[글쓴이:] shop2world

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.

이 개념은 샵투스쿨의 “트랜스포머 모델로 GPT만들기” 학습 중 수강생분들이 더 자세히 알고 싶어하시는 용어들을 설명한 것입니다.

`torch.where()` 함수는 조건에 따라 두 개의 값 중 하나를 선택하는 역할을 합니다. 일반적으로 다음과 같은 형식을 가지고 있습니다:

“`python
torch.where(condition, x, y)
“`

– `condition`: 조건 텐서입니다. 이는 같은 모양(shape)을 가진 불리언(True/False) 텐서입니다.
– `x`: `condition`이 True인 위치에서 선택되는 텐서입니다.
– `y`: `condition`이 False인 위치에서 선택되는 텐서입니다.

`torch.where()` 함수는 `condition`의 각 요소를 확인하고, 해당 위치에서 `x`의 값이 선택되거나 `y`의 값이 선택됩니다. 따라서 `x`와 `y`는 같은 모양을 가지고 있어야 합니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드를 살펴봅시다:

“`python
import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
b = torch.tensor([10, 20, 30, 40])
condition = torch.tensor([True, False, True, False])

result = torch.where(condition, a, b)
print(result)
“`

위의 코드에서 `condition`은 `[True, False, True, False]`이므로 첫 번째와 세 번째 위치에서는 `a`의 값이 선택되고, 두 번째와 네 번째 위치에서는 `b`의 값이 선택됩니다. 결과는 `[1, 20, 3, 40]`이 됩니다.

따라서 `torch.where()` 함수는 조건에 따라 두 개의 값을 선택하는 유용한 함수로, 다양한 상황에서 유연한 값을 선택하기 위해 사용됩니다.

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.

`torch.full()` 함수는 주어진 크기(size)의 새로운 텐서를 생성하고 모든 요소를 지정된 값(fill_value)으로 채웁니다.

함수 시그니처는 다음과 같습니다:

torch.full(size, fill_value, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) -> Tensor

– `size`: 텐서의 크기를 나타내는 정수 또는 튜플입니다.
– `fill_value`: 텐서의 모든 요소에 할당할 값입니다.
– `dtype` (선택적): 텐서의 데이터 유형을 나타내는 torch.dtype 객체입니다. 기본값은 None이며, 이 경우에는 입력값(fill_value)의 데이터 유형이 사용됩니다.
– `layout` (선택적): 텐서의 레이아웃을 나타내는 torch.layout 열거형입니다. 기본값은 `torch.strided`입니다.
– `device` (선택적): 텐서가 생성될 장치를 지정하는 torch.device 객체입니다. 기본값은 None이며, 이 경우에는 현재 기본 장치가 사용됩니다.
– `requires_grad` (선택적): 텐서가 기울기(gradient) 계산을 지원해야 하는지 여부를 나타내는 불리언 값입니다. 기본값은 False입니다.
– `pin_memory` (선택적): 텐서를 핀 메모리(pinned memory)에 할당해야 하는지 여부를 나타내는 불리언 값입니다. 기본값은 False입니다.

`torch.full()` 함수를 사용하면 주어진 크기의 텐서를 특정 값으로 채우는 것이 간단하고 편리해집니다. 예를 들어, `torch.full((3, 4), 5)`는 3×4 크기의 텐서를 생성하고 모든 요소를 5로 채웁니다.

언어모델에서 “모델”은 다른 사람이 훈련한 언어 모델의 체크포인트(checkpoint)를 의미합니다. 이 체크포인트는 모델이 훈련된 후 얻어진 가중치(weight)와 파라미터(parameter)의 상태를 저장하는 파일입니다. 체크포인트는 모델의 훈련 과정에서 정기적으로 저장되며, 훈련이 완료된 후에는 최종 모델의 상태를 나타냅니다.

