GN⁺: GPT 토크나이저 구축하기 by Andrej Karpathy [동영상]
(youtube.com)- Tokenizer는 대규모 언어 모델(LLM)의 필수적이고 많이 사용되는 구성 요소로, 문자열과 토큰(텍스트 덩어리) 사이를 변환
- Tokenizer는 LLM 파이프라인의 완전히 별개의 단계임:
- 자체 훈련 세트, 훈련 알고리듬(Byte Pair Encoding)을 가지고 있음
- 훈련 후에는 두 가지 기본 기능을 구현함:
- 문자열에서 토큰으로 변환하는 encode(),
- 그리고 토큰에서 문자열로 다시 변환하는 decode()
- 이 강의에서는 OpenAI의 GPT 시리즈에서 사용된 Tokenizer를 처음부터 구축해 봄
- 이 과정에서 LLM의 많은 이상한 행동과 문제가 실제로 토큰화로 인해 발생한다는 것을 알게 될 것
- 이러한 문제들을 살펴보고, 토큰화가 왜 문제의 원인인지, 왜 누군가가 이 단계를 완전히 삭제하는 방법을 찾아야 하는지에 대해 논의할 것
Hacker News 의견
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Andrej Karpathy의 GPT nano 구축에 관한 비디오는 현대 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 개발하는 데 필요한 모든 단계를 훌륭하게 설명하는 튜토리얼임.
- 해당 시리즈 'zero to hero'는 복잡한 개념을 무서워 보이게 하거나 과도하게 복잡하게 만드는 비유를 사용하지 않고, 실제 구현과 비유 설명을 통해 아이디어를 이해하고 간단함을 볼 수 있게 함.
- 처음에는 학습 곡선이 가파르지만, 이해하고 이유를 논할 수 있는 능력을 실제로 얻게 되어 만족스러움.
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Andrej Karpathy가 말하는 속도가 빨라서 재생 속도를 확인해야 했음. 1.25배속으로 말하는 것처럼 들림.
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유료로 지불하더라도 이와 같은 고품질의 콘텐츠를 얻기 어려움.
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"우주의 달걀일 때, 그것은 단일 토큰이다"라는 표현에 대해, 'Nostromo'호의 승무원들이 동의할지는 확실하지 않음. (이 부분은 영화 '에이리언'에 등장하는 우주선 'Nostromo'호를 언급하는 농담으로, 댓글의 맥락을 완전히 이해하기 위해서는 해당 영화에 대한 배경 지식이 필요함)
위 요약은 각 댓글을 중립적이고 명사형으로 끝나는 문장으로 요약하고, 배경 지식을 간결하게 추가하여 초급 소프트웨어 엔지니어도 이해할 수 있도록 작성되었음.