트랜스포머 기반 언어 모델은 복잡해 보일 수 있지만, 그렇지 않을 수도 있습니다. 이 글에서는 구글의 Gemma를 예로 들며, 트랜스포머 모델의 구성과 작동 원리를 쉽게 설명하고, PyTorch 코드를 통해 각 단계의 의미를 직관적으로 이해할 수 있도록 안내합니다. 프로그래머이자 기계학습에 관심이 있는 분들을 위한 글입니다.
트랜스포머 모델이란 무엇인가?
트랜스포머 모델은 주로 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 딥러닝 모델로, 주어진 문장이나 단어의 연관성을 이해하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 ‘어텐션 메커니즘’을 기반으로 하여, 문장 속 각 단어들 사이의 관계를 파악하고 이를 바탕으로 새로운 문장을 생성하거나, 다음에 올 단어를 예측하는 데 사용됩니다.
어텐션 메커니즘의 이해
어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 요소(단어나 문자) 사이의 의존성을 계산하여, 어떤 요소가 다른 요소에 영향을 미치는지를 판단합니다. 이 메커니즘은 각 단어가 문장 내에서 얼마나 중요한지, 그리고 다른 단어와 어떻게 상호 작용하는지를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
Gemma 모델 소개
Gemma는 구글에서 개발한 트랜스포머 기반 언어 모델로, 대규모 데이터셋을 학습하여 자연어 이해능력을 크게 향상시킨 모델입니다. 이 모델은 복잡한 문장이나 대화의 맥락을 이해하고, 그에 따라 적절한 답변을 생성할 수 있습니다.
트랜스포머 모델의 주요 구성 요소
입력 처리: 토큰화와 임베딩
첫 단계는 입력된 텍스트를 토큰화하는 과정입니다. 토큰화는 텍스트를 더 작은 단위로 분리하고, 각 토큰을 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이어서, 토큰화된 데이터는 임베딩 과정을 거쳐 고정된 크기의 벡터로 변환됩니다. 이 벡터들은 모델이 토큰의 의미를 수치적으로 처리할 수 있게 합니다.
순방향 패스: 어텐션과 MLP
어텐션 계층은 입력된 임베딩 벡터 사이의 관계를 파악하여, 중요한 특성을 강조합니다. 다음으로, 다층 퍼셉트론(MLP)은 각 토큰에 대한 새로운 표현을 생성하여 문장의 의미를 더욱 풍부하게 합니다. 이 과정은 모델이 입력 데이터의 깊은 의미를 이해하고, 새로운 문맥을 생성하는 데 필수적입니다.
출력 생성: 소프트맥스 계층
마지막 단계에서는 모델이 생성한 각 토큰의 표현을 바탕으로, 가능한 다음 토큰에 대한 확률을 계산합니다. 이는 소프트맥스 함수를 사용하여 각 토큰의 점수를 확률로 변환하며, 가장 높은 확률을 가진 토큰이 최종 출력됩니다.
Gemma와 함께하는 코드 워크스루
이 글에서는 Gemma 모델을 사용하여 간단한 예제를 실행하는 방법을 단계별로 설명합니다. 우리가 사용할 예제는 “I want to move”라는 문장으로, 이 문장을 입력으로 하여 Gemma가 다음에 올 단어를 예측하도록 할 것입니다. 이 과정을 통해 트랜스포머 모델의 작동 원리를 실제로 확인할 수 있습니다.
PyTorch 코드 예제
import transformers
# 토크나이저 초기화
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2b")
# 입력 문장 토큰화
input_ids = tokenizer("I want to move").input_ids
# 토큰 ID로부터 임베딩 벡터 생성
hiddens = model.embedding(input_ids)
# 어텐션과 MLP를 거쳐 최종 벡터 생성
for layer in model.layers:
hiddens = layer(hiddens)
# 출력 토큰 예측
logits = model.output_projection(hiddens)
predicted_token_id = logits.argmax(-1)
predicted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens(predicted_token_id)이 코드는 Gemma 모델을 사용하여 “I want to move”라는 입력 문장에 대한 다음 토큰을 예측하는 과정을 보여줍니다. 여기서 중요한 점은 모델의 각 계층이 어떻게 각 토큰의 표현을 변환하는지 이해하는 것입니다.
결론
트랜스포머 모델은 그 구조가 단순한 듯 보이지만, 실제로는 깊은 통찰과 복잡한 계산을 통해 자연어의 미묘한 의미를 파악할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 글을 통해 Gemma 모델의 기본적인 작동 원리와 코드 구현에 대한 이해를 돕고자 했습니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전할지, 그리고 우리의 일상생활이나 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.