다른 사람이 훈련한 언어 모델의 체크포인트를 사용하면, 해당 모델의 언어 생성 능력을 활용할 수 있습니다. 이 체크포인트를 소스코드에 로드하여 모델을 초기화하면, 해당 모델은 이미 훈련된 언어 모델의 능력을 갖게 됩니다. 따라서, 모델의 공개는 다른 사람이 훈련한 언어 모델의 상태를 저장한 체크포인트를 제공하여, 해당 모델을 활용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

체크포인트(Checkpoint)는 언어 모델에서 모델의 상태를 나타내는 중요한 요소입니다. 언어 모델은 학습을 통해 언어 패턴을 파악하고, 문장 생성, 텍스트 분류 등의 작업을 수행하는데 사용됩니다. 모델은 많은 수의 파라미터로 구성되어 있으며, 이러한 파라미터는 모델의 학습 과정에서 업데이트됩니다.

체크포인트는 모델의 파라미터들을 저장하는 파일입니다. 학습이 진행되는 동안 주기적으로 체크포인트가 저장되며, 이는 모델의 특정 시점의 상태를 보존합니다. 체크포인트를 저장함으로써 모델의 학습 중간 결과물을 보존하고, 이후에 모델을 재사용하거나 이어서 학습할 수 있습니다. 또한, 체크포인트를 공유함으로써 다른 사용자들이 학습된 모델을 공유하고 사용할 수 있습니다.

따라서 언어 모델에서 체크포인트를 모델이라고 하는 이유는, 해당 파일이 모델의 파라미터를 저장하고 있는 중요한 구성 요소이며, 모델의 학습 상태와 정보를 보존하고 재사용하기 위해 사용되기 때문입니다.

체크포인트는 어디에서 구하는가

체크포인트는 일반적으로 학습된 모델의 결과물로서, 학습이 완료된 후 생성됩니다. 언어 모델의 체크포인트를 구하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 직접 학습: 언어 모델을 직접 학습시키는 경우, 학습 과정에서 체크포인트를 생성할 수 있습니다. 학습이 완료된 후에는 체크포인트를 저장하고 추후에 모델을 재사용할 수 있습니다.

2. 사전 학습된 모델: 사전에 학습된 언어 모델의 경우, 해당 모델의 체크포인트는 원본 모델의 제공처나 오픈 소스 프로젝트에서 다운로드할 수 있습니다. 대표적으로 Hugging Face의 Transformers 라이브러리에서는 다양한 사전 학습된 언어 모델의 체크포인트를 제공합니다.

 

체크포인트를 구하는 방법은 모델의 학습 방식과 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 직접 학습하는 경우에는 학습 프레임워크의 저장 기능을 사용하거나 사용자가 정의한 저장 방식을 활용할 수 있습니다. 사전 학습된 모델의 경우에는 제공되는 체크포인트 파일을 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

언어모델의 소스코드가 공개된 것과 모델이 공개된 것의 차이는?

언어 모델의 소스코드가 공개된다는 것은 해당 언어 모델을 구현하는 코드가 공개되어 있다는 의미입니다. 이는 모델의 구조, 레이어, 학습 알고리즘 등을 이해하고 필요에 따라 수정하거나 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.

반면에 모델이 공개된다는 것은 훈련된 언어 모델의 체크포인트 데이터나 미리 학습된 가중치가 공개되어 있다는 의미입니다. 이는 훈련된 모델을 로드하여 실제 자연어 처리 작업에 사용할 수 있도록 합니다. 공개된 모델은 이미 훈련된 상태이므로 추가적인 훈련이 필요하지 않고, 자연어 생성이나 문장 분류 등의 작업에 바로 활용할 수 있습니다.

요약하자면, 소스코드의 공개는 모델을 이해하고 수정할 수 있는 기회를 제공하며, 모델의 공개는 훈련된 모델을 활용하여 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

• 트랜스포머들 사용한 GPT로서 라마 , 알파카 , 비쿠나  언어 모델의 오픈소스 언어 모델 중 중요한 것은 샵투스쿨 강의 트랜스포머 모델로 GPT만들기에 업데이트 중입니다.

