[카테고리:] 자연어 처리 연구

class PositionalEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, n_embd, max_len=512):
        super().__init__()
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float()
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, n_embd, 2).float() * -(math.log(10000.0) / n_embd))
        pe = torch.zeros(max_len, n_embd)
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        self.pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        return x + self.pe[:, :x.size(1)].detach()

# 언어 모델을 정의하는 함수
class LanguageModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size):
        super().__init__()
        self.token_embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, n_embd)
        self.position_embedding = PositionalEmbedding(n_embd)
        self.ln_f = nn.LayerNorm(n_embd)
        self.head = nn.Linear(n_embd, vocab_size)

    def forward(self, idx, targets=None):
        tok_emb = self.token_embedding_table(idx)
        pos_emb = self.position_embedding(torch.arange(idx.size(1), device=device))
        x = tok_emb + pos_emb
        logits = self.head(self.ln_f(x))

주어진 코드는 Transformer 기반의 언어 모델을 구현하는 파이썬 클래스 `PositionalEmbedding`과 `LanguageModel`을 포함하고 있습니다. 이 모델은 토큰 임베딩과 위치 임베딩을 조합하여 문장의 토큰들을 처리하고, 최종 출력(logits)을 생성하는 역할을 합니다.

#### `PositionalEmbedding` 클래스:
이 클래스는 위치 임베딩(Positional Embedding)을 생성하고 관리하는 역할을 합니다.

– `__init__(self, n_embd, max_len=512)`: 초기화 메서드에서는 위치 임베딩을 생성하는데 필요한 파라미터들을 받습니다. `n_embd`는 임베딩 벡터의 차원을 나타내며, `max_len`은 시퀀스의 최대 길이를 나타냅니다.

– 위치 임베딩은 사인(Sine)과 코사인(Cosine) 함수를 사용하여 생성됩니다. `position` 변수는 0부터 `max_len-1`까지의 숫자를 포함하는 벡터를 생성합니다.

– `div_term` 변수는 위치 임베딩에서 사용되는 분모 항(divisor term)으로, 특정 패턴을 생성하기 위해 계산됩니다.

– `pe` 변수는 위치 임베딩 행렬을 초기화합니다. 이 행렬의 크기는 `(max_len, n_embd)`이며, 모든 값은 초기에 0으로 설정됩니다. 그런 다음, 홀수 열(`[:, 1::2]`)에는 코사인 함수 값을 할당하고, 짝수 열(`[:, 0::2]`)에는 사인 함수 값을 할당하여 위치 임베딩을 생성합니다.

– `self.pe` 변수는 위치 임베딩을 담고 있는 텐서를 가리킵니다. 이 텐서는 모델 학습 중에 업데이트되지 않습니다.

– `forward(self, x)`: 이 메서드는 입력으로 받은 `x`에 위치 임베딩을 더한 결과를 반환합니다. 위치 임베딩을 더할 때 `.detach()`를 사용하여 위치 임베딩이 모델의 역전파(backpropagation)에 의해 업데이트되지 않도록 합니다. 따라서 위치 임베딩은 고정된 패턴을 나타냅니다.

#### `LanguageModel` 클래스:
이 클래스는 언어 모델을 나타내며, 토큰 임베딩과 위치 임베딩을 조합하여 최종 입력을 생성하고 출력(`logits`)을 반환합니다.

– `__init__(self, vocab_size)`: 초기화 메서드에서는 언어 모델을 초기화합니다. `vocab_size`는 어휘 사전의 크기를 나타냅니다.

– `self.token_embedding_table`은 토큰 임베딩 테이블로, 단어 인덱스를 임베딩 벡터로 매핑하는 역할을 합니다.

– `self.position_embedding`은 앞서 정의한 `PositionalEmbedding` 클래스의 인스턴스로, 위치 임베딩을 생성합니다.

– `self.ln_f`는 Layer Normalization을 수행하는 레이어를 초기화합니다. 이는 모델의 안정성과 학습 성능을 향상시키는데 사용됩니다.

– `self.head`는 선형 레이어(Linear Layer)로, 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다. 입력으로부터 예측 값을 만들어냅니다.

– `forward(self, idx, targets=None)`: 이 메서드는 주어진 토큰 인덱스(`idx`)를 입력으로 받아, 토큰 임베딩과 위치 임베딩을 더하여 최종 입력(`x`)을 생성합니다. 그 후, `self.head`를 사용하여 최종 출력(logits)을 생성합니다. 최종 출력은 모델의 예측 값입니다.

