음악을 임베딩 하는 방법

음악을 임베딩하는 방법은 다양한 접근법과 기술이 사용될 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 일반적인 방법을 소개하겠습니다:

1. 원핫 인코딩 (One-Hot Encoding): 음악을 임베딩하기 위해 가장 간단한 방법은 각 음표나 음악 이벤트를 고유한 식별자로 나타내고, 이를 이진 벡터로 표현하는 것입니다. 이러한 방식은 각 음표가 독립적으로 존재한다고 가정하며, 임베딩 공간에서 각 음표에 해당하는 차원만 1이고 나머지 차원은 0인 벡터를 생성합니다.

2. 시계열 임베딩 (Time Series Embedding): 음악은 시간에 따라 발생하는 연속적인 이벤트로 이루어져 있기 때문에, 시간적인 흐름을 고려하여 음악을 임베딩하는 방법도 있습니다. 예를 들어, 주파수 분석을 통해 음악의 주파수 성분을 추출하고, 이를 시계열 데이터로 변환하여 임베딩할 수 있습니다. 이러한 방식은 주파수 변화에 따른 음악의 특성을 잘 반영할 수 있습니다.

3. 신경망 기반 임베딩 (Neural Network-based Embedding): 음악을 임베딩하기 위해 신경망을 사용하는 방법도 흔히 사용됩니다. 예를 들어, 임베딩 레이어를 포함한 신경망 모델을 구성하여 음악 데이터를 입력으로 사용하고, 음악의 특성이 잘 반영된 임베딩 벡터를 얻을 수 있습니다. 이러한 방식은 임베딩을 학습하는 동안 음악 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, 음악 간 유사성을 임베딩 공간에서 측정할 수 있습니다.

4. 프리트레인드 임베딩 (Pretrained Embedding): 대규모 음악 데이터셋에 대해 사전에 학습된 임베딩 모델을 사용하는 방법도 효과적입니다. 예를 들어, Word2Vec, GloVe 등과 같은 단어 임베딩 모델을 응용하여 음악 데이터에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다. 이러한 방식은 음악의 의미를 임베딩으로 전달하고,

음악 간 유사성을 계산하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위에서 언급한 방법들은 일부입니다. 음악 임베딩은 음악 데이터의 특성과 사용 목적에 따라 다양한 방식으로 접근할 수 있으며, 최적의 방법은 응용 분야와 데이터에 따라 다를 수 있습니다.

머신러닝에서 비선형 변환

머신러닝에서 비선형 변환은 다양한 경우에 사용될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 예를 살펴보면:

1. 특성 변환: 비선형 변환은 데이터의 특성을 변환하여 모델의 학습을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 원래 특성 공간에서 선형적으로 분리되지 않는 경우, 비선형 변환을 통해 특성을 새로운 차원으로 매핑하면 선형 분류기가 더 잘 작동할 수 있습니다.

2. 커널 트릭: 커널 기법은 비선형 변환을 통해 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 선형 분류기를 사용할 수 있게 합니다. 예를 들어, 커널 서포트 벡터 머신(Kernel SVM)은 비선형 분류 문제를 해결하기 위해 커널 함수를 사용하여 데이터를 고차원 특징 공간으로 변환합니다.

3. 신경망(Neural Networks): 비선형 변환은 신경망 모델에서 중요한 역할을 합니다. 활성화 함수(activation function)를 통해 비선형성을 도입하여 신경망이 비선형 관계를 모델링할 수 있도록 합니다. 신경망은 비선형 변환을 통해 다양한 유형의 복잡한 함수를 근사할 수 있습니다.

4. 차원 축소: 비선형 차원 축소 기법은 데이터의 차원을 줄이면서 정보의 손실을 최소화하는 데 사용됩니다. 대표적인 비선형 차원 축소 기법으로는 t-SNE와 UMAP 등이 있습니다.

이외에도 많은 머신러닝 알고리즘에서 비선형 변환은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 데이터의 표현력을 향상시키거나, 데이터 분포의 비선형성을 캡처하거나, 머신러닝 모델의 복잡성을 증가시키는 등의 이점을 제공할 수 있습니다.

