1P by neo 4달전 | favorite | 댓글 1개

데이터베이스 쿼리 최적화 방법

  • 데이터베이스 쿼리를 빠르게 만드는 방법에 대한 설명.

GPT 모델을 SQL로 구현하기

  • GPT 모델을 SQL로 구현하는 방법에 대한 이론과 실제 구현 과정.
  • GPT 모델이란 입력된 텍스트 문자열을 받아 문자열과 숫자의 배열을 반환하는 함수임.
  • 이 함수는 결정론적이며, 동일한 입력에 대해 항상 같은 출력을 반환함.

이론

  • GPT 모델의 내부 작동 원리에 대한 간략한 설명.
  • 생성적 대규모 언어 모델이란 기술적 관점에서 무엇인지에 대한 설명.
  • 함수의 반환값은 입력된 프롬프트를 이어갈 단어와 그 확률을 나타내는 튜플의 배열임.

값의 의미

  • 함수가 반환하는 값은 단어와 해당 단어가 프롬프트를 이어갈 확률을 나타내는 숫자로 구성된 튜플의 배열임.

다양한 텍스트 생성 방법

  • 대규모 언어 모델은 텍스트 애플리케이션에서 사용되며, 모델이 제안하는 단어를 선택하여 프롬프트에 추가하는 방식으로 작동함.
  • 이 과정은 인간 언어의 문법, 구문 및 지능과 추론을 담은 텍스트를 생성함.

Generative Pre-trained Transformer의 의미

  • "Generative"는 텍스트를 생성한다는 의미이며, "Transformer"는 특정 유형의 신경망을 사용한다는 것을 나타냄.
  • "Pre-trained"는 모델이 텍스트를 이어가는 능력이 특수한 작업을 위한 사전 훈련 단계로 생각되었으나, 충분히 큰 모델은 추가 훈련 없이도 인간 언어 지시를 따를 수 있음을 나타냄.

생성

  • GPT2를 사용하여 프롬프트에서 텍스트를 생성하는 과정 설명.
  • 텍스트를 토큰 목록으로 변환하고, 알고리즘을 실행하여 후보 토큰의 확률을 계산함.
  • 다음 토큰을 선택하고 토큰 목록에 추가한 후, 충분한 단어가 생성될 때까지 이 과정을 반복함.

토크나이저

  • 텍스트를 신경망에 입력하기 전에 숫자 목록으로 변환하는 과정.
  • GPT2는 Byte pair encoding 알고리즘의 변형을 사용하여 토크나이저를 구현함.

임베딩

  • 토큰이 인간 언어의 일부를 나타내므로, 텍스트 완성에 필요한 토큰 간의 관계를 인코딩해야 함.
  • GPT2는 각 토큰에 대해 768차원의 벡터를 사용하여 임베딩함.

주의 메커니즘

  • Transformer 아키텍처의 핵심인 자기 주의 메커니즘에 대한 설명.
  • 각 토큰의 벡터가 서로 영향을 미치도록 하여 마지막 벡터에 속성을 전달함.

피드포워드

  • 심층 신경망에서 수행되는 단계로, 여러 계층을 통해 입력을 처리함.
  • 각 계층은 학습된 파라미터를 사용하여 입력을 변환함.

블록

  • 이전 단계에서 설명한 과정이 여러 계층(블록)에 걸쳐 반복됨.
  • 각 블록의 출력은 다음 블록의 입력으로 사용됨.

