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이 블로그는 저 혼자 떠드는 공간이 아니라, 여러분과 함께 만들어가는 AI 탐험 일지입니다 😊
궁금한 주제나 다뤄줬으면 하는 키워드가 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요!
오늘은 많은 분들이 질문 주셨던 바로 그 주제!
바야흐로 GPT 모델의 본체, Decoder-Only Architecture에 대해 이야기해보려 합니다.
자, 이제 코드 한 줄 없이도 머릿속에 Transformer 구조가 탁 펼쳐지는 그날까지! 🧠💥

🔰 Decoder-Only 구조란 무엇인가요? (Transformer 맛보기부터)

Transformer는 원래 두 부분으로 나뉘어 있습니다:

[Encoder] ⇨ [Decoder]

• Encoder: 입력을 이해하고 압축된 벡터로 표현
• Decoder: 그 표현을 바탕으로 새로운 시퀀스를 생성

하지만 GPT는 다릅니다!
그는 홀로 말하죠... "나는 Decoder만 필요해!"

[Decoder-Only]

그렇다면 왜 GPT는 Encoder 없이도 그렇게 잘 작동하는 걸까요?
답은 Autoregressive 구조와 언어 생성 중심 설계에 있습니다.

⚙️ Decoder-Only 구조: 어떻게 생겼을까?

핵심 구성요소

구성 요소 설명

아래는 가장 기본적인 Decoder-Only 구조를 도식화한 그림입니다:

Input Tokens → Embedding + Positional Encoding
        ↓
  [Multi-head Causal Self-Attention]
        ↓
  [Feed Forward Network]
        ↓
  [Output Logits]

👉 여기서 중요한 포인트는!
**"Causal Self-Attention"**이라는 것입니다.
즉, 현재 시점 이전까지만 보고 다음 토큰을 예측하는 구조입니다.

⚙️ Causal Attention 코드 구현 예시 (GPT 스타일)

import torch
import torch.nn.functional as F

def causal_mask(size):
    return torch.tril(torch.ones(size, size)).unsqueeze(0).unsqueeze(0)

q = k = v = torch.rand(1, 8, 10, 64)  # (batch, head, seq_len, dim)
mask = causal_mask(q.size(-2))

scores = (q @ k.transpose(-2, -1)) / (64 ** 0.5)
scores = scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
attention = F.softmax(scores, dim=-1)

🧠 이 causal mask 덕분에 모델은 미래를 보지 않고 예언자처럼 단어를 생성하게 됩니다!

⚙️ Encoder-Decoder vs Decoder-Only 비교 총정리

항목 Encoder-Decoder Decoder-Only

😏 쉽게 말해 GPT는 “혼자서 다 해먹는 스타일”,
반면 BART나 T5는 “협업형 인간(?)”이라고 할 수 있죠.

🧠 실제 모델들: GPT만 있는 줄 알았죠?

모델 구조 특징

모두 Token → Token → Token... 방식으로 텍스트를 생성합니다.

⚙️ 실제 프로젝트 예: GPT로 이어쓰기

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

input_text = "오늘 날씨가"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(output[0]))

📝 Decoder-Only 구조 덕분에 입력 하나로도 이어쓰기 가능!
BERT에서는 이렇게 못 해요, 왜냐면 양방향이라 “다음 단어” 개념이 없거든요.

⚙️ 실무에서 Decoder-Only 쓰는 타이밍은?

조건 적합 여부

⚙️ 최신 알고리즘 흐름: Decoder-Only + MoE, Prefix Tuning 등

Decoder-Only 구조는 여전히 진화 중입니다:

• MoE (Mixture of Experts): 계산 자원 효율 극대화
• LoRA / QLoRA: 경량 파인튜닝
• Prefix Tuning: 학습할 파라미터를 적게 가져가는 Prompt 기반 튜닝
• Streaming Transformer: 긴 입력을 스트리밍 형태로 처리

이러한 기술들은 모두 Decoder-Only 아키텍처 기반에서 더욱 발전하고 있습니다.

🧠 학습 팁 및 실수 주의

1. Decoder-Only 구조는 Pretraining 시 토큰 순서가 매우 중요합니다.
   Shuffle하면 모델이 뇌진탕 옵니다... 🌀
2. Padding Token은 주의해서 마스킹해줘야 합니다.
3. Autoregressive 구조는 학습이 느릴 수 있지만 정확도는 우수합니다.
4. 훈련 시 길이 조절을 잘못하면 Out-of-Memory 에러가 터질 수 있어요.

📘 학습 자료 추천

• GPT 논문: https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
• GPT2 코드: https://github.com/openai/gpt-2
• HuggingFace Transformers: https://huggingface.co/docs/transformers
• Attention is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762
• LLaMA 구조 요약: https://github.com/facebookresearch/llama

💡 실무 요약 & 핵심 정리

항목 핵심 요약

🤖 마무리하며: Decoder-Only, 단순하지만 강력하다

Decoder-Only 구조는 단순한 구성에도 불구하고
오늘날 우리가 사용하는 많은 LLM의 심장이자 뇌입니다.
GPT부터 LLaMA까지, 생성형 AI의 대부분은 이 구조를 기반으로 발전하고 있죠.