텍스트를 숫자로 바꾸는 임베딩(내포) – 의미를 숫자속에 내포시킴

“임베딩”이라는 용어는 주어진 텍스트나 기타 데이터를 고차원의 숫자 벡터로 변환하는 과정을 나타냅니다. 이 용어는 “내포(embed)” 또는 “숨기다”라는 의미를 가지고 있습니다.

텍스트나 다른 형태의 데이터는 기본적으로는 문자 또는 심볼의 나열로 이루어져 있으며, 컴퓨터가 이해하고 처리하기 어려울 수 있습니다. 그러나 임베딩을 통해 데이터를 숫자로 변환하면, 기존의 텍스트 정보를 내포하고 숨기면서도 컴퓨터가 쉽게 처리할 수 있는 형태로 변환됩니다.

임베딩은 데이터를 공간상의 벡터 공간에 잘 배치함으로써 의미와 유사성을 보존하려는 목적을 가지고 있습니다. 이러한 임베딩 과정을 통해 텍스트의 의미적 관계를 보존하거나 유사한 특성을 가진 데이터들이 공간상에서 가까이 위치하도록 만들 수 있습니다. 이렇게 숫자로 임베딩된 데이터는 머신러닝 모델이나 딥러닝 모델 등 다양한 기계 학습 알고리즘에 적용될 수 있어, 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

따라서 “임베딩”이라는 용어는 데이터를 숫자로 변환하면서 기존의 정보를 내포하고 숨기는 과정을 잘 표현하기 위해 사용되고 있습니다.

문자를 숫자로 임베딩하는 가장 간단한 예는 “원핫 인코딩(One-Hot Encoding)”입니다. 원핫 인코딩은 각 문자를 고유한 숫자로 매핑하는 방식입니다. 각 문자는 고유한 인덱스에 해당하는 숫자로 표현되며, 해당 인덱스 위치에는 1이, 다른 인덱스 위치에는 0이 할당됩니다. 이렇게 숫자로 표현된 벡터가 해당 문자를 임베딩한 결과입니다.

예를 들어, 알파벳 대문자를 숫자로 임베딩하는 경우, 각 알파벳을 숫자로 매핑하여 원핫 인코딩할 수 있습니다. 다음은 알파벳 대문자를 숫자로 임베딩하는 예입니다:

A: [1, 0, 0, …, 0]
B: [0, 1, 0, …, 0]
C: [0, 0, 1, …, 0]

Z: [0, 0, 0, …, 1]

각 알파벳은 26차원의 벡터로 표현되며, 해당 알파벳에 해당하는 인덱스 위치에 1이 할당되고 나머지 위치에는 0이 할당됩니다. 이렇게 원핫 인코딩된 벡터는 문자를 숫자로 표현하는 간단한 임베딩 방식입니다.

임베딩과 인코딩은 서로 다른 의미를 가지는 용어입니다.

인코딩(Encoding)은 정보를 다른 형식이나 표현 방식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 이는 주어진 데이터나 정보를 특정 규칙에 따라 변환하여 다른 형태로 표현하는 것을 말합니다. 예를 들어, 문자열을 숫자나 이진 코드로 변환하는 것이 인코딩에 해당합니다.

반면에 임베딩(Embedding)은 주어진 데이터를 저차원의 공간에 표현하는 기법입니다. 데이터의 의미와 특성을 보존하면서 차원을 축소하거나 밀집한 벡터로 변환합니다. 주로 자연어 처리 분야에서 텍스트나 단어를 수치 벡터로 변환하는 과정을 임베딩이라고 합니다. 임베딩은 주어진 데이터의 의미와 관련성을 보다 잘 표현할 수 있는 저차원의 벡터 표현을 생성하는 것을 목표로 합니다.

따라서, 인코딩은 데이터의 형식을 변환하는 일반적인 개념이며, 임베딩은 특히 텍스트나 단어와 같은 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 특정한 기법이라고 볼 수 있습니다.

