500줄의 SQL로 작성된 GPT
- AI와 대규모 언어 모델(GPT)에 관한 기사
- ChatGPT에게 SQL로 대규모 언어 모델 구현을 요청했으나 SQL은 이에 적합하지 않다는 답변을 받음
- 직접 SQL로 대규모 언어 모델 구현 시도
- GPT 모델 내부 작동 원리에 대한 설명 참조
- generative LLM(generative large language model)은 문자열을 입력으로 받아 문자열과 숫자의 배열을 반환하는 함수임
- LLM은 결정론적이며 동일한 입력에 대해 반복적으로 동일한 출력을 반환함
- LLM는 chatbot, 콘텐츠 생성기, 코드 보조 등 다양한 텍스트 애플리케이션에 사용됨
- GPT의 'Generative Pre-trained Transformer'는 다음과 같은 의미: 'Generative'는 텍스트를 생성, 'Transformer'는 특정 유형의 신경망 사용, 'Pre-trained'는 초기에는 모델이 텍스트 연속작업만 수행한다고 생각했던 것에서 유래
- GPT2를 사용하여 텍스트를 생성할 때 발생하는 과정 설명
- 토크나이저를 통해 텍스트를 숫자 리스트로 변환하고, 이 리스트는 모델을 통해 숫자 배열로 변환됨
- 대량의 텍스트에서 자주 발생하는 단어 시퀀스에 고유 번호를 부여함으로써 효율적인 텍스트 인코딩을 달성
- GPT2는 Byte pair encoding 알고리즘의 변형을 사용하여 토크나이저 작동
- 각 토크나이저 단계와 연산 과정에 대한 상세 설명 제공
- 토큰은 인간 언어의 일부를 대표하며, 각 토큰에 대한 관계를 벡터 공간에 인코딩하는 'embeddings' 과정 설명
- 벡터들을 통해 텍스트 완성을 위한 관계를 인코딩하고, 이는 'Multi-headed causal self-attention' 메커니즘에서 활용됨
- Attention 메커니즘이 Transformer 구조 작동의 핵심으로 잘 알려진 2017년 논문 "Attention is all you need"에서 처음 설명됨
- 복잡한 언어 모델 연산 과정에서의 특정 단계 및 각 필수 기능에 대한 설명 포함
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