GN⁺의 의견

  • 이 글은 데이터베이스 전문가나 소프트웨어 엔지니어에게 매우 유익하며, GPT 모델을 SQL로 구현하는 복잡한 과정을 이해하는 데 도움이 될 수 있음.
  • GPT 모델의 기본 원리와 구현 방법을 설명함으로써, 독자들은 인공지능 언어 모델의 작동 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있음.
  • 이 글은 기술적인 내용을 담고 있지만, AI와 데이터베이스 기술의 융합에 대한 흥미로운 사례를 제공함으로써, 해당 분야의 최신 동향을 이해하는 데 도움이 됨.
Hacker News 의견
  • 이것은 아름다운 일이다. 저자는 SQLite를 사용하여 같은 방향으로 연구를 진행하고 있었으며, 신경망을 도입하기에는 아직 멀었다고 말함. makemore 강의 시리즈에 영감을 받아, 1시간 정도 지난 후에는 신경망을 사용하기 시작했는데, 이것이 저자가 도달한 정도임. 관계형 모델로 나누는 것이 실제로 매우 좋은 연습이 됨.
  • 데모는 좋지만, 기사에서 인과 마스킹에 대한 설명이 혼동되어 있음. 인과 마스킹은 모델이 훈련 중에 미래의 토큰을 "엿보는" 것을 방지하기 위해 존재하며, GPT와 같은 구조에서는 추론 중에 자기 회귀적 측면을 강제하기 위해 존재함. 추론 중에는 어쨌든 마지막 토큰만 사용하므로, 이 토큰은 전체 입력 시퀀스를 주목할 것임. 따라서 이 토큰은 확실히 마지막 토큰의 임베딩만으로 결정되는 것은 아님.
  • GPT 드라이버 루프의 정확한 표현인지 물음. 코드는 문자열을 토큰 목록으로 변환하고, 알고리즘을 실행하여 토큰의 확률을 반환하며, 후보 목록에서 다음 토큰을 선택하고, 토큰 목록에 추가한 후, 생성을 멈출지 결정하는 과정을 반복함. 마지막으로 토큰 목록을 문자열로 변환하여 반환하는 것으로 보임. 이것은 Shlemiel the painter의 알고리즘을 구현하는 상태 머신과 매우 유사해 보이며, 생성 작업의 내재된 계산 비용에 의문을 제기함.
  • 현대의 머신러닝은 튜링 완전성을 요구하지 않지만, 사람들은 AGI의 가능성을 고려하고 있음. 튜링 완전성이 필요하지 않다면 그것은 상당히 재미있을 것임.
  • 관련 링크: "NumPy로 만든 60줄짜리 GPT" - 2023년 2월 (146개의 댓글)
  • 이것을 사랑함. 일년 전에는 어떤 종류의 마법처럼 시작된 것이 이제는 아주 잘 설명되고 거의 아이 같은 방식으로 설명되고 있음.
  • GPT와 LLM을 완전히 피해왔음. 이것은 텍스트 출력에 일정 수준의 유창함을 생성할 것 같지만, 질문을 파싱하고 답변하는 데는 사용할 수 없을 것 같음. 그들이 어떻게 작동하는지, 또는 파이썬과 같은 언어로 장난감 엔진을 공개하는 간단한 블로그 게시물이나 교육 과정이 있는지 궁금함. 지금까지 본 모든 교육은 플랫폼 사용 방법에 초점을 맞추고 있음.
  • 이것은 훌륭함. 비슷한 맥락에서, 저자는 스프레드시트 함수만을 사용하여 GPT를 구현하고, 동영상 튜토리얼을 함께 제공함.
  • 예상치 못하게 통찰력이 있으며, 초기에 가졌던 몇 가지 질문에 대한 답변을 제공함: "어떻게"뿐만 아니라 "왜"에 대한 질문도 포함. softmax 패턴을 자주 볼 수 있음. 사람들에게 곧바로 공식을 제공하는 대신 "차별화 가능한 argmax"로 가르쳤으면 좋겠음. 그것이 전부는 아니지만, 종종 그렇게 사용됨.
  • GPT가 단지 다음 단어를 어떤 확률로 내뱉는 "더 똑똑한" "복잡한" 마르코프라고 계속 읽음. 하지만 경험상 그것은 사실이 아닐 것임 - 어떤 방식으로든 학습을 해야 함. 예를 들어, 오늘 일어난 일과 과거를 모순하는 것(카타르 월드컵을 테스트하는 데 사용함)을 말하고, 그 사건에 영향을 받는 질문을 하면, 정확하게 답변함. 단순한 문장(제공하는 정보)이 다음 토큰의 확률을 어떻게 그렇게 멀리 바꿀 수 있는지 궁금함.