할 수 있는가?
• attention 직관만으로는 query, key, value 이름이 갑자기 튀어 보일 때, QKV 회수 관점을 먼저 떠올릴 수 있는가?
• head를 왜 여러 개 두는지 설명해야 할 때, single-head 절충과 multi-head 다관점 유지 차이를 다시 볼 수 있는가?
• 다음 Transformer 절을 읽을 때도 먼저 이 이름들이 왜 블록 안 핵심 부품으로 반복되는가를 떠올릴 준비가 되어 있는가?

출처와 참고 자료¶

• Ashish Vaswani et al., Attention Is All You Need, NeurIPS 2017, 확인 날짜: 2026-07-19. https://papers.nips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html
• Jay Alammar, The Illustrated Transformer, 확인 날짜: 2026-06-30. https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016, 확인 날짜: 2026-06-30. https://www.deeplearningbook.org/