참고 문헌 : transformer 논문
언어 모델(Language Model)이란?
언어 모델(Language Model)은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 사용되는 인공지능 모델로, 텍스트 시퀀스를 입력받아 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 역할을 합니다. 주어진 문맥을 기반으로 문장의 의미를 이해하고 다음 단어를 예측하기 위해 확률 모델을 사용합니다. 언어 모델은 문장 생성, 기계 번역, 질의응답, 문장 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다.
언어 모델의 종류 중에서 대표적인 것들은 다음과 같습니다:
1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
– GPT는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
– 비지도 학습으로 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 훈련된 후, 다양한 자연어 처리 작업에 파인 튜닝하여 활용할 수 있습니다.
– 문장 생성 작업에 강점을 가지며, 풍부한 문맥 이해와 유창한 문장 생성이 가능합니다.
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
– BERT는 Google에서 개발한 언어 모델로, Transformer 아키텍처를 사용합니다.
– 사전 훈련 단계에서 양방향 문맥을 고려하여 텍스트를 학습합니다.
– 문맥 이해, 단어 임베딩, 문장 분류 등 다양한 자연어 처리 작업에서 좋은 성능을 보여줍니다.
3. XLNet (eXtreme Language understanding Network)
– XLNet은 구글 브레인에서 개발한 언어 모델로, Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
– 전통적인 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 순서에 구애받지 않는 학습 방식을 도입하였습니다.
– 양방향 문맥을 고려하면서도 순서에 더 자유로운 예측이 가능하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)
– GPT-3는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, GPT 시리즈의 최신 버전입니다.
– 규모가 매우 큰 모델로, 수백억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 다양한 자연어 처리 작업에서 놀라운 성능을 보여줍니다.
– 문장 생성, 기계 번역, 질의응답, 문장 감성 분석, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에서 GPT, BERT, XLNet과 같은 언어 모델들은 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. 이러한 언어 모델들은 사전 훈련된 모델로부터 파인 튜닝을 통해 특정 작업에 맞게 사용되며, 자연어 처리 분야에서 중요한 도구로 활용되고 있습니다.
GPT 언어 모델(Language Model) 의 문장 생성 작업 구조
GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 딥러닝 기반의 언어 모델 중 하나로, 문장 생성 작업에서 많이 활용되는 모델입니다. GPT는 사전에 대규모의 텍스트 데이터로 사전 훈련(pre-training)된 후, 특정 작업에 맞게 파인 튜닝(fine-tuning)하여 사용됩니다.
문장 생성 작업에서 GPT는 이전에 주어진 문맥을 바탕으로 다음 단어나 문장을 예측합니다. 모델은 문장을 토큰 단위로 분리하고, 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성한 후, 여러 개의 층으로 구성된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 통해 문맥을 인코딩합니다. 그리고 다음 단어를 예측하기 위해 디코더 부분을 사용합니다.
GPT는 이전 문맥을 통해 다음 단어를 예측하는 것이기 때문에, 생성된 문장은 일관성이 있고 자연스러운 텍스트를 생성하는 경향이 있습니다. GPT는 훈련 데이터에서 많은 패턴과 언어적 특성을 학습하므로, 주어진 문맥에 기반하여 문장을 연결하고 의미론적으로 일관된 문장을 생성할 수 있습니다.
GPT는 다양한 분야에서 문장 생성 작업에 활용됩니다. 예를 들어, 작가들이 소설이나 시를 자동으로 생성하는 데 사용되기도 하며, 챗봇 시스템이나 대화 모델에서 자연스러운 대화를 구현하는 데 활용될 수도 있습니다. 또한, 기계 번역, 요약, 질의응답 시스템 등에서도 GPT를 활용하여 텍스트 생성 작업을 수행할 수 있습니다.
따라서 여러분은 이 과정은 외워서 코드 단위에서 보고는 어떤 부분인지 즉각적으로 파악할 수 있도록 훈련을 해야 합니다. 이것이 이 글의 목적입니다.
1. 입력된 문장을 토큰 단위로 분리하고, 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성
GPT 모델에서 입력 문장을 토큰 단위로 분리하고 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성하는 과정은 Input Embedding과 Positional Embedding의 첫 번째 과정에 해당합니다.
