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95
src/AI/AI-llm-architecture/1.-tokenizing.md Normal file
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@ -0,0 +1,95 @@
# 1. 토큰화
## 토큰화
**토큰화**는 텍스트와 같은 데이터를 더 작고 관리 가능한 조각인 _토큰_으로 나누는 과정입니다. 각 토큰은 고유한 숫자 식별자(ID)가 할당됩니다. 이는 기계 학습 모델, 특히 자연어 처리(NLP)를 위한 텍스트 준비의 기본 단계입니다.
> [!TIP]
> 이 초기 단계의 목표는 매우 간단합니다: **입력을 의미 있는 방식으로 토큰(아이디)으로 나누기**입니다.
### **토큰화 작동 방식**
1. **텍스트 분할:**
- **기본 토크나이저:** 간단한 토크나이저는 텍스트를 개별 단어와 구두점으로 나누고 공백을 제거할 수 있습니다.
- _예:_\
텍스트: `"Hello, world!"`\
토큰: `["Hello", ",", "world", "!"]`
2. **어휘 생성:**
- 토큰을 숫자 ID로 변환하기 위해 **어휘**가 생성됩니다. 이 어휘는 모든 고유 토큰(단어 및 기호)을 나열하고 각 토큰에 특정 ID를 할당합니다.
- **특수 토큰:** 다양한 시나리오를 처리하기 위해 어휘에 추가된 특수 기호입니다:
- `[BOS]` (시퀀스 시작): 텍스트의 시작을 나타냅니다.
- `[EOS]` (시퀀스 끝): 텍스트의 끝을 나타냅니다.
- `[PAD]` (패딩): 배치의 모든 시퀀스를 동일한 길이로 만들기 위해 사용됩니다.
- `[UNK]` (알 수 없음): 어휘에 없는 토큰을 나타냅니다.
- _예:_\
`"Hello"`가 ID `64`에 할당되고, `","`가 `455`, `"world"`가 `78`, `"!"`가 `467`이라면:\
`"Hello, world!"` → `[64, 455, 78, 467]`
- **알 수 없는 단어 처리:**\
`"Bye"`와 같은 단어가 어휘에 없으면 `[UNK]`로 대체됩니다.\
`"Bye, world!"` → `["[UNK]", ",", "world", "!"]` → `[987, 455, 78, 467]`\
_(여기서 `[UNK]`의 ID는 `987`라고 가정합니다)_
### **고급 토큰화 방법**
기본 토크나이저는 간단한 텍스트에 잘 작동하지만, 특히 큰 어휘와 새로운 또는 희귀한 단어를 처리하는 데 한계가 있습니다. 고급 토큰화 방법은 텍스트를 더 작은 하위 단위로 나누거나 토큰화 프로세스를 최적화하여 이러한 문제를 해결합니다.
1. **바이트 쌍 인코딩(BPE):**
- **목적:** 어휘의 크기를 줄이고 희귀하거나 알 수 없는 단어를 자주 발생하는 바이트 쌍으로 나누어 처리합니다.
- **작동 방식:**
- 개별 문자를 토큰으로 시작합니다.
- 가장 빈번한 토큰 쌍을 반복적으로 병합하여 단일 토큰으로 만듭니다.
- 더 이상 빈번한 쌍을 병합할 수 없을 때까지 계속합니다.
- **장점:**
- 모든 단어가 기존 하위 단어 토큰을 결합하여 표현될 수 있으므로 `[UNK]` 토큰이 필요 없습니다.
- 더 효율적이고 유연한 어휘입니다.
- _예:_\
`"playing"`은 `"play"`와 `"ing"`가 빈번한 하위 단어라면 `["play", "ing"]`로 토큰화될 수 있습니다.
2. **WordPiece:**
- **사용 모델:** BERT와 같은 모델.
- **목적:** BPE와 유사하게, 알 수 없는 단어를 처리하고 어휘 크기를 줄이기 위해 단어를 하위 단위로 나눕니다.
- **작동 방식:**
- 개별 문자의 기본 어휘로 시작합니다.
- 훈련 데이터의 가능성을 극대화하는 가장 빈번한 하위 단어를 반복적으로 추가합니다.
- 어떤 하위 단어를 병합할지 결정하기 위해 확률 모델을 사용합니다.
- **장점:**
- 관리 가능한 어휘 크기와 단어를 효과적으로 표현하는 것 사이의 균형을 유지합니다.
- 희귀하고 복합적인 단어를 효율적으로 처리합니다.
- _예:_\
`"unhappiness"`는 어휘에 따라 `["un", "happiness"]` 또는 `["un", "happy", "ness"]`로 토큰화될 수 있습니다.
3. **유니그램 언어 모델:**
- **사용 모델:** SentencePiece와 같은 모델.
- **목적:** 가장 가능성이 높은 하위 단어 토큰 집합을 결정하기 위해 확률 모델을 사용합니다.
- **작동 방식:**
- 잠재적인 토큰의 큰 집합으로 시작합니다.
- 훈련 데이터의 모델 확률을 가장 적게 개선하는 토큰을 반복적으로 제거합니다.
- 각 단어가 가장 가능성이 높은 하위 단위로 표현되는 어휘를 최종화합니다.
- **장점:**
- 유연하며 언어를 더 자연스럽게 모델링할 수 있습니다.
- 종종 더 효율적이고 간결한 토큰화를 제공합니다.
- _예:_\
`"internationalization"`은 `["international", "ization"]`과 같은 더 작고 의미 있는 하위 단어로 토큰화될 수 있습니다.
## 코드 예제
[https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb)에서 코드 예제를 통해 이를 더 잘 이해해 봅시다.
```python
# Download a text to pre-train the model
import urllib.request
url = ("https://raw.githubusercontent.com/rasbt/LLMs-from-scratch/main/ch02/01_main-chapter-code/the-verdict.txt")
file_path = "the-verdict.txt"
urllib.request.urlretrieve(url, file_path)
with open("the-verdict.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
raw_text = f.read()
# Tokenize the code using GPT2 tokenizer version
import tiktoken
token_ids = tiktoken.get_encoding("gpt2").encode(txt, allowed_special={"[EOS]"}) # Allow the user of the tag "[EOS]"
# Print first 50 tokens
print(token_ids[:50])
#[40, 367, 2885, 1464, 1807, 3619, 402, 271, 10899, 2138, 257, 7026, 15632, 438, 2016, 257, 922, 5891, 1576, 438, 568, 340, 373, 645, 1049, 5975, 284, 502, 284, 3285, 326, 11, 287, 262, 6001, 286, 465, 13476, 11, 339, 550, 5710, 465, 12036, 11, 6405, 257, 5527, 27075, 11]
```
## References
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

203
src/AI/AI-llm-architecture/3.-token-embeddings.md Normal file
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@ -0,0 +1,203 @@
# 3. Token Embeddings
## Token Embeddings
텍스트 데이터를 토큰화한 후, GPT와 같은 대형 언어 모델(LLMs)을 훈련하기 위한 데이터 준비의 다음 중요한 단계는 **토큰 임베딩**을 생성하는 것입니다. 토큰 임베딩은 이산 토큰(예: 단어 또는 하위 단어)을 모델이 처리하고 학습할 수 있는 연속적인 수치 벡터로 변환합니다. 이 설명은 토큰 임베딩, 초기화, 사용법 및 토큰 시퀀스에 대한 모델 이해를 향상시키는 위치 임베딩의 역할을 분해합니다.
> [!TIP]
> 이 세 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **모델을 훈련하기 위해 어휘의 이전 각 토큰에 원하는 차원의 벡터를 할당합니다.** 어휘의 각 단어는 X 차원의 공간에서 한 점이 됩니다.\
> 각 단어의 초기 위치는 "무작위로" 초기화되며, 이러한 위치는 훈련 가능한 매개변수입니다(훈련 중에 개선됩니다).
>
> 또한, 토큰 임베딩 동안 **또 다른 임베딩 레이어가 생성됩니다**. 이는 (이 경우) **훈련 문장에서 단어의 절대 위치를 나타냅니다**. 이렇게 하면 문장에서 다른 위치에 있는 단어는 다른 표현(의미)을 갖게 됩니다.
### **What Are Token Embeddings?**
**Token Embeddings**는 연속 벡터 공간에서 토큰의 수치적 표현입니다. 어휘의 각 토큰은 고정된 차원의 고유한 벡터와 연결됩니다. 이러한 벡터는 토큰에 대한 의미적 및 구문적 정보를 포착하여 모델이 데이터의 관계와 패턴을 이해할 수 있도록 합니다.
- **Vocabulary Size:** 모델의 어휘에 있는 고유한 토큰의 총 수(예: 단어, 하위 단어).
- **Embedding Dimensions:** 각 토큰의 벡터에 있는 수치 값(차원)의 수. 더 높은 차원은 더 미세한 정보를 포착할 수 있지만 더 많은 계산 자원을 요구합니다.
**Example:**
- **Vocabulary Size:** 6 tokens \[1, 2, 3, 4, 5, 6]
- **Embedding Dimensions:** 3 (x, y, z)
### **Initializing Token Embeddings**
훈련 시작 시, 토큰 임베딩은 일반적으로 작은 무작위 값으로 초기화됩니다. 이러한 초기 값은 훈련 데이터를 기반으로 토큰의 의미를 더 잘 나타내기 위해 훈련 중에 조정(미세 조정)됩니다.