코드에서 `PositionalEmbedding` 클래스는 Transformer 모델에서 위치 정보를 주입하기 위한 중요한 부분이며, `LanguageModel` 클래스는 토큰과 위치 임베딩을 결합하여 모델의 입력을 생성하고, Layer Normalization과 선형 레이어를 사용하여 모델의 출력을 생성하는 역할을 합니다.

프람프트

아래 글을 해석해줘.
처용가
삼국유사 권제2, 처용랑 망해사, ‘역신을 감복시킨 처용’ 中#
(원문)
東京明期月良
夜入伊遊行如可
入良沙寢矣見昆
脚烏伊四是良羅
二兮隐吾下於叱古
二兮隐誰支下焉古
本矣吾下是如馬於隐
奪叱良乙何如爲理古

chatgpt

해석을 위해 주어진 글을 분석하면서 일부 판단을 내려야 합니다. 주어진 글은 한자와 음역된 문자로 이루어져 있고, 문맥이 불분명하여 정확한 해석이 어렵습니다. 주어진 글은 ‘처용가’라는 제목 아래에 있는 것으로 보이지만, 문장 구조와 의미 파악에 어려움이 있습니다. 따라서, 이 문장을 정확히 해석하는 것은 어려운 일입니다.

해석에 도움이 될 수 있는 정보를 더 제공해주시면, 보다 정확한 도움을 드릴 수 있을 것입니다.

:한자와 음역된 문자로 이루어져 있다는 것은 파악하고 있다.

그래서 번역의 예시를 보여 주었다.

프람프트

東京明期月良 夜入伊遊行如可 入良沙寢矣見昆 脚烏伊四是良羅 二兮隐吾下於叱古 二兮隐誰支下焉古 本矣吾下是如馬於隐 奪叱良乙何如爲理古 (양주동 해) ᄉᆡᄫᆞᆯ ᄇᆞᆯ긔 ᄃᆞ래 밤드리 노니다가 드러ᅀᅡ 자리 보곤 가ᄅᆞ리 네히어라 둘흔 내 해엇고 둘흔 뉘 해언고 本ᄃᆡ 내 해다마ᄅᆞᆫ 아ᅀᅡᄂᆞᆯ 엇디 ᄒᆞ릿고 (현대어 해석) 서라벌 밝은 달에 밤 들어 노니다가 들어와 잠자리 보니 다리가 넷이어라 둘은 내 것인데 둘은 누구의 것인고 본디 내 것이다마는 앗아간 것을 어찌 하리오

chatgpt

주어진 문장을 현대어로 해석하면 다음과 같습니다:

서라벌 밝은 달에
밤 들어 노니다가
들어와 잠자리 보니
다리가 넷이어라
둘은 내 것인데
둘은 누구의 것인가
본디 내 것이다마는
앗아간 것을 어찌 하리오

해석:
서라벌 밝은 달이 떠오르는 때에
밤에 들어가 잠을 자러 갔다가
들어와서 잠자리를 보니
다리가 네 개로 이루어져 있다
둘은 내 것인데
둘은 누구의 것인가
사실은 내 것이지만
빼앗긴 것을 어떻게 해야 하리오

위 문장은 형식적인 한자와 음역된 문자가 혼용된 어법으로 작성되어 있습니다. 전체 문장이 일관된 의미를 갖지 않으며, 문장 구조와 의미 파악에 어려움이 있습니다. 따라서, 위 해석은 일부 추측과 판단을 포함하고 있을 수 있으므로 정확한 의미를 전달하기 위해서는 추가적인 정보가 필요합니다.

deepL 번역

도쿄의 좋은 달
나이트 퍼레이드
료자에서 뵙겠습니다
늑대의 네 발은 량 뤄입니다.
두 사람은 나에게서 숨겨져있다
세상에서 가장 좋은 사람은 누구입니까?
이것은 어둠 속의 말과 같습니다.
량 B의 꾸지람을 빼앗은 이유는 무엇입니까?

결론: 향가와 같은 새로운 형태의 언어번역은 chatgpt가 우월하다.

행렬과 배열은 모두 다차원 데이터를 나타내는 구조이지만, 일반적으로 사용되는 맥락에서 행렬과 배열은 약간의 차이점을 가질 수 있습니다.