Input Embedding은 토큰화된 문장의 각 토큰에 대해 해당 토큰의 임베딩 벡터를 찾아 모델의 입력으로 사용하는 과정입니다. 토큰 ID를 임베딩 테이블에서 찾아 해당하는 임베딩 벡터를 가져와서 사용합니다. 이를 통해 각 토큰은 임베딩 벡터로 표현되어 모델에 입력됩니다.
Positional Embedding은 토큰의 위치 정보를 임베딩하는 과정입니다. GPT 모델은 토큰의 상대적인 위치 정보를 학습하기 위해 Positional Encoding을 사용합니다. 이를 통해 모델은 문장 내 단어의 순서와 위치를 파악할 수 있습니다. Positional Embedding은 토큰의 임베딩 벡터에 위치 정보를 더해주는 방식으로 적용됩니다.
따라서, Input Embedding과 Positional Embedding은 GPT 모델의 문장 처리 과정에서 첫 번째 단계로, 입력 문장의 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성하는 역할을 수행합니다.
“Embedding”은 벡터 공간으로의 임베딩(표현)을 의미합니다. 특정 개체나 개념을 고차원의 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것을 말합니다. 임베딩은 주로 자연어 처리나 이미지 처리와 같은 기계학습 작업에서 사용되며, 기계가 효율적으로 특징을 학습하고 유사도를 계산할 수 있도록 도와줍니다.
자연어 처리에서의 임베딩은 단어, 문장 또는 문서를 고차원의 벡터로 매핑하는 것을 의미합니다. 단어 임베딩은 각 단어를 고정된 차원의 실수 벡터로 표현하는 것으로, 단어 간의 의미적 유사성이나 관계를 반영할 수 있습니다. 예를 들어, “사과”와 “바나나”라는 단어는 임베딩 공간에서 가까운 거리에 위치할 수 있습니다.
임베딩은 일반적으로 사전 학습된 모델이나 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 이를 통해 모델은 특정 작업에 맞게 데이터로부터 임베딩을 학습하거나 사전에 학습된 임베딩을 사용하여 효율적으로 정보를 표현하고 처리할 수 있습니다. 임베딩은 기계학습에서 중요한 개념으로 사용되며, 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.
2.Dropout
“Dropout”이라는 용어는 해당 기법이 신경망의 학습 과정에서 뉴런을 일시적으로 “드롭아웃”시키는 방식으로 동작하기 때문에 사용되었습니다. 드롭아웃은 학습 중에 임의의 뉴런을 일시적으로 제외하거나 “드롭아웃”시켜서 비활성화시키는 것을 의미합니다. 이는 학습할 때마다 다른 부분집합의 뉴런들을 사용하는 것을 말하며, 이렇게 뉴런이 무작위로 누락되는 것을 시각적으로는 마치 뉴런이 “떨어지는(drop out)” 것처럼 보여서 “Dropout”이라는 용어가 사용되었습니다.
“Dropout”은 신경망의 일부를 일시적으로 제외함으로써 모델을 더 견고하게 만들고, 과적합을 방지하며, 다양한 조합의 뉴런을 활용하여 특징을 학습할 수 있도록 돕는 중요한 정규화 기법입니다. 이 용어는 이러한 동작 방식을 간결하게 설명하고 표현하기 위해 사용되었습니다.
Dropout은 과적합(overfitting)을 줄이기 위한 정규화(regularization) 기법 중 하나입니다.
과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합되어, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 모델이 학습 데이터를 완벽하게 기억하거나 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 경우, 학습 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 새로운 데이터에 대해서는 성능이 낮아질 수 있습니다.
Dropout은 학습 과정에서 임의의 뉴런을 일시적으로 비활성화시킴으로써 모델이 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 방지합니다. 이를 통해 모델이 더욱 일반화된 특성을 학습하도록 도와주며, 과적합을 줄이는 데 도움을 줍니다. Dropout은 모델의 복잡성을 감소시키고 다양한 특징을 학습하도록 유도하여 일반화 능력을 향상시킵니다.
따라서, GPT 모델에서는 Dropout을 사용하여 과적합을 줄이고 모델의 일반화 성능을 개선하는 데에 활용됩니다.
Dropout과 노이즈 추가는 둘 다 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위한 정규화(regularization) 기법입니다. 그러나 두 기법은 다른 방식으로 동작합니다.