정규화 – 분포의 통계를 일정하게 보여주는 것

정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하거나 분포의 통계적 특성을 일정하게 조정하는 과정입니다. 이를 통해 데이터 간의 상대적 크기 차이를 줄이고, 데이터의 분포를 표준화하여 비교나 분석을 더 쉽게 할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터가 서로 다른 단위나 척도로 측정되었을 때, 이를 동일한 척도로 변환하고자 할 때 정규화를 사용할 수 있습니다. 또한, 데이터가 특정 분포를 따르지 않거나 이상치(outlier)가 존재할 때, 정규화를 통해 데이터를 분포의 통계적 특성을 따르도록 조정할 수 있습니다.

정규화는 데이터를 일정한 범위로 조정하거나 분포의 평균과 표준편차를 조정하는 방법 등 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 상대적 크기나 분포를 조절하여 데이터 분석, 머신 러닝 모델의 학습 등에 도움을 줄 수 있습니다.

정규화 (Normalization)은 데이터를 일정한 범위나 척도로 조정하는 과정입니다. 이해를 돕기 위해 일상적인 예시를 들어보겠습니다.

가정하에 우리가 전국의 도시들에 대한 인구 데이터를 가지고 있다고 상상해봅시다. 각 도시의 인구 수는 다양한 범위에 분포되어 있을 것입니다. 이제 이 인구 데이터를 정규화해보겠습니다.

1. 최소-최대 정규화 (Min-Max Normalization):
최소-최대 정규화는 데이터를 [0, 1] 범위로 조정하는 방법입니다. 각 도시의 인구 수를 해당 도시의 최소 인구 수로 나눈 후, 전체 도시의 최대 인구 수로 나누어줍니다. 이렇게 하면 모든 도시의 인구 수는 0과 1 사이에 위치하게 됩니다. 예를 들어, 가장 작은 인구 수가 10,000이고 가장 큰 인구 수가 1,000,000이라면, 인구 수를 10,000으로 나누고 1,000,000으로 나누어서 정규화된 값을 얻을 수 있습니다.

2. 표준화 (Standardization):
표준화는 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1인 분포로 변환하는 방법입니다. 각 도시의 인구 수에서 전체 도시의 평균 인구 수를 뺀 후, 도시 인구 수의 표준편차로 나누어줍니다. 이렇게 하면 평균이 0이 되고 표준편차가 1이 되는 데이터로 정규화됩니다. 예를 들어, 평균 인구 수가 500,000이고 표준편차가 100,000이라면, 각 도시의 인구 수에서 500,000을 빼고 100,000으로 나누어서 정규화된 값을 얻을 수 있습니다.

이러한 정규화 과정을 통해 데이터를 일정한 척도로 조정할 수 있습니다. 이는 다양한 변수나 속성을 비교하고 분석할 때 유용하며, 데이터의 특성을 보존하면서도 서로 다른 척도를 갖는 데이터들을 비교 가능하게 해줍니다.

선형 변환 (Linear Transformation)- 벡터를 다른 벡터로 변환하는 행렬 연산

선형 변환은 벡터를 다른 벡터로 변환하는 행렬 연산입니다. 이 연산은 입력 벡터의 각 요소에 대해 일정한 비율로 가중치를 곱하고, 이를 합산하여 새로운 벡터를 생성합니다.

선형 변환은 다음과 같은 형태로 표현됩니다:

“`
y = A * x
“`

여기서 `x`는 입력 벡터, `y`는 출력 벡터, `A`는 변환 행렬입니다. 변환 행렬 `A`는 입력 벡터의 차원과 출력 벡터의 차원을 결정합니다. 일반적으로 `A`의 크기는 `(m, n)`이며, `m`은 출력 벡터의 차원, `n`은 입력 벡터의 차원을 나타냅니다.