1. 수학적 의미: 행렬은 수학적인 개념으로 선형 대수학에서 사용되는 구조입니다. 행렬은 행과 열로 구성되며, 행렬 연산과 행렬의 속성에 대한 다양한 규칙과 정의가 있습니다. 배열은 일반적으로 프로그래밍 언어에서 제공되는 데이터 구조로, 다차원으로 구성된 동일한 유형의 데이터 요소들을 저장하는데 사용됩니다.

2. 용어 사용: “행렬”이라는 용어는 주로 수학적인 문맥에서 사용되며, 선형 대수학이나 수치 해석과 같은 분야에서 자주 언급됩니다. “배열”은 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 용어로, 데이터 구조를 표현하는데 사용됩니다.

3. 도구 및 연산: 행렬은 수학적인 개념으로서, 행렬 연산 (덧셈, 곱셈, 전치 등) 및 행렬 분해와 같은 특정 작업을 수행하는 도구와 알고리즘들이 존재합니다. 배열은 다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리에서 지원되며, 배열을 다루기 위한 다양한 함수, 메서드, 연산자 등이 제공됩니다.

4. 범용성: 배열은 다양한 데이터 유형과 차원을 다룰 수 있는 범용적인 데이터 구조로 사용됩니다. 행렬은 주로 수학적인 연산과 문제 해결에 특화되어 있으며, 특히 선형 시스템, 선형 변환, 최적화 등과 관련된 문제에 사용됩니다.

요약하면, 행렬은 수학적인 개념과 연산에 중점을 두고 있으며, 배열은 일반적인 프로그래밍 데이터 구조로 다양한 유형과 차원의 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다.

언어모델에서는 일반적으로 배열(Array)의 개념을 더 많이 사용하며, 행렬(Matrix)의 사용은 상대적으로 적습니다. 하지만 배열과 행렬을 명확히 구분해야 하는 경우도 있을 수 있습니다.

1. 차원의 개념: 배열은 다차원 구조를 가질 수 있으며, 언어모델에서는 주로 1차원 배열 또는 2차원 배열로 텍스트 데이터를 표현합니다. 행렬은 특정한 수학적 규칙에 따라 2차원으로 정의되므로, 행렬로 표현되는 경우에는 배열과 구분할 수 있습니다.

2. 연산의 종류: 행렬은 행렬 곱셈(Matrix multiplication), 행렬 전치(Transpose), 역행렬(Inverse matrix) 등의 특정한 수학적 연산을 수행할 때 사용됩니다. 언어모델에서는 주로 배열에 대한 인덱싱, 슬라이싱, 원소 단위의 연산 등을 수행하므로, 행렬의 연산과는 구분됩니다.

3. 개념의 명확성: 행렬은 수학적인 개념으로 정의되었기 때문에, 행렬을 사용하는 경우에는 수학적인 용어와 개념을 적용해야 합니다. 반면에 배열은 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 데이터 구조로, 언어모델에서는 배열로 텍스트 데이터를 표현하고 다루는 것이 일반적입니다.

따라서, 언어모델에서는 주로 배열(Array)의 개념을 사용하며, 특정한 수학적 규칙이 필요하지 않거나 행렬의 특징이 필요하지 않은 경우에는 배열을 사용하여 텍스트 데이터를 다룹니다. 행렬이 필요한 수학적인 연산이나 특정한 수학적 개념을 다루어야 할 경우에는 행렬을 사용하게 됩니다.

언어 모델에서의 행렬과 배열 사용은 예측과 가중치 계산의 관점에서 구분됩니다.

1. 예측: 소프트맥스 함수 계산으로 확률값 예측
– 예측 단계에서는 모델의 출력을 확률값으로 변환하기 위해 주로 배열을 사용합니다.
– 출력 배열은 다음 단어의 확률 분포를 나타내며, 각 인덱스는 해당 단어의 예측 확률을 담고 있습니다.
– 예를 들어, 언어 모델이 문장의 다음 단어를 예측할 때, 배열 형태로 다음 단어의 확률 분포를 구성합니다.

2. 가중치 계산: 모델의 가중치를 통한 선형 변환
– 모델의 가중치 계산에서는 주로 행렬 연산이 사용됩니다.
– 입력 데이터와 가중치 행렬의 행렬곱 연산을 통해 출력을 계산합니다.
– 가중치 행렬은 모델의 학습 과정에서 학습되는 매개변수로, 입력과 출력 간의 선형 변환을 수행합니다.
– 예를 들어, 언어 모델의 입력 단어의 임베딩 벡터와 가중치 행렬의 행렬곱을 통해 출력을 계산합니다.

