문장을 생성하는 과정은 토큰을 예측하는 과정과 밀접한 관련이 있습니다. 문장 생성은 주어진 모델이 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 예측하여 새로운 토큰을 생성하는 과정입니다.
일반적으로 자연어 처리 모델은 이전에 생성된 토큰 시퀀스를 입력으로 받아 다음 토큰을 예측하는 작업을 수행합니다. 예를 들어, 주어진 문장 “I love” 다음에 올 단어를 예측한다고 가정해봅시다. 모델은 “I love”라는 토큰 시퀀스를 입력으로 받아 다음에 올 단어를 예측합니다. 이때, 예측된 다음 단어는 문장 생성을 위한 새로운 토큰으로 사용될 수 있습니다. 이러한 과정을 반복하여 모델이 원하는 길이의 문장을 생성할 수 있습니다.
따라서, 문장을 생성하는 과정은 모델이 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 작업을 수행하는 것으로 볼 수 있습니다. 이렇게 예측된 토큰들을 조합하여 완전한 문장을 생성할 수 있습니다.
토큰을 예측하기 위해서 모델은 로짓과 온도를 활용
문장을 생성하는 과정에서 토큰을 예측하기 위해서 모델은 로짓과 온도를 활용합니다.
로짓은 모델의 출력 값으로, 각 토큰에 대한 점수나 확률을 나타냅니다. 모델은 이 로짓 값을 기반으로 다음에 올 토큰을 예측합니다. 로짓 값이 높을수록 해당 토큰이 선택될 확률이 높아집니다.
온도는 로짓 값을 조절하기 위한 파라미터로, 로짓 값을 나누는 연산에 사용됩니다. 온도가 높을수록 로짓 값들 사이의 차이가 줄어들어 예측 확률이 균등해집니다. 반대로, 온도가 낮을수록 로짓 값들 사이의 차이가 더 커져서 높은 로짓 값을 가진 토큰이 선택될 확률이 더 높아집니다.
따라서, 모델은 주어진 로짓 값과 온도를 활용하여 다음에 올 토큰을 예측합니다. 온도를 조절하면 예측 확률의 분포가 변화하므로, 다양한 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 이렇게 예측된 토큰은 문장을 구성하는 단위로 활용되어 완전한 문장을 생성할 수 있게 됩니다.
온도를 통해 로짓 값들 사이의 차이가 어떻게 조절되는지를 예를 통해 설명해드리겠습니다.
예를 들어, 다음과 같은 로짓 값들을 가진 경우를 생각해봅시다:
로짓 값: [2.0, 1.0, 0.5]
1. 온도가 높은 경우 (예: 온도 = 1.0)
– 로짓 값을 온도로 나눠줍니다: [2.0 / 1.0, 1.0 / 1.0, 0.5 / 1.0] = [2.0, 1.0, 0.5]
– 로짓 값들은 변하지 않고 그대로 유지됩니다.
– 로짓 값들 사이의 차이가 그대로 유지되므로, 예측 확률은 로짓 값들과 동일한 상대적인 크기를 가집니다. 즉, 각 토큰에 대한 예측 확률은 [0.5, 0.3, 0.2]가 됩니다. 이는 로짓 값들 사이의 상대적인 비율을 유지한 확률 분포를 갖게 됩니다.
2. 온도가 낮은 경우 (예: 온도 = 0.5)
– 로짓 값을 온도로 나눠줍니다: [2.0 / 0.5, 1.0 / 0.5, 0.5 / 0.5] = [4.0, 2.0, 1.0]
– 로짓 값들이 더 큰 값으로 확대되었습니다.
– 로짓 값들 사이의 차이가 더 크므로, 예측 확률은 로짓 값들과의 상대적인 차이가 더 크게 반영됩니다. 즉, 각 토큰에 대한 예측 확률은 [0.571, 0.286, 0.143]가 됩니다. 로짓 값이 가장 큰 토큰에 대한 확률이 상대적으로 크게 높아지게 됩니다.
따라서, 온도가 높을수록 로짓 값들 사이의 차이가 줄어들어 예측 확률이 균등해지고, 온도가 낮을수록 로짓 값들 사이의 차이가 더 커져서 높은 로짓 값을 가진 토큰이 선택될 확률이 더 높아집니다. 이는 온도를 조절하여 다양한 예측 결과를 얻을 수 있는 중요한 메커니즘입니다.
확률적인 방법과 확실한 방법 중 하나를 선택하여 다음 토큰을 예측
확률적인 방법과 확실한 방법 중 하나를 선택하여 다음 토큰을 예측하는 이유는 예측의 다양성과 정확성을 조절하기 위해서입니다.
확률적인 방법을 선택하는 경우, 온도(temperature)가 높을 때 토큰 예측에 확률 분포를 사용하여 다양한 토큰을 선택할 수 있습니다. 이는 예측 결과에 다양성을 부여하고, 생성되는 문장이 더 다양하고 창의적일 수 있게 합니다. 예를 들어, 같은 문맥에서 여러 번 실행하더라도 항상 동일한 토큰이 선택되는 것을 피할 수 있습니다. 따라서, 다양한 문장을 생성하고 싶을 때 확률적인 방법을 사용할 수 있습니다.
반면에, 확실한 방법을 선택하는 경우, 온도가 낮을 때 가장 높은 로짓 값을 가진 토큰을 선택하여 예측합니다. 이는 예측의 정확성을 높이는데 도움을 줄 수 있습니다. 가장 확률이 높은 토큰을 선택함으로써 모델이 가장 자신 있는 예측을 할 수 있게 되며, 생성된 문장의 품질을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 정확한 번역이나 문법적으로 올바른 문장을 생성하는 경우에는 확실한 방법을 사용할 수 있습니다.
따라서, 확률적인 방법과 확실한 방법을 선택하여 다음 토큰을 예측함으로써 예측의 다양성과 정확성을 조절할 수 있습니다. 이는 생성된 문장의 특성과 사용자의 요구에 맞게 예측 방법을 조정하는데 도움을 줍니다.