이러한 모델의 내부 메커니즘을 보다 잘 이해하기 위해서는 토큰 변환 효과 외에도 다른 중요한 요소들을 고려해야 합니다. 먼저, 주의 집중 가중치(attention weights) 외에도 토큰 간의 상호작용과 관계를 고려해야 합니다. 트랜스포머 모델은 토큰 간의 상호작용을 통해 정보를 전달하고 처리하는데, 이러한 상호작용이 모델의 예측에 중요한 영향을 미칩니다. 또한, 트랜스포머의 내부 구조와 계층적인 특성을 고려하여 각 계층에서의 토큰 변환과 정보 흐름을 분석하는 것이 중요합니다. 더불어, 모델의 학습 데이터와 손실 함수의 영향, 그리고 모델의 파라미터와 하이퍼파라미터 설정도 고려해야 합니다. 이러한 다양한 요소를 ganzug하게 고려하여 모델의 내부 동작을 보다 심층적으로 이해할 수 있습니다.