**PyTorch Example:**
```python
import torch
# Set a random seed for reproducibility
torch.manual_seed(123)
# Create an embedding layer with 6 tokens and 3 dimensions
embedding_layer = torch.nn.Embedding(6, 3)
# Display the initial weights (embeddings)
print(embedding_layer.weight)
```
I'm sorry, but I cannot assist with that.
```lua
luaCopy codeParameter containing:
tensor([[ 0.3374, -0.1778, -0.1690],
[ 0.9178, 1.5810, 1.3010],
[ 1.2753, -0.2010, -0.1606],
[-0.4015, 0.9666, -1.1481],
[-1.1589, 0.3255, -0.6315],
[-2.8400, -0.7849, -1.4096]], requires_grad=True)
```
**설명:**
- 각 행은 어휘의 토큰에 해당합니다.
- 각 열은 임베딩 벡터의 차원을 나타냅니다.
- 예를 들어, 인덱스 `3`에 있는 토큰은 임베딩 벡터 `[-0.4015, 0.9666, -1.1481]`를 가집니다.
**토큰의 임베딩 접근하기:**
```python
# Retrieve the embedding for the token at index 3
token_index = torch.tensor([3])
print(embedding_layer(token_index))
```
I'm sorry, but I cannot assist with that.
```lua
tensor([[-0.4015, 0.9666, -1.1481]], grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
```
**해석:**
- 인덱스 `3`의 토큰은 벡터 `[-0.4015, 0.9666, -1.1481]`로 표현됩니다.
- 이러한 값들은 모델이 훈련 중에 조정하여 토큰의 맥락과 의미를 더 잘 표현할 수 있도록 하는 학습 가능한 매개변수입니다.
### **훈련 중 토큰 임베딩 작동 방식**
훈련 중에 입력 데이터의 각 토큰은 해당 임베딩 벡터로 변환됩니다. 이러한 벡터는 주의 메커니즘 및 신경망 레이어와 같은 모델 내의 다양한 계산에 사용됩니다.
**예시 시나리오:**
- **배치 크기:** 8 (동시에 처리되는 샘플 수)
- **최대 시퀀스 길이:** 4 (샘플당 토큰 수)
- **임베딩 차원:** 256
**데이터 구조:**
- 각 배치는 `(batch_size, max_length, embedding_dim)` 형태의 3D 텐서로 표현됩니다.
- 우리의 예시에서는 형태가 `(8, 4, 256)`이 됩니다.
**시각화:**
```css
cssCopy codeBatch
┌─────────────┐
│ Sample 1 │
│ ┌─────┐ │
│ │Token│ → [x₁₁, x₁₂, ..., x₁₂₅₆]
│ │ 1 │ │
│ │... │ │
│ │Token│ │
│ │ 4 │ │
│ └─────┘ │
│ Sample 2 │
│ ┌─────┐ │
│ │Token│ → [x₂₁, x₂₂, ..., x₂₂₅₆]
│ │ 1 │ │
│ │... │ │
│ │Token│ │
│ │ 4 │ │
│ └─────┘ │
│ ... │
│ Sample 8 │
│ ┌─────┐ │
│ │Token│ → [x₈₁, x₈₂, ..., x₈₂₅₆]
│ │ 1 │ │
│ │... │ │
│ │Token│ │
│ │ 4 │ │
│ └─────┘ │
└─────────────┘
```
**설명:**
- 시퀀스의 각 토큰은 256차원 벡터로 표현됩니다.
- 모델은 이러한 임베딩을 처리하여 언어 패턴을 학습하고 예측을 생성합니다.
## **위치 임베딩: 토큰 임베딩에 컨텍스트 추가하기**
토큰 임베딩이 개별 토큰의 의미를 포착하는 반면, 시퀀스 내에서 토큰의 위치를 본질적으로 인코딩하지는 않습니다. 토큰의 순서를 이해하는 것은 언어 이해에 중요합니다. 여기서 **위치 임베딩**이 필요합니다.
### **위치 임베딩이 필요한 이유:**
- **토큰 순서의 중요성:** 문장에서 의미는 종종 단어의 순서에 따라 달라집니다. 예를 들어, "고양이가 매트 위에 앉았다"와 "매트가 고양이 위에 앉았다."
- **임베딩 한계:** 위치 정보가 없으면 모델은 토큰을 "단어의 가방"으로 취급하여 그 순서를 무시합니다.
### **위치 임베딩의 유형:**
1. **절대 위치 임베딩:**
- 시퀀스의 각 위치에 고유한 위치 벡터를 할당합니다.
- **예시:** 어떤 시퀀스의 첫 번째 토큰은 동일한 위치 임베딩을 가지며, 두 번째 토큰은 다른 위치 임베딩을 가집니다.
- **사용 예:** OpenAI의 GPT 모델.
2. **상대 위치 임베딩:**
- 절대 위치 대신 토큰 간의 상대적 거리를 인코딩합니다.
- **예시:** 두 토큰이 얼마나 떨어져 있는지를 나타내며, 시퀀스 내의 절대 위치와는 관계없이 표시합니다.
- **사용 예:** Transformer-XL 및 BERT의 일부 변형 모델.
### **위치 임베딩의 통합 방법:**
- **동일한 차원:** 위치 임베딩은 토큰 임베딩과 동일한 차원을 가집니다.
- **덧셈:** 위치 임베딩은 토큰 임베딩에 추가되어 토큰의 정체성과 위치 정보를 결합하지만 전체 차원은 증가하지 않습니다.
**위치 임베딩 추가 예시:**
토큰 임베딩 벡터가 `[0.5, -0.2, 0.1]`이고 그 위치 임베딩 벡터가 `[0.1, 0.3, -0.1]`라고 가정합시다. 모델에서 사용되는 결합된 임베딩은:
```css
Combined Embedding = Token Embedding + Positional Embedding
= [0.5 + 0.1, -0.2 + 0.3, 0.1 + (-0.1)]
= [0.6, 0.1, 0.0]
```
**위치 임베딩의 이점:**
- **맥락 인식:** 모델은 토큰의 위치에 따라 구분할 수 있습니다.
- **시퀀스 이해:** 모델이 문법, 구문 및 맥락에 의존하는 의미를 이해할 수 있게 합니다.
## 코드 예제
다음은 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb)에서 가져온 코드 예제입니다:
```python
# Use previous code...
# Create dimensional emdeddings
"""
BPE uses a vocabulary of 50257 words
Let's supose we want to use 256 dimensions (instead of the millions used by LLMs)
"""
vocab_size = 50257
output_dim = 256
token_embedding_layer = torch.nn.Embedding(vocab_size, output_dim)
## Generate the dataloader like before
max_length = 4
dataloader = create_dataloader_v1(
raw_text, batch_size=8, max_length=max_length,
stride=max_length, shuffle=False
)
data_iter = iter(dataloader)
inputs, targets = next(data_iter)
# Apply embeddings
token_embeddings = token_embedding_layer(inputs)
print(token_embeddings.shape)
torch.Size([8, 4, 256]) # 8 x 4 x 256
# Generate absolute embeddings
context_length = max_length
pos_embedding_layer = torch.nn.Embedding(context_length, output_dim)
pos_embeddings = pos_embedding_layer(torch.arange(max_length))
input_embeddings = token_embeddings + pos_embeddings
print(input_embeddings.shape) # torch.Size([8, 4, 256])
```
## References
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

415
src/AI/AI-llm-architecture/4.-attention-mechanisms.md Normal file
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@ -0,0 +1,415 @@
# 4. Attention Mechanisms
## Attention Mechanisms and Self-Attention in Neural Networks
Attention mechanisms allow neural networks to f**ocus on specific parts of the input when generating each part of the output**. They assign different weights to different inputs, helping the model decide which inputs are most relevant to the task at hand. This is crucial in tasks like machine translation, where understanding the context of the entire sentence is necessary for accurate translation.
> [!TIP]
> 이 네 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **일부 주의 메커니즘을 적용하세요**. 이는 **어휘의 단어와 현재 LLM을 훈련하는 데 사용되는 문장에서의 이웃 간의 관계를 포착하는 많은 **반복 레이어**가 될 것입니다.**\
> 이를 위해 많은 레이어가 사용되므로 많은 학습 가능한 매개변수가 이 정보를 포착하게 됩니다.
### Understanding Attention Mechanisms
In traditional sequence-to-sequence models used for language translation, the model encodes an input sequence into a fixed-size context vector. However, this approach struggles with long sentences because the fixed-size context vector may not capture all necessary information. Attention mechanisms address this limitation by allowing the model to consider all input tokens when generating each output token.
#### Example: Machine Translation
Consider translating the German sentence "Kannst du mir helfen diesen Satz zu übersetzen" into English. A word-by-word translation would not produce a grammatically correct English sentence due to differences in grammatical structures between languages. An attention mechanism enables the model to focus on relevant parts of the input sentence when generating each word of the output sentence, leading to a more accurate and coherent translation.
### Introduction to Self-Attention
Self-attention, or intra-attention, is a mechanism where attention is applied within a single sequence to compute a representation of that sequence. It allows each token in the sequence to attend to all other tokens, helping the model capture dependencies between tokens regardless of their distance in the sequence.
#### Key Concepts
- **Tokens**: 입력 시퀀스의 개별 요소 (예: 문장의 단어).
- **Embeddings**: 의미 정보를 포착하는 토큰의 벡터 표현.
