이 개념은 샵투스쿨의 “트랜스포머 모델로 GPT만들기” 학습 중 수강생분들이 더 자세히 알고 싶어하시는 용어들을 설명한 것입니다.
입력 토큰의 패딩 값은 시퀀스의 길이를 동일하게 맞추기 위해 추가되는 임의의 특정 값입니다. 패딩은 일반적으로 모든 시퀀스 중 가장 긴 시퀀스와 동일한 길이로 맞추기 위해 사용됩니다. 이는 배치 처리나 모델의 입력으로 일정한 크기의 텐서를 사용해야 하는 경우에 특히 유용합니다.
패딩 값을 사용하여 시퀀스의 길이를 맞추면 모델은 모든 입력 시퀀스를 동일한 크기로 처리할 수 있습니다. 패딩은 실제 데이터와 구분하기 위해 일반적으로 특별한 식별자 또는 숫자로 표시됩니다. 예를 들어, 자연어 처리에서는 일반적으로 패딩 값으로 0을 사용합니다.
모델이 패딩 토큰을 인식하고 무시할 수 있도록 입력 토큰의 패딩 값은 마스킹이나 특별한 처리를 통해 표시되고 처리됩니다. 이를 통해 모델은 패딩에 영향을 받지 않고 실제 데이터에만 집중할 수 있습니다.
시퀀스의 길이가 서로 다른 예시로는 문장의 단어 수가 다른 경우를 들 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 두 개의 문장이 있다고 가정해 봅시다:
– 문장 1: “나는 공부를 합니다.”
– 문장 2: “나는 맛있는 음식을 좋아합니다.”
위의 두 문장은 단어 수가 다릅니다. 첫 번째 문장은 4개의 단어로 구성되어 있고, 두 번째 문장은 6개의 단어로 구성되어 있습니다. 이러한 경우에 각 문장을 모델에 입력으로 전달하려면 길이가 동일하도록 맞춰야 합니다.
따라서 패딩 값을 사용하여 길이를 맞추는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 길이가 더 짧은 문장을 패딩 토큰으로 채워서 동일한 길이로 맞출 수 있습니다. 이렇게 하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:
– 문장 1: “나는 공부를 합니다.” -> “나는 공부를 합니다. [PAD] [PAD]”
– 문장 2: “나는 맛있는 음식을 좋아합니다.” -> “나는 맛있는 음식을 좋아합니다.”
이제 두 문장의 길이가 모두 6개의 토큰으로 동일하게 맞춰졌습니다. 이렇게 동일한 길이의 시퀀스를 사용하면 모델이 일관된 입력을 받을 수 있으며, 배치 처리와 메모리 관리 등의 효율성을 높일 수 있습니다.
입력 토큰의 패딩값을 무시하는 것과 실제 처리에서 패딩값을 주는 상황은 다음과 같이 예를 들 수 있습니다:
가정해보겠습니다. 우리는 영화 리뷰 분류 모델을 만들고자 합니다. 각 리뷰는 텍스트 시퀀스로 표현되며, 모델에 입력하기 전에 시퀀스의 길이를 일정하게 맞추기 위해 패딩을 적용해야 합니다. 패딩을 적용하면 모든 리뷰 시퀀스의 길이가 동일해지는데, 이를 위해 패딩 토큰을 사용합니다.
일상생활에서는 사용자가 짧은 리뷰를 작성할 때에도 시퀀스 길이를 맞추기 위해 패딩을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 “좋아요”라는 간단한 리뷰를 작성한다고 가정해봅시다. 그러나 리뷰의 최소 길이가 10 단어여야 한다는 규칙이 있어서 패딩을 추가해야 하는 상황입니다. 따라서 “좋아요”라는 리뷰에 패딩 토큰을 추가하여 “좋아요 [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]”와 같이 10 단어로 만들 수 있습니다.
이 경우, 모델은 입력 토큰에서 패딩 토큰을 무시하도록 학습되어야 합니다. 패딩 토큰은 실제 리뷰의 의미를 나타내지 않으며, 모델은 패딩 토큰을 통해 학습하면 안 되기 때문입니다. 따라서 모델은 패딩 토큰을 무시하고 실제 리뷰의 내용에 집중하여 예측을 수행하게 됩니다.
이와 같이 패딩 값을 무시하고 실제 처리에는 사용하지 않는 것은 입력 데이터의 크기를 통일하기 위한 필수적인 과정입니다. 패딩 토큰은 모델이 실제 데이터에 집중하도록 도와주는 역할을 합니다.
입력 토큰과 패딩 토큰을 비교하는 코드는 다양한 방법으로 작성될 수 있습니다. 일반적으로는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:
1. NumPy를 사용한 방법:
“`python
import numpy as np
# 입력 토큰과 패딩 토큰 비교
input_tokens = np.array([…]) # 입력 토큰 배열
padding_token = 0 # 패딩 토큰 값
mask = input_tokens != padding_token # 비교 연산
# 결과 확인
print(mask)
“`
2. PyTorch를 사용한 방법:
“`python
import torch
# 입력 토큰과 패딩 토큰 비교
input_tokens = torch.tensor([…]) # 입력 토큰 텐서
padding_token = 0 # 패딩 토큰 값
mask = input_tokens != padding_token # 비교 연산
# 결과 확인
print(mask)
“`
위의 코드에서 `input_tokens`은 입력 토큰을 나타내는 배열 또는 텐서입니다. `padding_token`은 패딩 토큰의 값이며, 이 값과 입력 토큰을 비교하여 `mask`를 생성합니다. `mask`는 같은 크기의 배열 또는 텐서로 반환되며, 입력 토큰과 패딩 토큰이 다른 위치에서 `True`로 표시됩니다.
실제로 사용되는 값들은 예시로 주어진 것이며, 실제 코드에서는 해당 데이터에 맞게 입력 토큰과 패딩 토큰의 값, 데이터 유형 등을 설정해야 합니다.