각각의 출력 벡터 요소 `y[i]`는 입력 벡터 `x`의 각 요소와 변환 행렬 `A`의 해당 요소들의 곱을 합산하여 계산됩니다. 즉, 다음과 같은 계산을 수행합니다:

“`
y[0] = A[0,0]*x[0] + A[0,1]*x[1] + … + A[0,n-1]*x[n-1]
y[1] = A[1,0]*x[0] + A[1,1]*x[1] + … + A[1,n-1]*x[n-1]

y[m-1] = A[m-1,0]*x[0] + A[m-1,1]*x[1] + … + A[m-1,n-1]*x[n-1]
“`

이렇게 선형 변환은 입력 벡터의 각 성분과 변환 행렬의 해당 성분들을 곱하여 출력 벡터를 생성하는 과정을 수행합니다. 이러한 선형 변환은 다양한 분야에서 사용되며, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 머신 러닝 등 다양한 응용 분야에서 중요한 개념입니다.

물체의 크기를 조절하는 선형 변환 예시로 가로 세로가 각각 1M인 사각형을 가로 2M 세로 3M인 사각형으로 변환하는 계산을 생각해 보겠습니다.

이를 위해 변환 행렬 A를 구해야 합니다. 변환 행렬 A는 다음과 같습니다:
“`
A = [[2, 0],
[0, 3]]
“`
여기서 첫 번째 행은 가로 길이에 대한 변환, 두 번째 행은 세로 길이에 대한 변환을 나타냅니다.

입력 벡터는 (가로 길이, 세로 길이)로 표현되며, 입력 벡터를 변환 행렬 A와 곱하여 출력 벡터를 얻을 수 있습니다:
“`
출력 벡터 = A * 입력 벡터
“`

이제, 입력 벡터 (1, 1)M을 변환하면 다음과 같이 계산됩니다:
“`
출력 벡터 = [[2, 0],
[0, 3]] * [1, 1]
= [2*1 + 0*1, 0*1 + 3*1]
= [2, 3]
“`
따라서, 입력으로 주어진 사각형의 가로 길이가 2M로, 세로 길이가 3M로 변환된 것을 알 수 있습니다.

선형 변환은 입력 벡터의 각 성분에 대해 일정한 비율로 곱하여 크기를 조절하는 연산입니다. 이를 통해 다양한 형태의 변환을 수행할 수 있습니다.

선형 변환은 고차원 벡터를 다른 차원의 벡터로 매핑하는 연산입니다. 이 연산은 입력 벡터의 각 차원에 대해 선형 함수를 적용하여 출력 벡터를 생성합니다.

간단한 예를 들어 설명해보겠습니다. 2차원 공간에서의 선형 변환을 생각해봅시다. 입력 벡터는 (x, y)로 표현되고, 선형 변환은 입력 벡터를 다른 차원의 출력 벡터로 변환합니다. 이때, 선형 변환은 행렬과 벡터의 곱으로 표현됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 선형 변환을 생각해봅시다:
“`
x_new = a * x + b * y
y_new = c * x + d * y
“`
여기서 a, b, c, d는 변환을 결정하는 상수입니다. 이 선형 변환은 2차원 공간에서의 벡터를 다른 2차원 공간으로 매핑합니다. 입력 벡터 (x, y)를 이 선형 변환에 적용하면 출력 벡터 (x_new, y_new)가 생성됩니다.

일반적으로, 선형 변환은 입력 벡터와 변환 행렬의 곱으로 나타낼 수 있습니다. 입력 벡터를 x로 표현하고 변환 행렬을 A로 표현하면, 출력 벡터는 다음과 같이 계산됩니다:
“`
output = A * x
“`
여기서 A는 M x N 크기의 행렬이며, M은 출력 벡터의 차원 수, N은 입력 벡터의 차원 수입니다.

선형 변환은 벡터 공간에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들면, 이미지 처리에서는 합성곱 연산이 선형 변환의 일종으로 볼 수 있습니다. 또한, 행렬 곱셈은 신경망의 계층 연산에서 주로 사용되는 선형 변환입니다.

 

물건을 사기 위해 돈을 갖고 있는 상황을 생각해봅시다. 이때, 선형성을 유지하는 변환과 비선형성을 갖는 변환을 비교해보겠습니다.

