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파운데이션 모델·LLM

프린스턴대, '순환 루프 변환기(RLT)' 아키텍처 공개

AI타임스·2026-09-14

요약

프린스턴대학 연구진이 대형언어모델의 이전 계산 결과를 다음 토큰 생성에 직접 연결하는 새로운 트랜스포머 아키텍처 '순환 루프 변환기(RLT)'를 알파카이브를 통해 공개했다. 이 아키텍처는 토큰 처리 후 생성된 디코더의 최종 은닉 상태와 어텐션 캐시를 다음 단계의 첫 입력으로 전달하도록 설계됐다. 기존 디코더 전용 LLM은 이전 토큰 정보를 KV 캐시에 저장해 어텐션으로 재참조할 뿐, 마지막 계산 결과를 다음 단계에 직결하지는 않았다.

큐레이터 노트

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기존 어텐션 방식이 과거 토큰을 '참조'하는 데 그쳤다면, 이번 제안은 직전 계산 결과 자체를 다음 단계의 입력으로 넘긴다는 점에서 구조적 차이가 있다.

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트랜스포머
트랜스포머는 입력 시퀀스의 모든 토큰 쌍 사이의 관계를 어텐션 메커니즘으로 직접 계산하여 문맥을 파악하는 신경망 아키텍처를 말한다.
KV 캐시
트랜스포머 기반 언어 모델이 토큰을 하나씩 생성할 때 이미 계산한 어텐션의 키(Key)와 값(Value) 벡터를 저장해 두었다가 다음 토큰 생성 시 재사용함으로써 중복 계산을 없애는 추론 최적화 기법을 말한다.
어텐션
입력의 각 요소가 출력을 생성하는 데 얼마나 중요한지를 계산해 가중치를 부여하는 신경망 메커니즘을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.

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