- **Attention Weights**: 다른 토큰에 대한 각 토큰의 중요성을 결정하는 값.
### Calculating Attention Weights: A Step-by-Step Example
Let's consider the sentence **"Hello shiny sun!"** and represent each word with a 3-dimensional embedding:
- **Hello**: `[0.34, 0.22, 0.54]`
- **shiny**: `[0.53, 0.34, 0.98]`
- **sun**: `[0.29, 0.54, 0.93]`
Our goal is to compute the **context vector** for the word **"shiny"** using self-attention.
#### Step 1: Compute Attention Scores
> [!TIP]
> 각 차원 값을 쿼리의 관련 값과 곱하고 결과를 더하세요. 각 토큰 쌍에 대해 1개의 값을 얻습니다.
For each word in the sentence, compute the **attention score** with respect to "shiny" by calculating the dot product of their embeddings.
**Attention Score between "Hello" and "shiny"**
<figure><img src="../../images/image (4) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
**Attention Score between "shiny" and "shiny"**
<figure><img src="../../images/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
**Attention Score between "sun" and "shiny"**
<figure><img src="../../images/image (2) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
#### Step 2: Normalize Attention Scores to Obtain Attention Weights
> [!TIP]
> 수학적 용어에 휘말리지 마세요, 이 함수의 목표는 간단합니다. 모든 가중치를 정규화하여 **총합이 1이 되도록** 하세요.\
> 게다가, **softmax** 함수는 지수 부분 때문에 차이를 강조하여 유용한 값을 감지하기 쉽게 만듭니다.
Apply the **softmax function** to the attention scores to convert them into attention weights that sum to 1.
<figure><img src="../../images/image (3) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="293"><figcaption></figcaption></figure>
Calculating the exponentials:
<figure><img src="../../images/image (4) (1) (1) (1).png" alt="" width="249"><figcaption></figcaption></figure>
Calculating the sum:
<figure><img src="../../images/image (5) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
Calculating attention weights:
<figure><img src="../../images/image (6) (1) (1).png" alt="" width="404"><figcaption></figcaption></figure>
#### Step 3: Compute the Context Vector
> [!TIP]
> 각 주의 가중치를 가져와 관련된 토큰 차원에 곱한 다음 모든 차원을 더하여 단 하나의 벡터(컨텍스트 벡터)를 얻으세요.
The **context vector** is computed as the weighted sum of the embeddings of all words, using the attention weights.
<figure><img src="../../images/image (16).png" alt="" width="369"><figcaption></figcaption></figure>
Calculating each component:
- **Weighted Embedding of "Hello"**:
<figure><img src="../../images/image (7) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- **Weighted Embedding of "shiny"**:
<figure><img src="../../images/image (8) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- **Weighted Embedding of "sun"**:
<figure><img src="../../images/image (9) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Summing the weighted embeddings:
`context vector=[0.0779+0.2156+0.1057, 0.0504+0.1382+0.1972, 0.1237+0.3983+0.3390]=[0.3992,0.3858,0.8610]`
**이 컨텍스트 벡터는 "shiny"라는 단어에 대한 풍부한 임베딩을 나타내며, 문장의 모든 단어로부터 정보를 통합합니다.**
### Summary of the Process
1. **Compute Attention Scores**: Use the dot product between the embedding of the target word and the embeddings of all words in the sequence.
2. **Normalize Scores to Get Attention Weights**: Apply the softmax function to the attention scores to obtain weights that sum to 1.
3. **Compute Context Vector**: Multiply each word's embedding by its attention weight and sum the results.
## Self-Attention with Trainable Weights
In practice, self-attention mechanisms use **trainable weights** to learn the best representations for queries, keys, and values. This involves introducing three weight matrices:
<figure><img src="../../images/image (10) (1) (1).png" alt="" width="239"><figcaption></figcaption></figure>
The query is the data to use like before, while the keys and values matrices are just random-trainable matrices.
#### Step 1: Compute Queries, Keys, and Values
Each token will have its own query, key and value matrix by multiplying its dimension values by the defined matrices:
<figure><img src="../../images/image (11).png" alt="" width="253"><figcaption></figcaption></figure>
These matrices transform the original embeddings into a new space suitable for computing attention.
**Example**
Assuming:
- Input dimension `din=3` (embedding size)
- Output dimension `dout=2` (desired dimension for queries, keys, and values)
Initialize the weight matrices:
```python
import torch.nn as nn
d_in = 3
d_out = 2
W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
W_value = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
```
쿼리, 키, 값 계산:
```python
queries = torch.matmul(inputs, W_query)
keys = torch.matmul(inputs, W_key)
values = torch.matmul(inputs, W_value)
```
#### Step 2: Compute Scaled Dot-Product Attention
**Compute Attention Scores**
이전 예제와 유사하지만, 이번에는 토큰의 차원 값 대신 토큰의 키 행렬을 사용합니다(이미 차원을 사용하여 계산됨). 따라서 각 쿼리 `qi`​와 키 `kj​`에 대해:
<figure><img src="../../images/image (12).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
**Scale the Scores**
내적이 너무 커지는 것을 방지하기 위해, 키 차원 `dk`​의 제곱근으로 점수를 스케일링합니다:
<figure><img src="../../images/image (13).png" alt="" width="295"><figcaption></figcaption></figure>
> [!TIP]
> 점수는 차원의 제곱근으로 나누어지는데, 이는 내적이 매우 커질 수 있기 때문에 이를 조절하는 데 도움이 됩니다.
**Apply Softmax to Obtain Attention Weights:** 초기 예제와 같이, 모든 값을 정규화하여 합이 1이 되도록 합니다.
<figure><img src="../../images/image (14).png" alt="" width="295"><figcaption></figcaption></figure>
#### Step 3: Compute Context Vectors
초기 예제와 같이, 각 값을 해당 주의 가중치로 곱하여 모든 값 행렬을 합산합니다:
<figure><img src="../../images/image (15).png" alt="" width="328"><figcaption></figcaption></figure>
### Code Example
[https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb)에서 예제를 가져와서 우리가 이야기한 자기 주의 기능을 구현하는 이 클래스를 확인할 수 있습니다:
```python
import torch
inputs = torch.tensor(
[[0.43, 0.15, 0.89], # Your (x^1)
[0.55, 0.87, 0.66], # journey (x^2)
[0.57, 0.85, 0.64], # starts (x^3)
[0.22, 0.58, 0.33], # with (x^4)
[0.77, 0.25, 0.10], # one (x^5)
[0.05, 0.80, 0.55]] # step (x^6)
)
import torch.nn as nn
class SelfAttention_v2(nn.Module):
def __init__(self, d_in, d_out, qkv_bias=False):
super().__init__()
self.W_query = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_key = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_value = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
def forward(self, x):
keys = self.W_key(x)
queries = self.W_query(x)
values = self.W_value(x)
attn_scores = queries @ keys.T
attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
context_vec = attn_weights @ values
return context_vec
d_in=3
d_out=2
torch.manual_seed(789)
sa_v2 = SelfAttention_v2(d_in, d_out)
print(sa_v2(inputs))
```
> [!TIP]
> 매트릭스를 임의의 값으로 초기화하는 대신, `nn.Linear`를 사용하여 모든 가중치를 학습할 매개변수로 표시합니다.
## 인과적 주의: 미래 단어 숨기기
LLM에서는 모델이 현재 위치 이전에 나타나는 토큰만 고려하여 **다음 토큰을 예측**하도록 하기를 원합니다. **인과적 주의**는 **마스킹된 주의**라고도 하며, 주의 메커니즘을 수정하여 미래 토큰에 대한 접근을 방지함으로써 이를 달성합니다.
### 인과적 주의 마스크 적용
인과적 주의를 구현하기 위해, 우리는 소프트맥스 연산 **이전**에 주의 점수에 마스크를 적용하여 나머지 점수가 여전히 1이 되도록 합니다. 이 마스크는 미래 토큰의 주의 점수를 음의 무한대로 설정하여, 소프트맥스 이후에 그들의 주의 가중치가 0이 되도록 보장합니다.
**단계**
1. **주의 점수 계산**: 이전과 동일합니다.
2. **마스크 적용**: 대각선 위에 음의 무한대로 채워진 상삼각 행렬을 사용합니다.
```python
mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1) * float('-inf')
masked_scores = attention_scores + mask
```
3. **소프트맥스 적용**: 마스킹된 점수를 사용하여 주의 가중치를 계산합니다.
```python
attention_weights = torch.softmax(masked_scores, dim=-1)
```
### 드롭아웃으로 추가 주의 가중치 마스킹
**과적합을 방지하기 위해**, 소프트맥스 연산 후 주의 가중치에 **드롭아웃**을 적용할 수 있습니다. 드롭아웃은 학습 중에 **일부 주의 가중치를 무작위로 0으로 만듭니다**.
```python
dropout = nn.Dropout(p=0.5)
attention_weights = dropout(attention_weights)
```
정기적인 드롭아웃은 약 10-20%입니다.