텍스트 생성 모델에서 상위 확률 임계값은 다양성을 조절하는 매개변수입니다. 텍스트를 생성할 때 모델은 다음에 올 수 있는 다양한 토큰에 대한 확률 분포를 예측합니다. 이때 상위 확률 임계값을 설정하면, 모델은 예측 분포에서 상위 확률을 가진 토큰만을 고려하여 선택합니다.

예를 들어, 상위 확률 임계값을 0.95로 설정한 경우, 모델은 다음 토큰을 선택할 때 예측 분포에서 상위 5%에 해당하는 확률을 가진 토큰들만 고려합니다. 이렇게 함으로써 모델은 상위 확률을 가진 토큰들 중에서 더 다양한 선택을 할 수 있게 되며, 생성된 텍스트의 다양성과 유연성을 높일 수 있습니다.

따라서 상위 확률 임계값이 낮을수록 (예: 0.1) 모델은 더 많은 토큰을 고려하여 다양한 문장을 생성하게 되고, 상위 확률 임계값이 높을수록 (예: 0.95) 모델은 예측 분포에서 상위 확률을 가진 토큰만을 선택하여 더 일관된 문장을 생성하게 됩니다.

이때 상위확률 임계값은 보통 top_p로 쓰며 “Top Probability”의 약자입니다. 이는 GPT 모델에서 생성하는 텍스트에 대한 확률 분포에서 상위 확률을 가진 토큰들의 합을 의미합니다. top_p 값은 0에서 1 사이의 값을 가지며, 이 값은 모델이 다음 토큰을 선택할 때 고려하는 확률 분포의 상위 영역을 제한하는 역할을 합니다.

예를 들어, top_p 값을 0.95로 설정하면 모델은 다음 토큰 선택 시 누적 확률이 0.95를 넘지 않는 범위 내에서 가장 확률이 높은 토큰들을 선택합니다. 즉, top_p 값이 높을수록 모델이 다음 토큰을 선택할 때 더 많은 후보 토큰을 고려하게 되며, 이는 생성된 텍스트의 다양성을 높일 수 있습니다.

top_p 값이 낮을수록 모델은 더 확신 있는 예측을 하게 되므로, 생성된 텍스트의 일관성이 높아질 수 있습니다. 이는 모델이 상위 확률을 가진 토큰들 중에서 좀 더 명확한 선택을 하게 되는 효과를 가져옵니다.

모델 학습 과정에서 주기적으로 모델의 현재 상태를 저장하는 작업을 체크포인트라고 합니다. 이때 저장되는 것은 모델의 가중치(weight)입니다. 가중치는 모델의 학습 파라미터로서, 모델이 예측을 수행하는 데에 사용되는 중요한 값들입니다.

체크포인트는 학습 중간에 발생하는 예기치 않은 문제로 인해 모델의 상태가 손실되는 것을 방지하고, 학습을 중단한 후 다시 이어서 진행할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 학습 과정에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 가중치를 선택하여 추론(inference) 단계에서 사용할 수도 있습니다.

따라서 “checkpoint”라는 용어는 모델의 학습 중간에 저장되는 가중치의 상태를 나타내는 것으로, 모델의 재사용성과 학습의 지속성을 보장하기 위해 사용됩니다.

예를 들어, 딥러닝 모델을 사용하여 이미지 분류를 수행하는 프로젝트가 있다고 가정해봅시다. 모델을 학습시키는 동안 매 에폭(epoch)마다 모델의 가중치를 저장하는 체크포인트를 생성할 수 있습니다. 이러한 체크포인트 파일은 모델의 학습 과정에서의 중간 결과물이며, 나중에 모델을 다시 로드하여 학습을 재개하거나 이전 상태로 복원하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 “모델 가중치 (checkpoint)”는 학습된 모델의 상태를 저장한 파일을 의미합니다.