입력 토큰의 패딩 값 – 길이때문에 추가하지만 무시해야 하는 값

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() 함수 – 주어진 크기의 텐서를 특정 값으로 채워줌

`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.

SentencePiece 라이브러리 – 텍스트입력을 숫자로 쉽게 바꿔주는 토큰제작 오픈소스 라이브러리

SentencePiece는 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 텍스트 데이터를 효율적으로 토큰화하기 위해 사용됩니다. SentencePiece는 단어나 음절 단위 등 다양한 기준으로 텍스트를 토큰으로 분할할 수 있으며, 주로 자연어 처리 작업에서 언어 모델링, 기계 번역, 텍스트 분류 등에 활용됩니다.

SentencePiece의 주요 특징과 기능은 다음과 같습니다:

1. **Subword 기반 분할**: SentencePiece는 단어 수준이 아닌 subword 수준에서 텍스트를 분할합니다. 이를 통해 미등록어(out-of-vocabulary)나 희귀한 단어에 대한 효과적인 처리가 가능합니다. 또한, 다양한 언어의 특성을 고려하여 유연한 토큰화 방식을 제공합니다.

2. **양방향 토큰화**: SentencePiece는 양방향 토큰화(Bidirectional Tokenization)를 지원합니다. 이는 앞뒤 문맥을 동시에 고려하여 토큰을 생성하므로, 문맥 정보가 보존되는 장점이 있습니다.

3. **유니코드 지원**: SentencePiece는 다양한 유니코드 문자를 지원하며, 다국어 텍스트에 대한 효율적인 처리가 가능합니다.

4. **학습 데이터 생성**: SentencePiece는 기존의 텍스트 데이터로부터 토크나이저 학습 데이터를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자 정의 토크나이저를 학습할 수 있습니다.

5. **사전 크기 제어**: SentencePiece는 사용자가 지정한 사전 크기를 제한하여 메모리 사용량을 조절할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에 대한 효율적인 토큰화 처리가 가능합니다.

SentencePiece는 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, Python에서는 `sentencepiece` 라이브러리를 통해 쉽게 활용할 수 있습니다. SentencePiece를 통해 텍스트를 효율적으로 토큰화하면, 자연어 처리 작업에서 높은 성능과 유연성을 기대할 수 있습니다.

CUDA의 반정밀도 텐서(HalfTensor)

CUDA의 반정밀도 텐서(HalfTensor)는 GPU에서 연산을 수행하기 위해 사용되는 텐서 유형 중 하나입니다. 반정밀도 텐서는 16비트 부동소수점 형식을 사용하여 숫자를 표현합니다. 이는 단정밀도 텐서(FloatTensor)보다 메모리를 덜 사용하고 연산 속도를 향상시킬 수 있는 이점이 있습니다.

반정밀도 텐서를 사용하면 모델의 가중치와 입력 데이터를 GPU에서 효율적으로 처리할 수 있습니다. 그러나 반정밀도 텐서는 단정밀도 텐서에 비해 표현할 수 있는 숫자의 범위와 정밀도가 낮기 때문에, 일부 연산에서 소수점 이하의 작은 값들이 손실될 수 있습니다. 따라서, 반정밀도 텐서를 사용할 때는 연산의 정확성과 수치 안정성을 고려해야 합니다.

반정밀도 텐서는 일반적으로 신경망 모델의 순전파 및 역전파 연산에 사용되며, 메모리와 연산 속도를 최적화하여 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다.

CUDA(Compute Unified Device Architecture) – 병렬 컴퓨팅 플랫폼

CUDA는 “Compute Unified Device Architecture”의 약자로, NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다. CUDA는 GPU(그래픽 처리 장치)를 사용하여 병렬 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있도록 하는 프로그래밍 모델과 소프트웨어 개발 도구를 제공합니다.

CUDA를 사용하면 일반적으로 그래픽 처리에 사용되는 GPU를 과학 및 공학 계산, 딥 러닝, 빅 데이터 분석 등의 고성능 컴퓨팅 작업에 활용할 수 있습니다. GPU는 많은 수의 코어를 가지고 있으며, 병렬 처리를 위해 설계되어 있기 때문에 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. CUDA는 이러한 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 계산 작업을 가속화하고 성능을 향상시킬 수 있는 도구와 라이브러리를 제공합니다.

CUDA는 CUDA Toolkit을 통해 개발자들에게 GPU 프로그래밍 환경을 제공하며, CUDA 언어를 사용하여 GPU 위에서 실행될 커널 함수를 작성할 수 있습니다. 또한, CUDA는 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크 (예: C/C++, Python, TensorFlow, PyTorch 등)와의 통합을 지원하여 GPU를 활용한 고성능 병렬 컴퓨팅을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.

 

CUDA 를 python 에서 사용하는 방법

Python에서 CUDA를 사용하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따릅니다:

1. CUDA 지원 GPU 확인: 먼저, 시스템에 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU가 있는지 확인해야 합니다. NVIDIA의 공식 웹사이트에서 지원되는 GPU 목록을 확인할 수 있습니다.

2. NVIDIA 드라이버 설치: 시스템에 NVIDIA GPU가 있는 경우, 해당 GPU를 제대로 활용하기 위해 NVIDIA 드라이버를 설치해야 합니다. NVIDIA의 공식 웹사이트에서 드라이버를 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

3. CUDA Toolkit 설치: CUDA Toolkit은 CUDA 개발 환경을 제공하는 소프트웨어 패키지입니다. CUDA Toolkit을 다운로드하고 설치해야 합니다. CUDA Toolkit에는 CUDA 라이브러리와 개발 도구, 컴파일러 등이 포함되어 있습니다.