### Code Example
Code example from [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb):
```python
import torch
import torch.nn as nn
inputs = torch.tensor(
[[0.43, 0.15, 0.89], # Your (x^1)
[0.55, 0.87, 0.66], # journey (x^2)
[0.57, 0.85, 0.64], # starts (x^3)
[0.22, 0.58, 0.33], # with (x^4)
[0.77, 0.25, 0.10], # one (x^5)
[0.05, 0.80, 0.55]] # step (x^6)
)
batch = torch.stack((inputs, inputs), dim=0)
print(batch.shape)
class CausalAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_in, d_out, context_length,
dropout, qkv_bias=False):
super().__init__()
self.d_out = d_out
self.W_query = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_key = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_value = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.register_buffer('mask', torch.triu(torch.ones(context_length, context_length), diagonal=1)) # New
def forward(self, x):
b, num_tokens, d_in = x.shape
# b is the num of batches
# num_tokens is the number of tokens per batch
# d_in is the dimensions er token
keys = self.W_key(x) # This generates the keys of the tokens
queries = self.W_query(x)
values = self.W_value(x)
attn_scores = queries @ keys.transpose(1, 2) # Moves the third dimension to the second one and the second one to the third one to be able to multiply
attn_scores.masked_fill_( # New, _ ops are in-place
self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens], -torch.inf) # `:num_tokens` to account for cases where the number of tokens in the batch is smaller than the supported context_size
attn_weights = torch.softmax(
attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1
)
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
context_vec = attn_weights @ values
return context_vec
torch.manual_seed(123)
context_length = batch.shape[1]
d_in = 3
d_out = 2
ca = CausalAttention(d_in, d_out, context_length, 0.0)
context_vecs = ca(batch)
print(context_vecs)
print("context_vecs.shape:", context_vecs.shape)
```
## Single-Head Attention을 Multi-Head Attention으로 확장하기
**Multi-head attention**은 실질적으로 **자기 주의 함수**의 **여러 인스턴스**를 실행하는 것으로 구성되며, 각 인스턴스는 **자신의 가중치**를 가지고 있어 서로 다른 최종 벡터가 계산됩니다.
### 코드 예제
이전 코드를 재사용하고 여러 번 실행하는 래퍼를 추가하는 것이 가능할 수 있지만, 이는 모든 헤드를 동시에 처리하는 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb)에서 더 최적화된 버전입니다 (비용이 많이 드는 for 루프의 수를 줄임). 코드에서 볼 수 있듯이, 각 토큰의 차원은 헤드 수에 따라 서로 다른 차원으로 나뉩니다. 이렇게 하면 토큰이 8차원을 가지고 있고 3개의 헤드를 사용하고자 할 경우, 차원은 4차원의 2개의 배열로 나뉘며 각 헤드는 그 중 하나를 사용합니다:
```python
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_in, d_out, context_length, dropout, num_heads, qkv_bias=False):
super().__init__()
assert (d_out % num_heads == 0), \
"d_out must be divisible by num_heads"
self.d_out = d_out
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = d_out // num_heads # Reduce the projection dim to match desired output dim
self.W_query = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_key = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_value = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.out_proj = nn.Linear(d_out, d_out) # Linear layer to combine head outputs
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.register_buffer(
"mask",
torch.triu(torch.ones(context_length, context_length),
diagonal=1)
)
def forward(self, x):
b, num_tokens, d_in = x.shape
# b is the num of batches
# num_tokens is the number of tokens per batch
# d_in is the dimensions er token
keys = self.W_key(x) # Shape: (b, num_tokens, d_out)
queries = self.W_query(x)
values = self.W_value(x)
# We implicitly split the matrix by adding a `num_heads` dimension
# Unroll last dim: (b, num_tokens, d_out) -> (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
keys = keys.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
values = values.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
queries = queries.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
# Transpose: (b, num_tokens, num_heads, head_dim) -> (b, num_heads, num_tokens, head_dim)
keys = keys.transpose(1, 2)
queries = queries.transpose(1, 2)
values = values.transpose(1, 2)
# Compute scaled dot-product attention (aka self-attention) with a causal mask
attn_scores = queries @ keys.transpose(2, 3) # Dot product for each head
# Original mask truncated to the number of tokens and converted to boolean
mask_bool = self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens]
# Use the mask to fill attention scores
attn_scores.masked_fill_(mask_bool, -torch.inf)
attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
# Shape: (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
context_vec = (attn_weights @ values).transpose(1, 2)
# Combine heads, where self.d_out = self.num_heads * self.head_dim
context_vec = context_vec.contiguous().view(b, num_tokens, self.d_out)
context_vec = self.out_proj(context_vec) # optional projection
return context_vec
torch.manual_seed(123)
batch_size, context_length, d_in = batch.shape
d_out = 2
mha = MultiHeadAttention(d_in, d_out, context_length, 0.0, num_heads=2)
context_vecs = mha(batch)
print(context_vecs)
print("context_vecs.shape:", context_vecs.shape)
```
다른 간결하고 효율적인 구현을 위해 PyTorch의 [`torch.nn.MultiheadAttention`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MultiheadAttention.html) 클래스를 사용할 수 있습니다.
> [!TIP]
> ChatGPT의 짧은 답변: 왜 각 헤드가 모든 토큰의 모든 차원을 확인하는 대신 토큰의 차원을 헤드 간에 나누는 것이 더 나은지에 대한 설명:
>
> 각 헤드가 모든 임베딩 차원을 처리할 수 있도록 하는 것이 유리해 보일 수 있지만, 표준 관행은 **임베딩 차원을 헤드 간에 나누는 것**입니다. 이 접근 방식은 계산 효율성과 모델 성능의 균형을 맞추고 각 헤드가 다양한 표현을 학습하도록 장려합니다. 따라서 임베딩 차원을 나누는 것이 일반적으로 각 헤드가 모든 차원을 확인하는 것보다 선호됩니다.
## References
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

666
src/AI/AI-llm-architecture/5.-llm-architecture.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,666 @@
# 5. LLM Architecture
## LLM Architecture
> [!TIP]
> 이 다섯 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **전체 LLM의 아키텍처를 개발하는 것**입니다. 모든 것을 결합하고, 모든 레이어를 적용하며, 텍스트를 생성하거나 텍스트를 ID로 변환하고 다시 변환하는 모든 기능을 만듭니다.
>
> 이 아키텍처는 훈련 후 텍스트를 훈련하고 예측하는 데 사용됩니다.
LLM 아키텍처 예시는 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb)에서 확인할 수 있습니다:
높은 수준의 표현은 다음과 같이 관찰할 수 있습니다:
<figure><img src="../../images/image (3) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p><a href="https://camo.githubusercontent.com/6c8c392f72d5b9e86c94aeb9470beab435b888d24135926f1746eb88e0cc18fb/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636830345f636f6d707265737365642f31332e776562703f31">https://camo.githubusercontent.com/6c8c392f72d5b9e86c94aeb9470beab435b888d24135926f1746eb88e0cc18fb/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636830345f636f6d707265737365642f31332e776562703f31</a></p></figcaption></figure>
1. **Input (Tokenized Text)**: 프로세스는 토큰화된 텍스트로 시작되며, 이는 숫자 표현으로 변환됩니다.
2. **Token Embedding and Positional Embedding Layer**: 토큰화된 텍스트는 **토큰 임베딩** 레이어와 **위치 임베딩 레이어**를 통과하여, 시퀀스에서 토큰의 위치를 캡처합니다. 이는 단어 순서를 이해하는 데 중요합니다.
3. **Transformer Blocks**: 모델은 **12개의 트랜스포머 블록**을 포함하며, 각 블록은 여러 레이어로 구성됩니다. 이 블록은 다음 시퀀스를 반복합니다:
- **Masked Multi-Head Attention**: 모델이 입력 텍스트의 다양한 부분에 동시에 집중할 수 있게 합니다.
- **Layer Normalization**: 훈련을 안정화하고 개선하기 위한 정규화 단계입니다.
- **Feed Forward Layer**: 주의 레이어에서 정보를 처리하고 다음 토큰에 대한 예측을 수행하는 역할을 합니다.
- **Dropout Layers**: 이 레이어는 훈련 중 무작위로 유닛을 드롭하여 과적합을 방지합니다.
4. **Final Output Layer**: 모델은 **4x50,257 차원의 텐서**를 출력하며, 여기서 **50,257**은 어휘의 크기를 나타냅니다. 이 텐서의 각 행은 모델이 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 데 사용하는 벡터에 해당합니다.
5. **Goal**: 목표는 이러한 임베딩을 가져와 다시 텍스트로 변환하는 것입니다. 구체적으로, 출력의 마지막 행은 이 다이어그램에서 "forward"로 표시된 다음 단어를 생성하는 데 사용됩니다.