1. 선형성을 유지하는 변환 예시:
가지고 있는 돈의 양이 두 배로 증가할 때, 구매할 수 있는 물건의 가격도 두 배로 증가합니다. 예를 들어, 10달러를 가지고 있을 때는 5달러짜리 물건 하나를 살 수 있습니다. 그러나 돈이 20달러로 두 배로 증가하면, 10달러짜리 물건 두 개를 살 수 있게 됩니다. 이 경우 돈의 양과 구매 가능한 물건의 가격은 비례 관계에 있으며, 일정한 비율로 변환됩니다.

2. 비선형성을 갖는 변환 예시:
가지고 있는 돈의 양이 증가할수록 구매할 수 있는 물건의 가격 변동 비율이 변하는 경우를 생각해봅시다. 예를 들어, 10달러를 가지고 있을 때는 5달러짜리 물건 하나를 살 수 있습니다. 그러나 돈이 20달러로 두 배로 증가하면, 물건의 가격이 갑자기 15달러로 상승하여 하나의 물건밖에 살 수 없게 됩니다. 이 경우 돈의 양과 구매 가능한 물건의 가격은 비례하지 않으며, 변환 비율이 일정하지 않습니다.

위 예시에서 첫 번째 예시는 선형성을 유지하는 변환을 보여주고 있습니다. 돈의 양이 증가하면 구매 가능한 물건의 가격도 일정한 비율로 증가합니다.

두 번째 예시는 비선형성을 갖는 변환을 보여주고 있습니다. 돈의 양이 증가함에 따라 구매 가능한 물건의 가격 변동 비율이 변하므로 선형성을 유지하지 않습니다.

따라서, 선형성을 유지하는 변환은 입력 값의 크기에 비례하여 일정한 비율로 변환되는 반면, 비선형성은 입력 값의 크기에 따라 변환 비율이 달라지는 경우를 말합니다.

추론 모드 inference_mode

일반적으로 모델은 추론(Inference) 기능과 학습(Training) 기능으로 나뉩니다.

1. 추론(Inference) 기능:
– 모델의 추론 기능은 주로 새로운 입력 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 역할을 합니다.
– 추론 모드에서는 최적화된 계산을 위해 학습과 관련된 부분이 비활성화되어 속도를 향상시킬 수 있습니다.
– 추론 모드에서는 모델이 예측 결과를 반환하고, 추가적인 학습이나 가중치 업데이트는 수행되지 않습니다.

2. 학습(Training) 기능:
– 모델의 학습 기능은 주어진 입력과 대상 출력 데이터를 사용하여 모델의 가중치를 조정하는 역할을 합니다.
– 학습 과정에서는 손실 함수를 사용하여 예측과 실제 값 사이의 오차를 계산하고, 이를 최소화하기 위해 역전파 알고리즘 등의 방법으로 모델의 가중치를 업데이트합니다.
– 학습 모드에서는 모델이 입력 데이터로부터 예측을 수행하고, 손실 함수와 옵티마이저 등을 사용하여 가중치를 조정합니다.

추론 기능과 학습 기능은 모델의 목적과 사용 방식에 따라 구분되며, 추론 모드는 주로 모델의 추론 기능을 최적화하기 위해 사용됩니다. 학습과 관련된 계산은 학습 모드에서 수행되며, 추론 모드에서는 해당 계산이 비활성화되어 최적화된 추론을 수행할 수 있습니다.

 

torch.gather() 함수

물건을 여러 개의 상자에 담고, 각 상자에는 번호가 부여되어 있는 상황을 상상해봅시다. 이때, 각 상자에 담긴 물건을 선택할 때 특정 상자의 번호를 참고하고 싶다고 가정해봅시다.

`torch.gather()` 함수는 이러한 상황에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 상자에 담긴 물건의 목록과 각 상자의 번호가 주어진다면, `torch.gather()` 함수를 사용하여 특정 상자의 물건을 선택할 수 있습니다.