4. CUDA 지원 라이브러리 설치: CUDA를 사용하는 Python 패키지를 설치해야 합니다. 대표적으로 PyTorch, TensorFlow, Numba 등이 있습니다. 이러한 패키지는 CUDA를 사용하여 GPU 가속화된 연산을 수행할 수 있도록 지원합니다.

5. CUDA 환경 설정: CUDA 설치 후, CUDA 환경 변수를 설정해야 합니다. 이는 시스템의 PATH 및 LD_LIBRARY_PATH 변수를 적절히 설정하여 CUDA를 사용하는 라이브러리 및 실행 파일에 액세스할 수 있도록 합니다.

6. CUDA 코드 작성 및 실행: 이제 Python에서 CUDA를 사용할 준비가 되었습니다. CUDA를 사용하는 코드를 작성하고, CUDA 지원 라이브러리를 import하여 GPU 가속화된 작업을 수행할 수 있습니다.

주의: CUDA는 NVIDIA GPU에서만 작동하므로, 시스템에 NVIDIA GPU가 있어야 합니다. 또한, CUDA를 사용하기 위해선 해당 GPU가 호환되는 CUDA Compute Capability를 갖추고 있어야 합니다.

 

언어모델에서 모델의 의미 – 다른 사람이 훈련시킨 내가 쓸수 있는 체크포인트(Checkpoint)

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.

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토큰의 상위 확률 임계값 – 모델이 다음 토큰을 선택할 때 고려하는 확률 분포의 범위를 제한

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 가중치 (checkpoint) – 학습된 모델의 파라미터 값들을 저장한 파일

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.

LORA (Low-Rank Adaptation) 저차원 표현 압축기법

LORA (Low-Rank Adaptation)는 딥러닝 모델의 효율적인 압축 기술 중 하나입니다. 이 기술은 딥러닝 모델의 파라미터를 저차원의 낮은 랭크 행렬로 근사하여 모델의 크기를 줄이고 계산 비용을 절감하는 방법입니다.

LORA는 대규모 딥러닝 모델을 보다 작은 크기로 압축함으로써 모델 배포 및 실행에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 장점을 가지고 있습니다. 이를 위해 LORA는 모델 파라미터 행렬을 낮은 랭크의 근사 행렬로 분해하고, 근사 행렬과 잔차 행렬 간의 차이를 최소화하는 방식으로 모델을 훈련시킵니다.

LORA는 높은 차원의 파라미터 공간을 낮은 차원으로 압축하여 모델의 메모리 사용량과 연산 비용을 줄이는 동시에 모델의 성능을 최대한 유지하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 모델을 보다 경량화하고, 모바일 기기나 에지 디바이스 등의 자원이 제한된 환경에서 효율적으로 모델을 배포하고 실행할 수 있게 됩니다.

LORA는 딥러닝 모델 압축 기술 중 하나로서, 고차원의 모델 파라미터를 저차원으로 효율적으로 표현하는 방법입니다. 이를 통해 모델 크기의 감소와 실행 속도의 향상을 이룰 수 있으며, 딥러닝 모델의 효율적인 활용을 가능하게 합니다.

언어 모델에서의 양자화: 파라미터 압축과 비트 수 감소

양자화는 단순히 말하면, 연속적인 값을 일정한 간격으로 나누어서 근사적인 값으로 표현하는 것입니다. 예를 들어, 연속적인 소수 값을 정수로 양자화한다고 가정해보겠습니다.

0부터 1까지의 범위를 0.1 간격으로 나누어보면 다음과 같습니다:
0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0

이렇게 나눈 값들을 양자화하여 정수로 표현한다면:
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

이런식으로 연속적인 값들을 이산적인 값들로 근사화하여 표현하는 것이 양자화입니다. 이렇게 양자화를 하면, 값을 더 적은 비트 수로 표현할 수 있으며, 저장 공간을 절약하고 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 양자화는 원래 값을 완벽하게 표현하지 않기 때문에, 약간의 정보 손실이 발생할 수 있습니다.

양자화는 컴퓨터 그래픽, 오디오 및 비디오 압축, 신경망 모델 압축 등 다양한 분야에서 활용되며, 효율적인 데이터 표현과 처리에 중요한 역할을 합니다.

언어모델에서의 양자화

언어 모델에서의 양자화는 모델의 파라미터를 더 작은 비트 수로 표현하는 기술입니다. 언어 모델은 많은 수의 가중치(weight)와 편향(bias)을 가지고 있는데, 이러한 가중치와 편향은 실수 값으로 표현됩니다. 그러나 이러한 실수 값들은 메모리를 많이 차지하고, 모델을 저장하고 전송하는 데에도 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

양자화는 이러한 가중치와 편향을 더 작은 비트 수로 표현함으로써 메모리 요구량을 줄이고 모델의 크기를 줄일 수 있는 기술입니다. 예를 들어, 32비트 실수 값을 8비트 정수 값으로 양자화한다면, 해당 가중치의 표현 공간을 1/4로 줄일 수 있습니다. 이를 통해 모델의 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있으며, 딥러닝 모델의 배포나 이식성 측면에서 이점을 얻을 수 있습니다.

양자화는 모델의 정확도에 약간의 영향을 줄 수 있지만, 적절하게 수행된다면 큰 성능 손실 없이 모델 크기를 줄일 수 있습니다. 따라서 양자화는 모바일 기기나 에지 디바이스에서의 실시간 추론, 대규모 모델의 분산 훈련 등의 시나리오에서 유용하게 활용될 수 있습니다.