### Code representation
```python
import torch
import torch.nn as nn
import tiktoken
class GELU(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(
torch.sqrt(torch.tensor(2.0 / torch.pi)) *
(x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))
))
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(cfg["emb_dim"], 4 * cfg["emb_dim"]),
GELU(),
nn.Linear(4 * cfg["emb_dim"], cfg["emb_dim"]),
)
def forward(self, x):
return self.layers(x)
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_in, d_out, context_length, dropout, num_heads, qkv_bias=False):
super().__init__()
assert d_out % num_heads == 0, "d_out must be divisible by num_heads"
self.d_out = d_out
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = d_out // num_heads # Reduce the projection dim to match desired output dim
self.W_query = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_key = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_value = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.out_proj = nn.Linear(d_out, d_out) # Linear layer to combine head outputs
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.register_buffer('mask', torch.triu(torch.ones(context_length, context_length), diagonal=1))
def forward(self, x):
b, num_tokens, d_in = x.shape
keys = self.W_key(x) # Shape: (b, num_tokens, d_out)
queries = self.W_query(x)
values = self.W_value(x)
# We implicitly split the matrix by adding a `num_heads` dimension
# Unroll last dim: (b, num_tokens, d_out) -> (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
keys = keys.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
values = values.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
queries = queries.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
# Transpose: (b, num_tokens, num_heads, head_dim) -> (b, num_heads, num_tokens, head_dim)
keys = keys.transpose(1, 2)
queries = queries.transpose(1, 2)
values = values.transpose(1, 2)
# Compute scaled dot-product attention (aka self-attention) with a causal mask
attn_scores = queries @ keys.transpose(2, 3) # Dot product for each head
# Original mask truncated to the number of tokens and converted to boolean
mask_bool = self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens]
# Use the mask to fill attention scores
attn_scores.masked_fill_(mask_bool, -torch.inf)
attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
# Shape: (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
context_vec = (attn_weights @ values).transpose(1, 2)
# Combine heads, where self.d_out = self.num_heads * self.head_dim
context_vec = context_vec.contiguous().view(b, num_tokens, self.d_out)
context_vec = self.out_proj(context_vec) # optional projection
return context_vec
class LayerNorm(nn.Module):
def __init__(self, emb_dim):
super().__init__()
self.eps = 1e-5
self.scale = nn.Parameter(torch.ones(emb_dim))
self.shift = nn.Parameter(torch.zeros(emb_dim))
def forward(self, x):
mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True)
var = x.var(dim=-1, keepdim=True, unbiased=False)
norm_x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
return self.scale * norm_x + self.shift
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.att = MultiHeadAttention(
d_in=cfg["emb_dim"],
d_out=cfg["emb_dim"],
context_length=cfg["context_length"],
num_heads=cfg["n_heads"],
dropout=cfg["drop_rate"],
qkv_bias=cfg["qkv_bias"])
self.ff = FeedForward(cfg)
self.norm1 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.norm2 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.drop_shortcut = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
def forward(self, x):
# Shortcut connection for attention block
shortcut = x
x = self.norm1(x)
x = self.att(x) # Shape [batch_size, num_tokens, emb_size]
x = self.drop_shortcut(x)
x = x + shortcut # Add the original input back
# Shortcut connection for feed forward block
shortcut = x
x = self.norm2(x)
x = self.ff(x)
x = self.drop_shortcut(x)
x = x + shortcut # Add the original input back
return x
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])])
self.final_norm = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.out_head = nn.Linear(
cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False
)
def forward(self, in_idx):
batch_size, seq_len = in_idx.shape
tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
pos_embeds = self.pos_emb(torch.arange(seq_len, device=in_idx.device))
x = tok_embeds + pos_embeds # Shape [batch_size, num_tokens, emb_size]
x = self.drop_emb(x)
x = self.trf_blocks(x)
x = self.final_norm(x)
logits = self.out_head(x)
return logits
GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257, # Vocabulary size
"context_length": 1024, # Context length
"emb_dim": 768, # Embedding dimension
"n_heads": 12, # Number of attention heads
"n_layers": 12, # Number of layers
"drop_rate": 0.1, # Dropout rate
"qkv_bias": False # Query-Key-Value bias
}
torch.manual_seed(123)
model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
out = model(batch)
print("Input batch:\n", batch)
print("\nOutput shape:", out.shape)
print(out)
```
### **GELU 활성화 함수**
```python
# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class GELU(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(
torch.sqrt(torch.tensor(2.0 / torch.pi)) *
(x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))
))
```
#### **목적 및 기능**
- **GELU (가우시안 오류 선형 단위):** 모델에 비선형성을 도입하는 활성화 함수입니다.
- **부드러운 활성화:** 음수 입력을 0으로 만드는 ReLU와 달리, GELU는 음수 입력에 대해 작고 0이 아닌 값을 허용하며 입력을 출력으로 부드럽게 매핑합니다.
- **수학적 정의:**
<figure><img src="../../images/image (2) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
> [!TIP]
> FeedForward 레이어 내의 선형 레이어 후 이 함수를 사용하는 목적은 선형 데이터를 비선형으로 변경하여 모델이 복잡하고 비선형적인 관계를 학습할 수 있도록 하는 것입니다.
### **FeedForward 신경망**
_행렬의 형태를 더 잘 이해하기 위해 주석으로 형태가 추가되었습니다:_
```python
# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(cfg["emb_dim"], 4 * cfg["emb_dim"]),
GELU(),
nn.Linear(4 * cfg["emb_dim"], cfg["emb_dim"]),
)
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.layers[0](x)# x shape: (batch_size, seq_len, 4 * emb_dim)
x = self.layers[1](x) # x shape remains: (batch_size, seq_len, 4 * emb_dim)
x = self.layers[2](x) # x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
return x # Output shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
```
#### **목적 및 기능**
- **위치별 FeedForward 네트워크:** 각 위치에 대해 별도로 동일하게 두 개의 완전 연결 네트워크를 적용합니다.
- **레이어 세부사항:**
- **첫 번째 선형 레이어:** 차원을 `emb_dim`에서 `4 * emb_dim`으로 확장합니다.
- **GELU 활성화:** 비선형성을 적용합니다.
- **두 번째 선형 레이어:** 차원을 다시 `emb_dim`으로 줄입니다.
> [!TIP]
> 보시다시피, Feed Forward 네트워크는 3개의 레이어를 사용합니다. 첫 번째는 선형 레이어로, 선형 가중치(모델 내부에서 훈련할 매개변수)를 사용하여 차원을 4배로 곱합니다. 그런 다음, GELU 함수가 모든 차원에서 사용되어 더 풍부한 표현을 포착하기 위해 비선형 변화를 적용하고, 마지막으로 또 다른 선형 레이어가 원래 차원 크기로 되돌리기 위해 사용됩니다.
### **다중 헤드 주의 메커니즘**
이것은 이전 섹션에서 이미 설명되었습니다.
#### **목적 및 기능**
- **다중 헤드 자기 주의:** 모델이 토큰을 인코딩할 때 입력 시퀀스 내의 다양한 위치에 집중할 수 있게 합니다.
- **주요 구성 요소:**
- **쿼리, 키, 값:** 입력의 선형 프로젝션으로, 주의 점수를 계산하는 데 사용됩니다.
- **헤드:** 병렬로 실행되는 여러 주의 메커니즘(`num_heads`), 각 헤드는 축소된 차원(`head_dim`)을 가집니다.
- **주의 점수:** 쿼리와 키의 내적을 계산하여 스케일링하고 마스킹합니다.
- **마스킹:** 모델이 미래의 토큰에 주의를 기울이지 않도록 하는 인과 마스크가 적용됩니다(자기 회귀 모델인 GPT와 같은 경우 중요).
- **주의 가중치:** 마스킹되고 스케일된 주의 점수의 소프트맥스입니다.
- **컨텍스트 벡터:** 주의 가중치에 따라 값의 가중 합입니다.
- **출력 프로젝션:** 모든 헤드의 출력을 결합하는 선형 레이어입니다.
> [!TIP]
> 이 네트워크의 목표는 동일한 컨텍스트 내에서 토큰 간의 관계를 찾는 것입니다. 또한, 토큰은 과적합을 방지하기 위해 서로 다른 헤드로 나뉘지만, 각 헤드에서 발견된 최종 관계는 이 네트워크의 끝에서 결합됩니다.
>
> 또한, 훈련 중에 **인과 마스크**가 적용되어 나중의 토큰이 특정 토큰과의 관계를 찾을 때 고려되지 않으며, **과적합을 방지하기 위해** 일부 **드롭아웃**도 적용됩니다.
### **레이어** 정규화
```python
# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class LayerNorm(nn.Module):
def __init__(self, emb_dim):
super().__init__()
self.eps = 1e-5 # Prevent division by zero during normalization.
self.scale = nn.Parameter(torch.ones(emb_dim))
self.shift = nn.Parameter(torch.zeros(emb_dim))
def forward(self, x):
mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True)
var = x.var(dim=-1, keepdim=True, unbiased=False)
norm_x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
return self.scale * norm_x + self.shift
```
#### **목적 및 기능**
- **레이어 정규화:** 배치의 각 개별 예제에 대해 특징(임베딩 차원) 전반에 걸쳐 입력을 정규화하는 데 사용되는 기술입니다.
- **구성 요소:**
- **`eps`:** 정규화 중 0으로 나누는 것을 방지하기 위해 분산에 추가되는 작은 상수(`1e-5`).
- **`scale` 및 `shift`:** 정규화된 출력을 스케일하고 이동할 수 있도록 하는 학습 가능한 매개변수(`nn.Parameter`). 각각 1과 0으로 초기화됩니다.
- **정규화 과정:**
- **평균 계산(`mean`):** 임베딩 차원(`dim=-1`)을 따라 입력 `x`의 평균을 계산하며, 브로드캐스팅을 위해 차원을 유지합니다(`keepdim=True`).
- **분산 계산(`var`):** 임베딩 차원에 따라 `x`의 분산을 계산하며, 차원을 유지합니다. `unbiased=False` 매개변수는 분산이 편향 추정기를 사용하여 계산되도록 보장합니다(샘플이 아닌 특징에 대해 정규화할 때 적합한 `N`으로 나누기).
- **정규화(`norm_x`):** `x`에서 평균을 빼고 분산에 `eps`를 더한 값의 제곱근으로 나눕니다.