다음은 `torch.gather()` 함수의 예시입니다:

상자에 담긴 물건: [‘사과’, ‘바나나’, ‘딸기’, ‘오렌지’]
각 상자의 번호: [2, 0, 1, 3]

우리가 2번 상자에 담긴 물건을 선택하고 싶다면, `torch.gather()` 함수를 사용하여 선택할 수 있습니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

items = ['사과', '바나나', '딸기', '오렌지']
box_numbers = [2, 0, 1, 3]
selected_item = torch.gather(items, 0, torch.tensor([2])) # 2번 상자의 물건을 선택

*0은 첫 번째 차원을 나타내며, 0은 텐서의 가장 왼쪽 차원입니다. 따라서 torch.gather() 함수는 첫 번째 차원에서 값을 수집합니다.

이 코드에서 `torch.gather(items, 0, torch.tensor([2]))`는 `items` 텐서에서 인덱스 2에 해당하는 값을 선택하여 최종적으로 `’딸기’`라는 값을 반환합니다. 즉, 2번 상자에 담긴 물건이 선택되었습니다.

이와 같이 `torch.gather()` 함수는 주어진 텐서에서 특정 인덱스 값을 선택하여 결과를 반환하는 기능을 수행합니다.

슬라이싱 연산에서 쉼표(,)

쉼표(,)는 파이썬에서 다차원 배열이나 튜플에서 각 차원의 인덱스를 구분하는 역할을 합니다.

다차원 배열에서 각 차원의 인덱스는 쉼표를 사용하여 구분됩니다. 예를 들어, 2차원 배열에서 arr[row_index, column_index]와 같이 특정 위치의 원소에 접근할 수 있습니다. 쉼표를 사용하여 행 인덱스와 열 인덱스를 구분하여 해당 원소에 접근할 수 있습니다.

또한, 튜플에서도 쉼표를 사용하여 각 차원의 요소를 구분할 수 있습니다. 예를 들어, (x, y, z)와 같이 세 개의 요소를 가지는 튜플을 생성할 때 쉼표를 사용하여 요소들을 구분합니다.

따라서 쉼표(,)는 다차원 배열이나 튜플에서 각 차원의 인덱스나 요소를 구분하는 데 사용되는 기호입니다.

tolist() 함수 – 파이썬의 리스트로 데이터를 변환

`tolist()` 함수는 파이썬의 리스트로 데이터를 변환하는 메서드입니다. 이 함수는 다차원 배열 또는 텐서를 일차원 리스트로 변환하여 반환합니다.

일반적으로, NumPy 배열이나 PyTorch의 텐서와 같은 다차원 데이터 구조에서 `tolist()` 함수를 사용하면 원소들이 한 차원 아래로 펼쳐진 리스트로 변환됩니다. 예를 들어, 2차원 NumPy 배열을 `tolist()` 함수로 변환하면, 각 행이 리스트로 변환되고 이 리스트들이 하나의 리스트로 묶여 반환됩니다.

예시를 통해 설명하겠습니다. 다음은 2차원 NumPy 배열을 `tolist()` 함수를 사용하여 리스트로 변환하는 예입니다:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
lst = arr.tolist()

print(lst) # 출력: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

`tolist()` 함수를 사용하면 `arr` 배열이 리스트 `lst`로 변환되었습니다. 각 행이 하나의 리스트로 변환되고, 이 리스트들이 하나의 리스트로 묶여 반환됩니다.

마찬가지로, PyTorch의 텐서에서도 `tolist()` 함수를 사용하여 텐서를 리스트로 변환할 수 있습니다. 결과는 동일한 원리로 다차원 텐서가 리스트로 변환됩니다.

`tolist()` 함수는 다차원 배열 또는 텐서를 파이썬 리스트로 변환할 때 유용하게 사용됩니다.

인코딩과 디코딩 – 정보를 변환하고 다시 원래의 형식으로 되돌리는것

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

인코딩과 디코딩은 일반적으로 상대적인 개념입니다.

인코딩은 일련의 데이터나 정보를 다른 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 일반적으로 텍스트를 숫자로 인코딩하는 것이 많이 사용됩니다. 이렇게 인코딩된 숫자는 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환됩니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 자연어 문장을 원-핫 인코딩 또는 정수 인코딩을 통해 숫자 시퀀스로 변환하는 것이 인코딩의 일반적인 예입니다.