따라서, 소프트맥스 함수를 사용하여 예측을 할 때에는 배열을 사용하며, 모델의 가중치 계산에는 행렬을 사용합니다. 이러한 방식으로 언어 모델은 문장 생성, 확률 예측 등의 작업을 수행합니다.

언어 모델에서 배열을 사용하는 계산의 예시로는 다음과 같은 경우가 있을 수 있습니다:

1. 예측을 위한 확률 분포 계산:
– 언어 모델은 주어진 문맥에서 다음 단어의 확률 분포를 예측하는 작업을 수행합니다.
– 입력 문장에 대한 모델의 출력은 배열로 표현될 수 있으며, 각 인덱스는 단어 집합 내의 단어에 해당하는 확률 값을 가지고 있습니다.
– 배열의 크기는 단어 집합의 크기에 따라 달라질 수 있으며, 일반적으로 소프트맥스 함수를 통해 확률값으로 정규화됩니다.
– 이를 통해 모델은 다음 단어의 예측 확률 분포를 얻을 수 있습니다.

2. 텍스트 분류:
– 언어 모델은 문장 또는 문서를 주어진 카테고리로 분류하는 작업에 사용될 수 있습니다.
– 분류 작업에서 모델의 출력은 주로 배열 형태로 표현됩니다.
– 각 인덱스는 해당 카테고리에 대한 예측 점수 또는 확률 값을 나타내며, 가장 높은 점수를 가진 인덱스로 분류를 결정합니다.

3. 문장의 임베딩:
– 언어 모델은 주어진 문장을 고정된 길이의 벡터로 임베딩하는 작업에도 사용될 수 있습니다.
– 문장의 각 단어를 임베딩 벡터로 표현하고, 이를 배열로 구성하여 문장의 임베딩 표현을 얻을 수 있습니다.
– 배열의 크기는 문장의 길이와 임베딩 차원에 따라 결정됩니다.

이러한 경우들에서 배열은 모델의 출력이나 중간 결과를 표현하는데 사용되며, 다양한 언어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.

언어 모델에서 행렬을 사용하는 계산의 예시로는 다음과 같은 경우가 있을 수 있습니다:

1. 가중치 행렬의 곱셈:
– 언어 모델은 입력 벡터나 문장의 임베딩을 가중치 행렬과 곱하여 특정 차원으로 매핑하는 작업에 사용될 수 있습니다.
– 입력 벡터나 문장의 임베딩을 행렬로 표현하고, 가중치 행렬과의 곱셈을 통해 새로운 표현을 얻을 수 있습니다.
– 이러한 연산은 모델의 학습 파라미터인 가중치를 효과적으로 곱하여 입력을 변환하거나 특성을 추출하는 데 사용됩니다.

2. 순환 신경망(RNN) 계산:
– RNN 기반의 언어 모델은 입력과 이전의 상태(hidden state)를 가중치 행렬과의 곱셈을 통해 다음 상태를 계산합니다.
– 입력과 상태를 행렬로 표현하고, 가중치 행렬과의 곱셈을 통해 다음 상태를 업데이트합니다.
– RNN의 순환 계산은 행렬 곱셈을 기반으로 하며, 이를 통해 모델은 문장의 문맥을 고려하여 다음 단어를 예측할 수 있습니다.

3. 합성곱 신경망(CNN) 계산:
– CNN 기반의 언어 모델은 입력 문장을 필터와의 행렬 곱셈을 통해 특성 맵(feature map)을 생성합니다.
– 입력 문장을 행렬로 표현하고, 필터와의 행렬 곱셈을 통해 특성 맵을 얻을 수 있습니다.
– 이를 통해 모델은 문장의 지역적 패턴이나 특징을 추출하여 문맥을 파악하고 다음 단어를 예측할 수 있습니다.

이러한 경우들에서 행렬은 모델의 가중치나 상태를 표현하거나, 입력 데이터를 변환하거나 특성을 추출하는 데 사용됩니다. 행렬 연산은 모델의 파라미터를 효과적으로 학습하고, 복잡한 문장 구조를 모델이 이해하고 처리할 수 있게 돕는 역할을 합니다.