Dropout은 신경망의 학습 과정에서 임의의 뉴런을 일시적으로 비활성화시킴으로써 모델이 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 방지합니다. 이를 통해 모델이 다양한 조합의 뉴런을 활용하여 특징을 학습할 수 있게 되어 일반화 성능을 향상시킵니다. Dropout은 모델의 일부를 무작위로 “드롭아웃”시킴으로써 일종의 앙상블 효과를 만들어냅니다. 학습할 때마다 다른 부분집합의 뉴런들을 사용하므로, 각 뉴런은 다른 뉴런의 도움 없이도 유용한 특징을 학습할 수 있게 됩니다.
반면에 노이즈 추가는 데이터에 임의의 노이즈를 추가하여 모델이 노이즈에 강인하게 학습하도록 유도하는 것입니다. 이는 모델에 학습 데이터에 존재할 수 있는 불확실성을 반영하고, 모델이 이러한 불확실성에 대응할 수 있는 일반화 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델에 노이즈 추가를 적용한다면, 학습 데이터에 약간의 변형이 있는 이미지를 사용하여 모델이 다양한 형태와 변형에 대응할 수 있게 됩니다.
따라서, Dropout은 모델의 학습 과정에서 일부 뉴런을 무작위로 비활성화시키는 것이고, 노이즈 추가는 데이터에 임의의 노이즈를 추가하여 모델이 불확실성에 대응하도록 하는 것입니다.
3. 트랜스포머 레이어(Transformer Layer)에 입력
먼저 지금까지의 순서로 설명드리겠습니다:
1. 입력된 문장을 토큰 단위로 분리하고, 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성합니다.
2. 생성된 임베딩 벡터에 Dropout 과정을 적용합니다. Dropout은 일부 뉴런을 임의로 비활성화하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 정규화 기법입니다.
3. 이후, 디코더에 해당하는 트랜스포머 레이어에 입력됩니다. 트랜스포머 레이어는 입력 문장의 토큰들을 서로 다른 위치에 대해 서로 다른 관계를 고려하여 처리하는 역할을 합니다. 이를 통해 문장의 문맥을 파악하고 다음 단어를 예측하거나 출력 문장을 생성합니다.
요약하면, 입력 문장을 토큰화하고 임베딩 벡터로 변환한 후, Dropout을 적용하여 일부 뉴런을 랜덤하게 비활성화한 후, 이 과정을 거친 임베딩 벡터가 트랜스포머 디코더 레이어에 입력되어 문장 생성이나 예측을 수행합니다.
트랜스포머 레이어(Transformer Layer)는 딥러닝 모델인 트랜스포머에서 핵심적인 구성 요소입니다. 트랜스포머는 주로 자연어 처리 작업에 사용되며, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업에 적용됩니다. 아래에서는 트랜스포머 레이어의 주요 구성 요소에 대해 설명하겠습니다.
3.1. Layer Norm (Normalization):
트랜스포머 레이어의 입력과 출력에 대한 정규화를 수행하는 과정입니다. Layer Norm은 입력 데이터의 평균과 표준편차를 계산하여 정규화를 수행하며, 이를 통해 학습 안정성을 높이고 모델의 성능을 향상시킵니다.
3.2. Masked Self Attention:
트랜스포머에서는 셀프 어텐션(Self Attention) 메커니즘을 사용합니다. 이는 입력 시퀀스의 모든 위치에서 서로 다른 위치들 간의 상관 관계를 계산하여 각 위치의 표현을 조정하는 메커니즘입니다. Masked Self Attention은 현재 위치보다 미래의 위치에 대한 정보를 참고하지 못하도록 마스킹하는 방식으로 적용됩니다. 이를 통해 디코더에서는 예측 과정에서 미래의 정보를 사용하지 않고 현재까지의 정보만을 바탕으로 문장을 생성할 수 있습니다.
3.3. Add:
트랜스포머 레이어에서는 입력 데이터와 셀프 어텐션 또는 피드 포워드 신경망의 출력을 더하는 과정을 수행합니다. 이를 통해 입력 데이터에 대한 새로운 정보를 추가하고, 모델의 표현 능력을 향상시킵니다.
3.4. Feed Forward Neural Network:
트랜스포머 레이어의 하위 블록으로, 입력 데이터에 대한 비선형 변환을 수행합니다. 피드 포워드 신경망은 일련의 선형 변환과 활성화 함수를 포함하며, 입력 데이터의 고차원 표현을 학습하여 모델의 표현 능력을 강화합니다.