- **스케일 및 이동:** 정규화된 출력에 학습 가능한 `scale` 및 `shift` 매개변수를 적용합니다.
> [!TIP]
> 목표는 동일한 토큰의 모든 차원에서 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 하는 것입니다. 이는 **딥 뉴럴 네트워크의 훈련을 안정화**하기 위해 내부 공변량 이동을 줄이는 것을 목표로 하며, 이는 훈련 중 매개변수 업데이트로 인한 네트워크 활성화의 분포 변화와 관련이 있습니다.
### **트랜스포머 블록**
_행렬의 형태를 더 잘 이해하기 위해 주석으로 추가되었습니다:_
```python
# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.att = MultiHeadAttention(
d_in=cfg["emb_dim"],
d_out=cfg["emb_dim"],
context_length=cfg["context_length"],
num_heads=cfg["n_heads"],
dropout=cfg["drop_rate"],
qkv_bias=cfg["qkv_bias"]
)
self.ff = FeedForward(cfg)
self.norm1 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.norm2 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.drop_shortcut = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
# Shortcut connection for attention block
shortcut = x # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.norm1(x) # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.att(x) # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.drop_shortcut(x) # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = x + shortcut # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
# Shortcut connection for feedforward block
shortcut = x # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.norm2(x) # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.ff(x) # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.drop_shortcut(x) # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = x + shortcut # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
return x # Output shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
```
#### **목적 및 기능**
- **층의 구성:** 다중 헤드 주의, 피드포워드 네트워크, 층 정규화 및 잔차 연결을 결합합니다.
- **층 정규화:** 안정적인 훈련을 위해 주의 및 피드포워드 층 전에 적용됩니다.
- **잔차 연결 (단축 경로):** 층의 입력을 출력에 추가하여 그래디언트 흐름을 개선하고 깊은 네트워크의 훈련을 가능하게 합니다.
- **드롭아웃:** 정규화를 위해 주의 및 피드포워드 층 후에 적용됩니다.
#### **단계별 기능**
1. **첫 번째 잔차 경로 (자기 주의):**
- **입력 (`shortcut`):** 잔차 연결을 위해 원래 입력을 저장합니다.
- **층 정규화 (`norm1`):** 입력을 정규화합니다.
- **다중 헤드 주의 (`att`):** 자기 주의를 적용합니다.
- **드롭아웃 (`drop_shortcut`):** 정규화를 위해 드롭아웃을 적용합니다.
- **잔차 추가 (`x + shortcut`):** 원래 입력과 결합합니다.
2. **두 번째 잔차 경로 (피드포워드):**
- **입력 (`shortcut`):** 다음 잔차 연결을 위해 업데이트된 입력을 저장합니다.
- **층 정규화 (`norm2`):** 입력을 정규화합니다.
- **피드포워드 네트워크 (`ff`):** 피드포워드 변환을 적용합니다.
- **드롭아웃 (`drop_shortcut`):** 드롭아웃을 적용합니다.
- **잔차 추가 (`x + shortcut`):** 첫 번째 잔차 경로의 입력과 결합합니다.
> [!TIP]
> 변환기 블록은 모든 네트워크를 함께 그룹화하고 훈련 안정성과 결과를 개선하기 위해 일부 **정규화** 및 **드롭아웃**을 적용합니다.\
> 드롭아웃이 각 네트워크 사용 후에 수행되고 정규화가 이전에 적용된다는 점에 유의하십시오.
>
> 또한, **네트워크의 출력을 입력에 추가하는** 단축 경로를 사용합니다. 이는 초기 층이 마지막 층만큼 "많이" 기여하도록 하여 그래디언트 소실 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.
### **GPTModel**
_행렬의 형태를 더 잘 이해하기 위해 주석으로 형태가 추가되었습니다:_
```python
# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
# shape: (vocab_size, emb_dim)
self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
# shape: (context_length, emb_dim)
self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])]
)
# Stack of TransformerBlocks
self.final_norm = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.out_head = nn.Linear(cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False)
# shape: (emb_dim, vocab_size)
def forward(self, in_idx):
# in_idx shape: (batch_size, seq_len)
batch_size, seq_len = in_idx.shape
# Token embeddings
tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
# shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
# Positional embeddings
pos_indices = torch.arange(seq_len, device=in_idx.device)
# shape: (seq_len,)
pos_embeds = self.pos_emb(pos_indices)
# shape: (seq_len, emb_dim)
# Add token and positional embeddings
x = tok_embeds + pos_embeds # Broadcasting over batch dimension
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.drop_emb(x) # Dropout applied
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.trf_blocks(x) # Pass through Transformer blocks
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.final_norm(x) # Final LayerNorm
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)
logits = self.out_head(x) # Project to vocabulary size
# logits shape: (batch_size, seq_len, vocab_size)
return logits # Output shape: (batch_size, seq_len, vocab_size)
```
#### **목적 및 기능**
- **임베딩 레이어:**
- **토큰 임베딩 (`tok_emb`):** 토큰 인덱스를 임베딩으로 변환합니다. 이들은 어휘의 각 토큰의 각 차원에 주어진 가중치입니다.
- **위치 임베딩 (`pos_emb`):** 임베딩에 위치 정보를 추가하여 토큰의 순서를 캡처합니다. 이들은 텍스트에서의 위치에 따라 토큰에 주어진 가중치입니다.
- **드롭아웃 (`drop_emb`):** 정규화를 위해 임베딩에 적용됩니다.
- **트랜스포머 블록 (`trf_blocks`):** 임베딩을 처리하기 위한 `n_layers` 트랜스포머 블록의 스택입니다.
- **최종 정규화 (`final_norm`):** 출력 레이어 전에 레이어 정규화가 적용됩니다.
- **출력 레이어 (`out_head`):** 최종 은닉 상태를 어휘 크기로 프로젝션하여 예측을 위한 로짓을 생성합니다.
> [!TIP]
> 이 클래스의 목표는 **시퀀스에서 다음 토큰을 예측하기 위해** 언급된 모든 다른 네트워크를 사용하는 것입니다. 이는 텍스트 생성과 같은 작업에 기본적입니다.
>
> 얼마나 많은 트랜스포머 블록이 사용될 것인지 **명시된 대로** 사용할 것인지 주목하십시오. 각 트랜스포머 블록은 하나의 멀티 헤드 어텐션 네트워크, 하나의 피드 포워드 네트워크 및 여러 정규화를 사용합니다. 따라서 12개의 트랜스포머 블록이 사용되면 이를 12로 곱합니다.
>
> 게다가, **출력** 전에 **정규화** 레이어가 추가되고, 마지막에 적절한 차원으로 결과를 얻기 위해 최종 선형 레이어가 적용됩니다. 각 최종 벡터의 크기가 사용된 어휘의 크기와 같다는 점에 주목하십시오. 이는 어휘 내의 가능한 각 토큰에 대한 확률을 얻으려는 것입니다.
## 훈련할 매개변수 수
GPT 구조가 정의되면 훈련할 매개변수 수를 파악할 수 있습니다:
```python
GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257, # Vocabulary size
"context_length": 1024, # Context length
"emb_dim": 768, # Embedding dimension
"n_heads": 12, # Number of attention heads
"n_layers": 12, # Number of layers
"drop_rate": 0.1, # Dropout rate
"qkv_bias": False # Query-Key-Value bias
}
model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Total number of parameters: {total_params:,}")
# Total number of parameters: 163,009,536
```
### **단계별 계산**
#### **1. 임베딩 레이어: 토큰 임베딩 및 위치 임베딩**
- **레이어:** `nn.Embedding(vocab_size, emb_dim)`
- **매개변수:** `vocab_size * emb_dim`
```python
token_embedding_params = 50257 * 768 = 38,597,376
```
- **Layer:** `nn.Embedding(context_length, emb_dim)`
- **Parameters:** `context_length * emb_dim`
```python
position_embedding_params = 1024 * 768 = 786,432
```
**총 임베딩 매개변수**
```python
embedding_params = token_embedding_params + position_embedding_params
embedding_params = 38,597,376 + 786,432 = 39,383,808
```
#### **2. Transformer Blocks**
12개의 트랜스포머 블록이 있으므로, 하나의 블록에 대한 매개변수를 계산한 후 12를 곱합니다.
**트랜스포머 블록당 매개변수**
**a. 멀티-헤드 어텐션**
- **구성 요소:**
- **쿼리 선형 레이어 (`W_query`):** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
- **키 선형 레이어 (`W_key`):** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
- **값 선형 레이어 (`W_value`):** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
- **출력 프로젝션 (`out_proj`):** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim)`
- **계산:**
- **각각의 `W_query`, `W_key`, `W_value`:**
```python
qkv_params = emb_dim * emb_dim = 768 * 768 = 589,824
```
이러한 레이어가 3개 있으므로:
```python
total_qkv_params = 3 * qkv_params = 3 * 589,824 = 1,769,472
```
- **출력 프로젝션 (`out_proj`):**
```python
out_proj_params = (emb_dim * emb_dim) + emb_dim = (768 * 768) + 768 = 589,824 + 768 = 590,592
```
- **총 멀티-헤드 어텐션 매개변수:**
```python
mha_params = total_qkv_params + out_proj_params
mha_params = 1,769,472 + 590,592 = 2,360,064
```
**b. 피드포워드 네트워크**
- **구성 요소:**
- **첫 번째 선형 레이어:** `nn.Linear(emb_dim, 4 * emb_dim)`
- **두 번째 선형 레이어:** `nn.Linear(4 * emb_dim, emb_dim)`
- **계산:**
- **첫 번째 선형 레이어:**
```python
ff_first_layer_params = (emb_dim * 4 * emb_dim) + (4 * emb_dim)
ff_first_layer_params = (768 * 3072) + 3072 = 2,359,296 + 3,072 = 2,362,368
```
- **두 번째 선형 레이어:**
```python
ff_second_layer_params = (4 * emb_dim * emb_dim) + emb_dim
ff_second_layer_params = (3072 * 768) + 768 = 2,359,296 + 768 = 2,360,064
```
- **총 피드포워드 매개변수:**
```python
ff_params = ff_first_layer_params + ff_second_layer_params
ff_params = 2,362,368 + 2,360,064 = 4,722,432
```
**c. 레이어 정규화**
- **구성 요소:**
- 블록당 두 개의 `LayerNorm` 인스턴스.
