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[NLP] Feed-Forward Network — Transformer의 숨은 표현력 (FFN, GELU, SwiGLU, MoE)

Attention이 토큰끼리 섞는 일을 한다면, FFN은 각 토큰을 변환하는 역할을 한다. 단순한 2층 MLP이지만 모델 전체 파라미터의 약 2/3를 차지하는 이 컴포넌트의 구조, 활성 함수 변천(ReLU → GELU → SwiGLU), key-value memory 해석, MoE까지 정리한다.