트랜스포머는 일반적으로 여러 개의 트랜스포머 레이어를 쌓아서 사용합니다. 각 레이어는 동일한 구조를 가지며, 입력 데이터를 여러 번 반복하여 트랜스포머 레이어를 통과시킵니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 여러 개의 인코더 레이어와 디코더 레이어로 구성됩니다. 입력 데이터는 인코더 레이어를 거치면서 점진적으로 추상화되고, 디코더 레이어에서는 해당 추상화된 표현을 기반으로 문장을 생성합니다. 각 레이어의 출력은 다음 레이어로 전달되어 점차적으로 더 복잡하고 추상적인 정보를 학습하게 됩니다.
따라서, 트랜스포머 모델은 입력 데이터를 여러 번 반복하여 인코더와 디코더 레이어를 거치며, 각 레이어에서는 입력 데이터에 대한 임베딩, 어텐션, 레이어 정규화, 피드 포워드 신경망 등의 연산이 수행됩니다. 이 과정을 통해 입력 문장과 관련된 정보를 추출하고, 디코더에서는 생성된 문장을 점진적으로 완성해 나갑니다. 이러한 반복 구조를 통해 트랜스포머 모델은 문장 생성과 같은 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.
4. 다시 Layer Norm
Layer Norm은 트랜스포머 레이어의 출력을 처리하는 과정 중 하나입니다. 이는 각 트랜스포머 레이어의 출력 벡터에 대해 평균과 표준편차를 계산하여 정규화를 수행하는 과정입니다. 이를 통해 트랜스포머 레이어의 출력을 안정화시키고 학습을 원활하게 합니다.
5. Output Embedding
Output Embedding은 트랜스포머 레이어의 출력에 대한 임베딩을 생성합니다. 이는 문장의 다음 단어를 예측하기 위해 출력 벡터를 해당 단어의 임베딩 공간으로 변환하는 과정입니다.
6. Softmax
Softmax함수는 출력 벡터를 확률 분포로 변환합니다. 이를 통해 다음 단어의 예측 확률을 얻고, 문장 생성이나 단어 예측 작업에 사용할 수 있습니다.
이러한 과정을 통해 트랜스포머 모델은 입력 문장을 임베딩하고, 토큰 간의 관계를 학습하여 문맥을 이해하고 출력 문장을 생성합니다.
예시 1 )사과는 맛있니?라는 물음에 대한 답
사과는 맛있니?라는 물음에 대한 답변을 예시로 들어 설명해드리겠습니다.
1. 입력된 문장 “사과는 맛있니?”를 토큰 단위로 분리합니다.
– 토큰: [“사과”, “는”, “맛있니”, “?”]
2. 각 토큰에 대해 임베딩 벡터를 생성합니다.
– 임베딩 벡터: [벡터1, 벡터2, 벡터3, 벡터4]
3. 생성된 임베딩 벡터에 Dropout 과정을 적용합니다.
– Dropout 적용 후 임베딩 벡터: [벡터1′, 벡터2′, 벡터3′, 벡터4′]
4. 트랜스포머 레이어에 입력된 임베딩 벡터를 처리합니다.
– Self Attention: 임베딩 벡터에 대해 서로 다른 위치의 토큰 간의 관계를 고려하여 정보를 합성합니다.
– Feed Forward Neural Network: Self Attention에서 얻은 정보를 입력으로 받아 전방향 신경망을 통해 변환합니다.
– 처리된 임베딩 벡터: [처리된 벡터1, 처리된 벡터2, 처리된 벡터3, 처리된 벡터4]
5. Layer Norm을 통해 트랜스포머 레이어의 출력을 정규화합니다.
– 정규화된 출력 벡터: [정규화된 벡터1, 정규화된 벡터2, 정규화된 벡터3, 정규화된 벡터4]
6. 출력 벡터를 사용하여 다음 단어를 예측하고, “네”와 같은 답변을 생성합니다.
이렇게 입력 문장 “사과는 맛있니?”가 각 단계를 거치며 처리되고, 최종적으로 “네”라는 답변이 생성됩니다. 트랜스포머 모델은 입력 문장의 문맥을 이해하고 적절한 응답을 생성하는 능력을 가지고 있습니다.