[구글 트랜스포머 모델 기술컨설팅 전문][일인기업 딥네트워크의 트랜스포머 모델 세부구조 분석 전문 기업 사이트 입니다 ...]

트랜스포머 모델은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망입니다. 트랜스포머는 어텐션 (attention) 또는 셀프어텐션 (self-attention)이라 불리는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 관계에 따라 미묘하게 달라지는 부분까지 감지해내죠. 트랜스포머는 자연어 처리뿐만 아니라 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 데이터를 처리하는 데에도 사용됩니다.

 

트랜스포머 모델이란 무엇인가? (1) | NVIDIA Blog

일인기업 딥네트워크는 트랜스포머 모델을 텐서플로우 개발환경으로 개발하고 있습니다. 텐서플로우는 구글이 만든 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 플랫폼에서 쉽고 빠르게 딥러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. 텐서플로우는 트랜스포머 모델을 구현하기 위한 공식 튜토리얼과 API를 제공하고 있습니다.

일인기업 딥네트워크가 트랜스포머 모델을 개발하면서 주목해야 할 핵심 내용은 다음과 같습니다.

• 분산헉습 처리는 어떤식으로 가능한지 핵심 3 가지
  • 분산헉습이란 데이터를 분석하고 해석하고 구조화하는 과정을 말합니다. 트랜스포머 모델은 분산헉습 처리를 위해 다음과 같은 방법을 사용합니다.
    • 인코더와 디코더로 구성된 아키텍처를 사용하여 입력 데이터를 벡터로 변환하고, 출력 데이터를 생성합니다. 인코더와 디코더는 각각 여러 개의 셀프어텐션 레이어와 피드포워드 레이어로 구성됩니다.
    • 셀프어텐션은 입력 데이터의 각 요소가 다른 요소와 얼마나 관련이 있는지를 계산하여, 데이터의 의미와 구조를 파악합니다. 셀프어텐션은 멀티헤드 어텐션으로 구현되어, 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있습니다1.
    • 위치 인코딩을 사용하여 순차 데이터의 순서 정보를 보존합니다. 위치 인코딩은 입력 데이터의 각 요소에 고유한 벡터를 더하여, 셀프어텐션에 순서 정보를 전달합니다.
• 트랜스포머 모델로 초거대 모델 학습시 가중치값등의 파라미터겂은 어떤식으로 처리하는지 핵심 3 가지
  • 트랜스포머 모델로 초거대 모델을 학습하려면, 다음과 같은 방법을 사용해야 합니다.
    • 대규모 데이터세트를 사용하여 트랜스포머 모델을 사전학습합니다. 사전학습은 트랜스포머 모델의 파라미터를 초기화하고, 일반적인 언어 지식을 습득하게 합니다. 사전학습에는 마스크드 언어 모델링 (Masked Language Modeling)과 넥스트 센텐스 프리딕션 (Next Sentence Prediction)과 같은 자기지도 학습 방법을 사용할 수 있습니다.
    • 분산 학습을 사용하여 트랜스포머 모델의 학습 속도와 효율을 높입니다. 분산 학습은 여러 개의 GPU나 TPU와 같은 가속기를 사용하여 트랜스포머 모델의 파라미터를 병렬로 업데이트합니다. 분산 학습에는 데이터 병렬화 (Data Parallelism)와 모델 병렬화 (Model Parallelism)와 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
    • 파인튜닝을 사용하여 트랜스포머 모델을 특정 도메인이나 태스크에 적용합니다. 파인튜닝은 사전학습된 트랜스포머 모델의 파라미터를 소량의 라벨링된 데이터로 재학습하여, 성능을 향상시킵니다. 파인튜닝에는 슈퍼글루 (SuperGLUE)와 같은 벤치마크를 사용할 수 있습니다.
• 트랜스포머 모델로 초거대 모델 구현시 핵심 이슈
  • 트랜스포머 모델로 초거대 모델을 구현하면서 마주칠 수 있는 핵심 이슈는 다음과 같습니다.
    • 메모리 부족 문제: 트랜스포머 모델은 많은 양의 데이터와 파라미터를 처리하기 때문에, 메모리 용량과 대역폭에 제한을 받을 수 있습니다. 메모리 부족 문제를 해결하기 위해, 트랜스포머 모델의 크기를 줄이거나, 메모리 효율을 높이는 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 모델 압축 (Model Compression), 스파스 어텐션 (Sparse Attention), 리포머 (Reformer)와 같은 기법들이 있습니다.
    • 일반화 문제: 트랜스포머 모델은 사전학습된 언어 지식을 바탕으로 다양한 태스크에 적용될 수 있지만, 때로는 특정 도메인이나 상황에 과적합되거나, 비논리적이거나 부적절한 결과를 생성할 수 있습니다. 일반화 문제를 해결하기 위해, 트랜스포머 모델의 훈련 데이터와 목적 함수를 다양화하거나, 정규화 (Regularization)나 적대적 학습 (Adversarial Learning)과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

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