디코딩은 인코딩된 데이터나 정보를 다시 원래 형식으로 되돌리는 과정을 의미합니다. 인코딩된 숫자나 데이터를 다시 텍스트로 디코딩하는 것이 많이 사용됩니다. 예를 들어, 컴퓨터가 출력한 숫자 시퀀스를 자연어 문장으로 디코딩하거나, 이미지를 인코딩된 형식에서 원래의 이미지 형식으로 디코딩하는 것이 디코딩의 일반적인 예입니다.

따라서, 인코딩은 일련의 데이터를 다른 형식으로 변환하는 것이고, 디코딩은 인코딩된 데이터를 원래의 형식으로 변환하는 것입니다.

코드의 예

아래 코드에서 인코딩 작업을 하는 부분은 함수를 사용하고 있습니다.

 

prompt_tokens = [self.tokenizer.encode(x, bos=True, eos=False) for x in prompts]

위 코드는 `self.tokenizer.encode()` 함수를 호출하여 `prompts` 리스트의 각 요소를 인코딩하여 `prompt_tokens` 리스트에 저장하고 있습니다. `self.tokenizer.encode()` 함수는 주어진 텍스트를 숫자로 인코딩하는 기능을 수행합니다. 따라서 해당 코드에서는 함수를 사용하여 인코딩 작업을 수행하고 있습니다.

`prompt_tokens = [self.tokenizer.encode(x, bos=True, eos=False) for x in prompts]` 코드에서 `x`, `bos=True`, `eos=False`는 다음과 같은 의미를 갖습니다:

– `x`: `prompts` 리스트의 각 요소인 문자열을 나타냅니다. `x`는 각각의 프롬프트 텍스트를 의미합니다.
– `bos=True`: “Beginning of Sentence”의 약자로, 인코딩된 토큰 시퀀스의 시작 부분에 특별한 시작 토큰을 추가할지 여부를 나타냅니다. `bos=True`로 설정하면 시작 토큰이 추가됩니다.
– `eos=False`: “End of Sentence”의 약자로, 인코딩된 토큰 시퀀스의 끝 부분에 특별한 종료 토큰을 추가할지 여부를 나타냅니다. `eos=False`로 설정하면 종료 토큰이 추가되지 않습니다.

따라서 `self.tokenizer.encode(x, bos=True, eos=False)`는 `x`라는 문자열을 토크나이즈하고 인코딩된 토큰 시퀀스를 생성하는 과정에서 시작 토큰을 추가하고 종료 토큰을 추가하지 않는 것을 의미합니다.

시작 토큰을 추가하고 종료 토큰을 추가하지 않는 이유는 다양한 상황과 요구에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로는 다음과 같은 이유로 시작 토큰을 추가하고 종료 토큰을 추가하지 않을 수 있습니다:

1. 문장 생성의 일부로서 특정 문장의 시작을 나타내기 위함: 시작 토큰을 추가함으로써 모델은 특정 문장의 시작을 알 수 있고, 이를 활용하여 문장의 의미와 문맥을 이해하고 유지할 수 있습니다. 예를 들어, “나는”이라는 시작 토큰을 추가하면 모델은 이어지는 문장에서 “나는”에 대한 정보를 활용하여 적절한 문장을 생성할 수 있습니다.

2. 문장의 완성을 강제하지 않기 위함: 종료 토큰을 추가하지 않으면 모델은 텍스트를 계속해서 생성할 수 있습니다. 이는 특정 길이의 문장을 생성하기보다는, 원하는 만큼의 텍스트를 생성하거나 다른 조건에 따라 중단하고 싶을 때 유용합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 중에 특정 조건을 만족할 때까지 생성을 계속하고자 할 때 종료 토큰을 추가하지 않을 수 있습니다.

3. 디코딩의 유연성을 높이기 위함: 종료 토큰을 추가하지 않으면 모델은 끝까지 텍스트를 자유롭게 생성할 수 있습니다. 이는 모델이 일정한 패턴이나 길이에 구속되지 않고, 더 다양하고 유연한 텍스트를 생성할 수 있도록 합니다. 종료 토큰을 추가하면 생성된 텍스트가 미리 정해진 길이에 도달하거나 종료 토큰을 만나면 멈추게 됩니다.