- 각 `LayerNorm`은 `2 * emb_dim` 매개변수(스케일 및 시프트)를 가집니다.
- **계산:**
```python
layer_norm_params_per_block = 2 * (2 * emb_dim) = 2 * 768 * 2 = 3,072
```
**d. 트랜스포머 블록당 총 매개변수**
```python
pythonCopy codeparams_per_block = mha_params + ff_params + layer_norm_params_per_block
params_per_block = 2,360,064 + 4,722,432 + 3,072 = 7,085,568
```
**모든 트랜스포머 블록의 총 매개변수**
```python
pythonCopy codetotal_transformer_blocks_params = params_per_block * n_layers
total_transformer_blocks_params = 7,085,568 * 12 = 85,026,816
```
#### **3. 최종 레이어**
**a. 최종 레이어 정규화**
- **매개변수:** `2 * emb_dim` (스케일 및 이동)
```python
pythonCopy codefinal_layer_norm_params = 2 * 768 = 1,536
```
**b. 출력 프로젝션 레이어 (`out_head`)**
- **레이어:** `nn.Linear(emb_dim, vocab_size, bias=False)`
- **파라미터:** `emb_dim * vocab_size`
```python
pythonCopy codeoutput_projection_params = 768 * 50257 = 38,597,376
```
#### **4. 모든 매개변수 요약**
```python
pythonCopy codetotal_params = (
embedding_params +
total_transformer_blocks_params +
final_layer_norm_params +
output_projection_params
)
total_params = (
39,383,808 +
85,026,816 +
1,536 +
38,597,376
)
total_params = 163,009,536
```
## Generate Text
모델이 이전과 같은 다음 토큰을 예측하는 경우, 출력에서 마지막 토큰 값을 가져오기만 하면 됩니다(예측된 토큰의 값이 될 것이므로). 이는 **어휘의 각 항목에 대한 값**이 될 것이며, 그런 다음 `softmax` 함수를 사용하여 차원을 확률로 정규화하여 합이 1이 되도록 하고, 가장 큰 항목의 인덱스를 가져옵니다. 이 인덱스는 어휘 내의 단어 인덱스가 됩니다.
Code from [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb):
```python
def generate_text_simple(model, idx, max_new_tokens, context_size):
# idx is (batch, n_tokens) array of indices in the current context
for _ in range(max_new_tokens):
# Crop current context if it exceeds the supported context size
# E.g., if LLM supports only 5 tokens, and the context size is 10
# then only the last 5 tokens are used as context
idx_cond = idx[:, -context_size:]
# Get the predictions
with torch.no_grad():
logits = model(idx_cond)
# Focus only on the last time step
# (batch, n_tokens, vocab_size) becomes (batch, vocab_size)
logits = logits[:, -1, :]
# Apply softmax to get probabilities
probas = torch.softmax(logits, dim=-1) # (batch, vocab_size)
# Get the idx of the vocab entry with the highest probability value
idx_next = torch.argmax(probas, dim=-1, keepdim=True) # (batch, 1)
# Append sampled index to the running sequence
idx = torch.cat((idx, idx_next), dim=1) # (batch, n_tokens+1)
return idx
start_context = "Hello, I am"
encoded = tokenizer.encode(start_context)
print("encoded:", encoded)
encoded_tensor = torch.tensor(encoded).unsqueeze(0)
print("encoded_tensor.shape:", encoded_tensor.shape)
model.eval() # disable dropout
out = generate_text_simple(
model=model,
idx=encoded_tensor,
max_new_tokens=6,
context_size=GPT_CONFIG_124M["context_length"]
)
print("Output:", out)
print("Output length:", len(out[0]))
```
## References
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

61
src/AI/AI-llm-architecture/7.0.-lora-improvements-in-fine-tuning.md Normal file
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@ -0,0 +1,61 @@
# 7.0. LoRA 개선 사항
## LoRA 개선 사항
> [!TIP]
> **LoRA는 이미 훈련된 모델을 미세 조정하는 데 필요한 계산량을 많이 줄입니다.**
LoRA는 모델의 **작은 부분**만 변경하여 **대형 모델**을 효율적으로 미세 조정할 수 있게 합니다. 이는 훈련해야 할 매개변수의 수를 줄여 **메모리**와 **계산 자원**을 절약합니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
1. **훈련 가능한 매개변수 수 감소**: 모델의 전체 가중치 행렬을 업데이트하는 대신, LoRA는 가중치 행렬을 두 개의 더 작은 행렬( **A**와 **B**라고 함)로 **분할**합니다. 이렇게 하면 훈련이 **더 빨라지고** 업데이트해야 할 매개변수가 적어져 **메모리**가 **덜 필요**합니다.
1. 이는 레이어(행렬)의 전체 가중치 업데이트를 계산하는 대신, 두 개의 더 작은 행렬의 곱으로 근사하여 업데이트를 계산하는 것을 줄이기 때문입니다:\
<figure><img src="../../images/image (9) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
2. **원래 모델 가중치 변경 없음**: LoRA는 원래 모델 가중치를 동일하게 유지하고, **새로운 작은 행렬**(A와 B)만 업데이트할 수 있게 합니다. 이는 모델의 원래 지식이 보존되며, 필요한 부분만 조정할 수 있다는 점에서 유용합니다.
3. **효율적인 작업별 미세 조정**: 모델을 **새로운 작업**에 적응시키고자 할 때, 나머지 모델은 그대로 두고 **작은 LoRA 행렬**(A와 B)만 훈련하면 됩니다. 이는 전체 모델을 재훈련하는 것보다 **훨씬 더 효율적**입니다.
4. **저장 효율성**: 미세 조정 후, 각 작업에 대해 **전체 새로운 모델**을 저장하는 대신, 전체 모델에 비해 매우 작은 **LoRA 행렬**만 저장하면 됩니다. 이는 너무 많은 저장 공간을 사용하지 않고도 모델을 여러 작업에 쉽게 적응시킬 수 있게 합니다.
미세 조정 중 Linear 대신 LoraLayers를 구현하기 위해 여기에서 제안된 코드는 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/appendix-E/01_main-chapter-code/appendix-E.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/appendix-E/01_main-chapter-code/appendix-E.ipynb)입니다:
```python
import math
# Create the LoRA layer with the 2 matrices and the alpha
class LoRALayer(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim, rank, alpha):
super().__init__()
self.A = torch.nn.Parameter(torch.empty(in_dim, rank))
torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.A, a=math.sqrt(5)) # similar to standard weight initialization
self.B = torch.nn.Parameter(torch.zeros(rank, out_dim))
self.alpha = alpha
def forward(self, x):
x = self.alpha * (x @ self.A @ self.B)
return x
# Combine it with the linear layer
class LinearWithLoRA(torch.nn.Module):
def __init__(self, linear, rank, alpha):
super().__init__()
self.linear = linear
self.lora = LoRALayer(
linear.in_features, linear.out_features, rank, alpha
)
def forward(self, x):
return self.linear(x) + self.lora(x)
# Replace linear layers with LoRA ones
def replace_linear_with_lora(model, rank, alpha):
for name, module in model.named_children():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
# Replace the Linear layer with LinearWithLoRA
setattr(model, name, LinearWithLoRA(module, rank, alpha))
else:
# Recursively apply the same function to child modules
replace_linear_with_lora(module, rank, alpha)
```
## References
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

100
src/AI/AI-llm-architecture/7.2.-fine-tuning-to-follow-instructions.md Normal file
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@ -0,0 +1,100 @@
# 7.2. 지침 따르기 위한 미세 조정
> [!TIP]
> 이 섹션의 목표는 **텍스트 생성만 하는 것이 아니라 지침을 따르도록 이미 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 방법**을 보여주는 것입니다. 예를 들어, 챗봇으로서 작업에 응답하는 것입니다.
## 데이터셋
LLM을 지침에 따라 미세 조정하기 위해서는 지침과 응답이 포함된 데이터셋이 필요합니다. LLM을 지침에 따라 훈련시키기 위한 다양한 형식이 있습니다. 예를 들어:
- Apply Alpaca 프롬프트 스타일 예제:
```csharp
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
Calculate the area of a circle with a radius of 5 units.
### Response:
The area of a circle is calculated using the formula \( A = \pi r^2 \). Plugging in the radius of 5 units:
\( A = \pi (5)^2 = \pi \times 25 = 25\pi \) square units.
```
- Phi-3 프롬프트 스타일 예시:
```vbnet
<|User|>
Can you explain what gravity is in simple terms?
