이 개념은 샵투스쿨의 “트랜스포머 모델로 GPT만들기” 학습 중 수강생분들이 더 자세히 알고 싶어하시는 용어들을 설명한 것입니다.
언어 모델에서 슬라이싱 연산은 텍스트 데이터의 일부분을 선택하거나 추출하는 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 언어 모델은 주어진 텍스트 시퀀스에 대해 문맥을 이해하고 다음 단어나 토큰을 예측하기 위해 이전 문맥을 활용합니다.
슬라이싱 연산은 특정 위치나 범위의 토큰을 선택하여 모델에 입력하거나 결과를 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이전 문맥에 기반하여 다음 단어를 생성하기 위해 모델에 입력으로 제공되는 토큰 시퀀스에서 특정 위치의 토큰을 선택할 수 있습니다. 또는 모델의 출력으로부터 특정 범위의 토큰을 추출하여 원하는 정보를 얻을 수도 있습니다.
슬라이싱 연산은 모델의 입력 및 출력 데이터에 대한 조작과 관련된 다양한 작업에 유용합니다. 이를 통해 원하는 위치의 텍스트를 선택하고 처리하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
슬라이싱 연산은 언어 모델에서 데이터에 대한 특정 범위 선택과 관련하여 매우 유용합니다. 언어 모델은 일련의 텍스트 데이터를 처리하고 다음 단어를 예측하는 작업을 수행하는데, 이때 입력 데이터를 적절한 범위로 슬라이싱하여 모델에 제공합니다.
언어 모델에서 슬라이싱 연산은 주로 다음과 같은 역할을 수행합니다:
1. 입력 텍스트 선택: 언어 모델은 이전 문맥을 고려하여 다음 단어를 예측하기 때문에 입력 텍스트 범위를 선택해야 합니다. 슬라이싱 연산을 사용하여 모델이 고려할 문맥의 범위를 설정할 수 있습니다.
2. 텍스트 제한: 모델의 예측 길이를 제한하거나 생성된 텍스트의 일부를 잘라내야 할 때 슬라이싱 연산을 사용합니다. 예를 들어, 최대 생성 길이를 설정하거나 종료 토큰 이후의 텍스트를 자르는 등의 작업에 사용할 수 있습니다.
3. 특정 토큰 검색: 특정 토큰을 찾기 위해 슬라이싱 연산을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 종료 토큰의 위치를 찾거나 특정 토큰 이전까지의 텍스트를 선택하는 등의 작업에 활용할 수 있습니다.
슬라이싱 연산을 통해 언어 모델은 입력 데이터를 조작하고 원하는 범위를 선택하여 예측을 수행하며, 이를 통해 모델의 텍스트 생성 및 예측 작업을 제어할 수 있습니다.
아래 코드에서의 슬라이싱 연산은 다음과 같은 역할을 수행합니다:
1. `tokens[:, cur_pos] = next_token`: 이 연산은 다차원 배열 `tokens`에서 `cur_pos` 위치에 있는 열을 `next_token` 값으로 대체합니다. `:`는 모든 행을 나타내며, `cur_pos`는 열 인덱스를 나타냅니다. 따라서 이 연산은 `tokens`의 모든 행에 대해 `cur_pos` 열을 `next_token` 값으로 설정합니다.
,는 다차원 배열에서 각 차원의 인덱스를 구분하는 기호입니다. tokens[:, cur_pos]에서 ,를 기준으로 왼쪽은 모든 행(:)을 의미하고, 오른쪽은 cur_pos에 해당하는 열을 의미합니다.
2. `t = t[: len(prompt_tokens[i]) + max_gen_len]`: 이 연산은 리스트 `t`를 슬라이스하여 원하는 길이로 잘라냅니다. `len(prompt_tokens[i]) + max_gen_len`는 슬라이스의 끝 인덱스를 나타내며, `t`에서 해당 범위까지의 요소만 포함하는 새로운 리스트 `t`를 생성합니다.
3. `t = t[: t.index(self.tokenizer.eos_id)]`: 이 연산은 리스트 `t`에서 `self.tokenizer.eos_id` 값이 처음으로 나타나는 인덱스까지의 요소만 포함하는 새로운 리스트 `t`를 생성합니다. `self.tokenizer.eos_id`는 종료 토큰을 나타내는 것으로, 해당 토큰 이전의 모든 요소만 포함하는 것을 의미합니다.
따라서 위 코드는 입력 데이터를 원하는 길이로 잘라내거나 특정 토큰 이전까지만 포함하는 작업을 수행합니다. 이를 통해 모델의 입력을 제한하거나 특정 텍스트 패턴을 처리할 수 있습니다.