따라서 시작 토큰을 추가하고 종료 토큰을 추가하지 않는 것은 모델의 문장 생성을 유연하게 조절하고 다양한 상황에 적용할 수 있는 방법입니다. 실제 사용 시나리오에 따라 적합한 방식을 선택할 수 있습니다.

시작 토큰은 문장의 첫 부분으로 프롬프트에서 선별될 수도 있지만, 그렇지 않을 수도 있습니다. 시작 토큰은 모델의 입력 시퀀스에 추가되는 특수한 토큰으로서, 문장의 시작을 나타내는 역할을 합니다.

프롬프트에 따라 시작 토큰을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, “나는”이라는 프롬프트가 주어졌을 때, 시작 토큰으로 “나는”을 선택할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 모델은 해당 프롬프트 이후에 이어질 문장에 대한 정보를 갖게 됩니다.

그러나 시작 토큰은 프롬프트의 일부로서만 사용되는 것은 아닙니다. 시작 토큰은 문장의 특정 부분이나 상황을 나타내기 위해 임의로 선택될 수도 있습니다. 예를 들어, “오늘은”이라는 시작 토큰을 사용하여 모델에게 “오늘은 어떤 일이 일어날까?”와 같은 질문을 시작할 수 있습니다. 이 경우 시작 토큰은 프롬프트의 일부가 아니라, 문장의 시작에 특정한 의미를 부여하는 역할을 합니다.

따라서 시작 토큰은 프롬프트에 기반하여 선택될 수도 있고, 원하는 문장의 의도나 상황에 따라 임의로 선택될 수도 있습니다. 사용자는 상황에 맞게 시작 토큰을 선택하여 모델에게 원하는 정보를 전달할 수 있습니다.

시작 토큰을 적절하게 만들기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

1. 문맥과 목적에 맞는 단어 선택: 시작 토큰은 문장의 시작을 나타내는 역할을 합니다. 따라서 해당 문장의 문맥과 목적에 맞는 단어를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델에서 “질문”을 생성하기 위한 프롬프트로 시작할 때, “질문을”이라는 시작 토큰을 선택할 수 있습니다.

2. 특수 토큰 활용: 시작 토큰으로 특수한 의미를 갖는 토큰을 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 예를 들어, “CLS”라는 토큰은 일반적으로 시작 토큰으로 사용되는데, 이는 “분류(Classification)” 작업에 주로 활용되는 토큰입니다. 모델에게 문장의 시작과 관련된 정보를 알려주는 역할을 할 수 있습니다.

3. 사용자 정의: 시작 토큰은 모델과 작업에 따라 다양한 방식으로 정의될 수 있습니다. 사용자는 자신의 데이터와 목적에 맞게 시작 토큰을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 도메인에서 작업하는 경우, 해당 도메인에 특화된 시작 토큰을 정의하여 사용할 수 있습니다.

시작 토큰을 적절하게 만들기 위해서는 문맥을 고려하고 원하는 의도를 모델에게 전달할 수 있는 단어나 토큰을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터의 특성과 작업의 목적에 맞게 시작 토큰을 선택하고, 이를 모델에 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

아래 코드에서는 `tokenizer.decode()` 함수를 사용하여 디코딩 작업을 수행하고 있습니다.

decoded = []
for i, t in enumerate(tokens.tolist()):
# cut to max gen len
t = t[: len(prompt_tokens[i]) + max_gen_len]
# cut to eos tok if any
try:
t = t[: t.index(self.tokenizer.eos_id)]
except ValueError:
pass
decoded.append(self.tokenizer.decode(t))
return decoded

`self.tokenizer.decode(t)` 함수를 호출하여 `t`를 디코딩하고, 디코딩된 결과를 `decoded` 리스트에 추가하고 있습니다. 따라서 해당 코드는 함수를 사용하여 디코딩을 수행하고 있습니다.