트랜스포머 모델에서 배열을 사용하는 경우는 다음과 같습니다:

1. 입력 임베딩:
– 트랜스포머 모델은 입력 문장을 임베딩하여 표현합니다.
– 각 단어를 배열로 표현하고, 입력 임베딩 과정에서 이러한 배열을 사용합니다.
– 입력 임베딩은 단어의 임베딩 벡터를 계산하기 위해 배열 연산을 사용합니다.

2. 포지셔널 인코딩:
– 트랜스포머 모델은 단어의 상대적인 위치 정보를 사용하기 위해 포지셔널 인코딩을 적용합니다.
– 포지셔널 인코딩은 배열로 표현되며, 각 위치의 토큰에 대해 해당하는 포지셔널 인코딩 값을 가지고 있습니다.
– 배열 연산을 사용하여 포지셔널 인코딩을 입력 임베딩과 결합하거나 갱신하는 데 사용됩니다.

3. 어텐션 매커니즘:
– 트랜스포머 모델은 어텐션 매커니즘을 사용하여 단어 간의 상호작용을 모델링합니다.
– 어텐션 연산은 배열로 표현된 단어 벡터들 간의 내적 계산과 소프트맥스 함수를 포함합니다.
– 배열 연산을 사용하여 어텐션 스코어를 계산하고, 소프트맥스 함수를 통해 단어의 가중치를 조정합니다.

4. 다차원 어텐션:
– 트랜스포머 모델은 다차원 어텐션을 사용하여 단어 간의 상호작용을 모델링합니다.
– 다차원 어텐션에서는 배열을 사용하여 단어 간의 관계를 표현하고 계산합니다.
– 배열 연산을 사용하여 다차원 어텐션 스코어를 계산하고, 가중합을 통해 다차원 특성을 결합합니다.

이러한 경우들에서 배열은 입력 문장의 단어 표현, 위치 정보, 어텐션 계산 등에 사용됩니다. 배열 연산은 트랜스포머 모델의 핵심 요소로 사용되며, 단어 간의 상호작용과 문장 구조를 모델링하는 데에 중요한 역할을 합니다.

트랜스포머 모델에서 행렬을 사용하는 경우는 다음과 같습니다:

1. 어텐션 가중치 계산:
– 트랜스포머 모델의 어텐션 메커니즘에서는 행렬 연산을 사용하여 어텐션 가중치를 계산합니다.
– 입력 벡터와 가중치 행렬의 행렬 곱셈을 통해 어텐션 가중치를 계산합니다.
– 행렬 연산은 단어 간의 관계를 모델링하고 단어의 중요도를 결정하는 데 사용됩니다.

2. 다층 퍼셉트론 (MLP) 계산:
– 트랜스포머 모델의 포지션 와이즈 피드포워드 신경망은 다층 퍼셉트론 (MLP)으로 구성됩니다.
– MLP에서는 입력 벡터와 가중치 행렬의 행렬 곱셈 및 비선형 활성화 함수를 사용합니다.
– 행렬 연산은 MLP의 가중치 갱신과 비선형 변환에 사용되며, 모델의 비선형성과 표현력을 증가시킵니다.

3. 가중치 갱신:
– 트랜스포머 모델에서는 학습 과정에서 가중치를 갱신해야 합니다.
– 가중치 갱신은 행렬 연산을 사용하여 모델의 파라미터 업데이트를 수행합니다.
– 행렬 연산을 통해 손실 함수의 기울기를 계산하고, 경사하강법 등의 최적화 알고리즘을 사용하여 가중치를 업데이트합니다.

4. 임베딩 행렬:
– 트랜스포머 모델에서는 단어 임베딩을 사용하여 단어를 밀집 벡터로 표현합니다.
– 단어 임베딩은 행렬로 표현되며, 단어의 의미와 특징을 임베딩 행렬에 인코딩합니다.
– 행렬 연산을 사용하여 단어 임베딩과 입력 벡터를 계산하고, 모델의 입력으로 활용합니다.

이러한 경우들에서 행렬은 어텐션 가중치 계산, MLP 연산, 가중치 갱신, 임베딩 행렬 등에 사용됩니다. 행렬 연산은 트랜스포머 모델의 핵심 구성 요소로

사용되며, 단어 간의 관계 모델링, 비선형 변환, 가중치 업데이트, 임베딩 등의 다양한 기능을 수행합니다.

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