GN⁺: LLM 시각화(Visualization)
(bbycroft.net)- GPT-2, nano-gpt, GPT-3 등 대형 언어 모델의 작동 원리를 시각적으로 설명하는 가이드
- 목차: 소개 및 예비 지식, 임베딩, 레이어 정규화, 셀프 어텐션, 프로젝션, MLP, 트랜스포머, Softmax, 출력
전체 소개 부분 요약
- 'nano-gpt' 의 경우 85,000개의 매개변수를 가지고 있음
- 주어진 여섯 글자의 문자열을 알파벳 순으로 정렬하는 것이 목표
- 문자열 'C B A B B C'를 입력받아 'ABBBCC'로 정렬하는 과정을 예로 들 수 있음.
- 문자열의 각 글자를 '토큰'이라고 부르며, 모델의 어휘는 다양한 토큰으로 구성됨
- 각 토큰은 숫자 인덱스로 할당되며, 이를 모델에 입력함
- 각 숫자는 48개 요소의 벡터로 변환되는데, 이를 '임베딩'이라고 함
- 임베딩은 '트랜스포머'라 불리는 일련의 레이어를 통과함.
- 최종적으로 모델은 주어진 시퀀스의 다음 토큰에 대한 확률을 예측함
- 예측된 토큰은 모델의 상단으로 다시 입력되어 전체 과정이 반복됨
Hacker News 의견
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LLM을 근본적으로 이해하는 데 아주 유용한 도구임
- LLM이 실제로 어떻게 작동하는지 깊이 이해할 수 있는 훌륭한 도구로 평가됨.
- 만약 첫 번째 배열에 48개의 요소가 왜 있는지 이해가 안 갈 경우, minGPT의
model.py를 참조하라는 조언이 있음. - 이러한 구조적 결정은 문맥을 잘 모르는 사람들에게 혼란을 줄 수 있으므로 기사에서 언급하는 것이 좋을 것이라는 의견 제시.
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알고리즘 복잡성이 3D 공간에서 명확하게 표현된 것을 보고 놀람
- 알고리즘의 복잡성이 3D로 명확하게 표현된 것에 대한 감탄을 표함.
- 그 정확성에 대해 충분히 이해할 수 있는 지식이 있는지에 대한 개인적인 바람을 나타냄.
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이 시각화는 정말 놀라움.
- 오랫동안 깊이 있게 파고들고 싶었는데, 3D 모델은 교육적인 도구로서 놀라울 정도임.
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몇 달 동안 찾던 시각화 방법임
- 오랫동안 찾아온 시각화 방법을 발견하여 매우 만족함.
- 이러한 자료가 무료로 제공되는 것에 대해 감사함을 표현함.
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'마법을 매트릭스 곱셈과 점곱으로 해부하기'라고 제목을 붙여도 좋을 정도임.
- LLM이 잘 작동한다는 사실에 더 놀라움.
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3D 모델이 교육적으로 놀라울 정도임
- 3D 모델이 교육적인 도구로서 매우 인상적이라는 의견을 나타냄.
- 깊이 있는 학습을 위한 훌륭한 자료로 평가함.
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LLM이 어떻게 잘 작동하는지에 대해 더욱 놀라움
- LLM의 작동 원리를 기초적인 수준에서 분석한 내용에 대해 긍정적인 평가를 함.
- LLM이 잘 작동하는 것에 대해 더욱 놀라움을 표현함.
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자기 주의(self attention)의 강력함에 대한 설명이 종종 누락됨
- 전통적인 신경망과 달리, 자기 주의 계층은 맥락에 기반하여 입력 사이의 연결을 적응적으로 가중함.
- 이를 통해 트랜스포머는 전통적인 네트워크가 여러 계층을 거쳐야 할 작업을 단일 계층에서 수행할 수 있음.
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저자의 트위터 스레드에서 이 작업에 대한 추가 맥락을 공유함
- 저자가 이 작업에 대한 추가적인 배경을 트위터 스레드를 통해 공유함.
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자신의 모델을 위한 저차원 버전을 원한다면 Netron 라이브러리를 추천함
- 모델 아키텍처 시각화를 위한 Netron 라이브러리에 대한 긍정적인 평가와 추천을 함.
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단순한 3D 모델이 아닌 깊이 있는 작업임
- 처음에는 단순한 3D 모델로 생각했지만, 애니메이션과 함께 제공되는 깊이 있는 내용에 대해 감탄함.
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이 시각화는 정말 놀라움.
- 트랜스포머를 이해하려고 애쓸 때 이것을 봤더라면 훨씬 쉬웠을 것임.
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해커뉴스를 사랑하는 이유임
- 이러한 우수한 자료가 해커뉴스에 공유되는 것에 대해 긍정적인 반응을 보임.