- 본 기사는 TinyShakespeare, 언어 모델링 작업을 위한 간소화된 버전의 Llama 모델을 구현하는 방법에 대한 종합 가이드를 제공합니다.
- 저자는 복잡한 모델을 논문에서 구현할 때 단순한 모델부터 시작하여 점진적으로 구성 요소를 추가하는 반복적 접근법의 중요성을 강조합니다.
- Meta AI에 의해 개발된 Llama 모델은 추론에 대한 비용 효율적인 언어 모델링을 위한 트랜스포머 기반 모델입니다.
- 이 가이드에는 데이터셋 설정, 훈련 데이터 및 레이블 생성, 모델 평가 방법 정의에 대한 자세한 지침이 포함되어 있습니다.
- 기사는 기본 피드-포워드 신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 설명합니다.
- 저자는 RMSNorm을 사전 정규화, 회전 임베딩, SwiGLU 활성화 함수 사용에 대해 논의하며, 이들은 Llama에서 사용된 원래 Transformer 모델에 대한 수정입니다.
- 가이드는 코드 스니펫과 시각화를 통해 이해와 구현을 돕습니다.
- 본 기사는 논문에서 복잡한 모델을 구현하고 언어 모델링의 복잡성을 이해하는 데 관심이 있는 사람들에게 특히 유익합니다.
- 모델은 인기 있는 머신러닝 라이브러리인 PyTorch를 사용하여 구축되며, 임베딩 레이어, 주의 블록, 선형 레이어 등의 구성 요소를 포함합니다.
- 모델의 성능은 손실 함수를 사용하여 평가되며, 모델의 예측과 실제 값 사이의 차이를 최소화하는 것이 목표입니다.
- 마스터 구성을 업데이트하고 훈련 에포크 수를 늘린 후 모델의 성능이 향상됩니다.
- 모델은 SwiGLU 활성화 함수를 도입하여 ReLU 비선형성을 대체함으로써 성능을 더욱 향상시킵니다.
- 모델은 RopeAttention의 여러 계층을 추가하고 블록을 생성하고 RMSNorm을 추가하고 잔여 연결을 통해 향상됩니다.
- 훈련 후에는 모델의 성능이 테스트 세트에서 평가되며, 모델의 그래디언트가 올바른 흐름을 보장하기 위해 검사됩니다.
- 기사는 하이퍼파라미터와 학습 일정에 대한 실험을 논의하지만, 원래 Llama 논문에서 제안된 코사인 담금질 학습 일정을 사용하면 더 나은 결과를 얻지 못했다고 지적합니다.
- 기사는 모델을 구축하고 훈련할 때 단순하게 시작하는 것이 유익한 접근법이라는 교훈으로 마무리됩니다.