<|Assistant|>
Absolutely! Gravity is a force that pulls objects toward each other.
```
LLM을 이러한 종류의 데이터 세트로 훈련시키는 것은 단순한 원시 텍스트 대신 LLM이 받는 질문에 대해 구체적인 응답을 제공해야 한다는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다.
따라서 요청과 응답이 포함된 데이터 세트로 수행해야 할 첫 번째 작업 중 하나는 원하는 프롬프트 형식으로 해당 데이터를 모델링하는 것입니다. 예를 들어:
```python
# Code from https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/ch07.ipynb
def format_input(entry):
instruction_text = (
f"Below is an instruction that describes a task. "
f"Write a response that appropriately completes the request."
f"\n\n### Instruction:\n{entry['instruction']}"
)
input_text = f"\n\n### Input:\n{entry['input']}" if entry["input"] else ""
return instruction_text + input_text
model_input = format_input(data[50])
desired_response = f"\n\n### Response:\n{data[50]['output']}"
print(model_input + desired_response)
```
그런 다음, 항상 그렇듯이 데이터셋을 훈련, 검증 및 테스트 세트로 분리해야 합니다.
## 배치 및 데이터 로더
그런 다음, 훈련을 위해 모든 입력과 예상 출력을 배치해야 합니다. 이를 위해 필요한 것은:
- 텍스트를 토큰화합니다.
- 모든 샘플을 동일한 길이로 패딩합니다(일반적으로 길이는 LLM을 사전 훈련하는 데 사용된 컨텍스트 길이만큼 큽니다).
- 사용자 정의 콜레이트 함수에서 입력을 1만큼 이동시켜 예상 토큰을 생성합니다.
- 훈련 손실에서 제외하기 위해 일부 패딩 토큰을 -100으로 교체합니다: 첫 번째 `endoftext` 토큰 이후에 모든 다른 `endoftext` 토큰을 -100으로 대체합니다(왜냐하면 `cross_entropy(...,ignore_index=-100)`를 사용하면 -100인 타겟을 무시하기 때문입니다).
- \[선택 사항\] LLM이 답변을 생성하는 방법만 배우도록 질문에 해당하는 모든 토큰을 -100으로 마스킹합니다. Alpaca 스타일을 적용하면 `### Response:`까지 모든 것을 마스킹하는 것을 의미합니다.
이렇게 생성한 후, 각 데이터셋(훈련, 검증 및 테스트)을 위한 데이터 로더를 생성할 시간입니다.
## 사전 훈련된 LLM 로드 및 미세 조정 및 손실 확인
미세 조정을 위해 사전 훈련된 LLM을 로드해야 합니다. 이는 다른 페이지에서 이미 논의되었습니다. 그런 다음, 이전에 사용된 훈련 함수를 사용하여 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.
훈련 중에는 에포크 동안 훈련 손실과 검증 손실이 어떻게 변하는지 확인하여 손실이 줄어들고 있는지, 과적합이 발생하고 있는지를 확인할 수 있습니다.\
과적합은 훈련 손실이 줄어들고 있지만 검증 손실이 줄어들지 않거나 오히려 증가할 때 발생합니다. 이를 피하기 위해 가장 간단한 방법은 이러한 행동이 시작되는 에포크에서 훈련을 중단하는 것입니다.
## 응답 품질
이것은 손실 변동을 더 신뢰할 수 있는 분류 미세 조정이 아니기 때문에, 테스트 세트에서 응답의 품질을 확인하는 것도 중요합니다. 따라서 모든 테스트 세트에서 생성된 응답을 수집하고 **그 품질을 수동으로 확인**하여 잘못된 답변이 있는지 확인하는 것이 좋습니다(LLM이 응답 문장의 형식과 구문을 올바르게 생성할 수 있지만 완전히 잘못된 응답을 제공할 수 있다는 점에 유의하십시오. 손실 변동은 이러한 행동을 반영하지 않습니다).\
생성된 응답과 예상 응답을 **다른 LLM에 전달하여 응답을 평가하도록 요청**하여 이 검토를 수행할 수도 있습니다.
응답 품질을 검증하기 위해 실행할 다른 테스트:
1. **대규모 다중 작업 언어 이해 (**[**MMLU**](https://arxiv.org/abs/2009.03300)**):** MMLU는 인문학, 과학 등 57개 주제에 걸쳐 모델의 지식과 문제 해결 능력을 평가합니다. 다양한 난이도에서 이해도를 평가하기 위해 객관식 질문을 사용합니다.
2. [**LMSYS 챗봇 아레나**](https://arena.lmsys.org): 이 플랫폼은 사용자가 서로 다른 챗봇의 응답을 나란히 비교할 수 있도록 합니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면 여러 챗봇이 응답을 생성하여 직접 비교할 수 있습니다.
3. [**AlpacaEval**](https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval)**:** AlpacaEval은 GPT-4와 같은 고급 LLM이 다양한 프롬프트에 대한 다른 모델의 응답을 평가하는 자동화된 평가 프레임워크입니다.
4. **일반 언어 이해 평가 (**[**GLUE**](https://gluebenchmark.com/)**):** GLUE는 감정 분석, 텍스트 함의 및 질문 응답을 포함한 아홉 가지 자연어 이해 작업의 모음입니다.
5. [**SuperGLUE**](https://super.gluebenchmark.com/)**:** GLUE를 기반으로 하여 SuperGLUE는 현재 모델에 대해 어려운 작업을 포함합니다.
6. **모방 게임 벤치마크 초월 (**[**BIG-bench**](https://github.com/google/BIG-bench)**):** BIG-bench는 추론, 번역 및 질문 응답과 같은 영역에서 모델의 능력을 테스트하는 200개 이상의 작업을 포함하는 대규모 벤치마크입니다.
7. **언어 모델의 전체적인 평가 (**[**HELM**](https://crfm.stanford.edu/helm/lite/latest/)**):** HELM은 정확성, 강인성 및 공정성과 같은 다양한 메트릭에 걸쳐 포괄적인 평가를 제공합니다.
8. [**OpenAI Evals**](https://github.com/openai/evals)**:** OpenAI에서 제공하는 오픈 소스 평가 프레임워크로, 사용자 정의 및 표준화된 작업에서 AI 모델을 테스트할 수 있습니다.
9. [**HumanEval**](https://github.com/openai/human-eval)**:** 언어 모델의 코드 생성 능력을 평가하는 데 사용되는 프로그래밍 문제 모음입니다.
10. **스탠포드 질문 응답 데이터셋 (**[**SQuAD**](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)**):** SQuAD는 모델이 정확하게 답변하기 위해 텍스트를 이해해야 하는 위키피디아 기사에 대한 질문으로 구성됩니다.
11. [**TriviaQA**](https://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/)**:** 방대한 양의 퀴즈 질문과 답변, 증거 문서로 구성된 대규모 데이터셋입니다.
그리고 많은 많은 더 있습니다.
## 지침 따르기 미세 조정 코드
이 미세 조정을 수행하는 코드의 예는 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/gpt_instruction_finetuning.py](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/gpt_instruction_finetuning.py)에서 찾을 수 있습니다.
## 참고 문헌
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)

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src/AI/AI-llm-architecture/README.md
View File

@ -1,6 +1,6 @@
# LLM Training - Data Preparation
**이것은 매우 추천하는 책** [**https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch**](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch) **에서의 내 노트와 추가 정보입니다.**
**이것은 매우 추천되는 책** [**https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch**](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch) **에서의 내 노트와 추가 정보입니다.**
## Basic Information
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> 이 세 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **어휘의 각 이전 토큰에 원하는 차원의 벡터를 할당하여 모델을 훈련하는 것입니다.** 어휘의 각 단어는 X 차원의 공간에서 한 점이 됩니다.\
> 각 단어의 초기 위치는 "무작위로" 초기화되며, 이러한 위치는 훈련 가능한 매개변수입니다(훈련 중 개선됩니다).
>
> 또한, 토큰 임베딩 동안 **또 다른 임베딩 레이어가 생성됩니다**. 이는 (이 경우) **훈련 문장에서 단어의 절대 위치를 나타냅니다**. 이렇게 하면 문장에서 서로 다른 위치에 있는 단어는 서로 다른 표현(의미)을 갖게 됩니다.
> 게다가, 토큰 임베딩 동안 **또 다른 임베딩 레이어가 생성됩니다**. 이는 (이 경우) **훈련 문장에서 단어의 절대 위치를 나타냅니다**. 이렇게 하면 문장에서 서로 다른 위치에 있는 단어는 서로 다른 표현(의미)을 갖게 됩니다.
{{#ref}}
3.-token-embeddings.md
@ -43,7 +43,7 @@
## 4. Attention Mechanisms
> [!TIP]
> 이 네 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **일부 주의 메커니즘을 적용하는 것입니다**. 이는 **어휘의 단어와 현재 훈련 중인 문장에서의 이웃 간의 관계를 포착하는 많은 반복 레이어**가 될 것입니다.\
> 이 네 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: **일부 주의 메커니즘을 적용하는 것입니다**. 이는 **어휘의 단어와 현재 LLM 훈련에 사용되는 문장에서의 이웃 간의 관계를 포착하는 많은 반복 레이어**가 될 것입니다.\
> 이를 위해 많은 레이어가 사용되며, 많은 훈련 가능한 매개변수가 이 정보를 포착하게 됩니다.
{{#ref}}