여러분과 함께 이러한 구조를 파고들면서
AI의 미래를 더 잘 이해하고 활용할 수 있게 되길 바랍니다.
다음 주제도 궁금하신 것 있다면 언제든 댓글로!
서로 이웃이 되어 AI가 이끄는 세상 속에서 함께 탐험해보아요. 🌍🤝

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AI, 딥러닝, LLM 관련해서 궁금한 주제나 요청하고 싶은 이야기가 있다면
댓글에 쏙! 남겨주시면 그걸로 다음 블로그 콘텐츠가 탄생할지도 몰라요! ✨
오늘도 딥러닝 숲속으로 산책을 떠나볼까요?

🔰 정규화란 뭘까? 왜 자꾸 Normalize하라고 할까?

딥러닝 모델이 학습되면서 각 층의 출력값이 너무 커지거나 작아지면
뒤쪽 레이어들이 제대로 학습을 못하는 "Internal Covariate Shift" 문제가 발생해요.
이걸 해결하기 위해 정규화(Normalization) 기법들이 등장했죠! 🚿

그 중에서 대표적인 게 바로 두 가지!
Batch Normalization (BN) 과 Layer Normalization (LN) 입니다.

둘 다 학습을 안정화시키고 수렴 속도를 빠르게 만들어주는 역할을 하지만,
특히 **LLM(대규모 언어 모델)**에서는 어떤 차이와 효과가 있을까요?
자, 하나씩 뜯어봅시다! (네, 진짜 뜯어봅니다. 코드까지!)

⚙️ Batch Normalization: CNN의 친구, NLP에선 좀… 어색한?

정의: 같은 배치 안의 여러 샘플을 기준으로 정규화

from torch.nn import BatchNorm1d

bn = BatchNorm1d(num_features=512)
out = bn(input)  # input shape: [batch_size, num_features]

• mean과 std를 **배치 차원(batch dimension)**에서 계산합니다.
• CNN에서 아주 잘 작동하죠!

수식:

• μ_batch: 배치 내 평균
• σ²_batch: 배치 내 분산

장점과 한계

장점 단점

😅 NLP에서 쓰려면 배치를 맞추기 위해 padding 난리 부르스가 필요합니다...

⚙️ Layer Normalization: LLM에 찰떡! 트랜스포머의 단짝

정의: 한 개 샘플의 각 특성 차원에 대해 정규화

from torch.nn import LayerNorm

ln = LayerNorm(normalized_shape=512)
out = ln(input)  # input shape: [batch_size, seq_len, hidden_dim]

• 각 토큰(단어) 벡터에 대해 개별적으로 정규화!
• 배치 크기에 독립적이라서 GPT, BERT, LLaMA 등 LLM 구조에 완벽히 적합합니다.

수식:

• μ_layer: 동일 토큰 벡터 내 평균
• σ²_layer: 동일 토큰 벡터 내 분산

⚙️ 두 정규화 기법 비교 총정리

항목 Batch Norm (BN) Layer Norm (LN)

🤓 요약하면?
"이미지 처리에는 BN, 언어 모델에는 LN!"
— 마치 생선엔 초장이요, 고기엔 쌈장이요, 그런 관계랄까요? 🍣🍖

⚙️ 실제 코드로 확인해보는 LayerNorm 적용 (PyTorch)

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)
        self.ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(dim, dim * 4),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(dim * 4, dim)
        )

    def forward(self, x):
        x = x + self.ffn(self.norm1(x))
        return self.norm2(x)

이런 구조가 GPT-2, BERT, LLaMA 모델에 광범위하게 쓰입니다.
실제로 GPT 계열은 pre-LN 구조, BERT는 post-LN 구조를 사용하죠!

🧠 심화: Pre-LN vs Post-LN? 어디에 정규화하느냐가 문제로다

🔁 Post-LN 구조 (기존 BERT 스타일)

x = x + SelfAttention(x)
x = LayerNorm(x)

• 장점: 직관적
• 단점: 깊은 모델에서 그래디언트 소실 위험 증가

🔄 Pre-LN 구조 (GPT2, LLaMA 스타일)

x = x + SelfAttention(LayerNorm(x))

• 장점: 학습 안정성 향상
• 단점: 성능 최적화에 미세 튜닝 필요

👉 현재 대부분의 LLM은 Pre-LN 구조를 사용합니다.
이유는? 학습이 더 잘 되고, 큰 모델일수록 gradient 흐름이 안정적이기 때문이에요!

🧠 실제 논문/프로젝트에서의 사용 예

모델 정규화 방식

⚙️ 최신 흐름: RMSNorm과 SwiGLU

• RMSNorm: 분산만 사용 (더 가볍고 빠름)
• SwiGLU + Pre-LN 조합: LLaMA 2에서 채택되어 성능 향상 입증

코드 예시:

class RMSNorm(nn.Module):
    def __init__(self, dim, eps=1e-8):
        super().__init__()
        self.eps = eps
        self.scale = nn.Parameter(torch.ones(dim))

    def forward(self, x):
        norm = x.norm(2, dim=-1, keepdim=True)
        return self.scale * x / (norm + self.eps)

📈 실무에서의 주의사항 & 팁

1. BN은 이미지 처리에는 좋지만 NLP에선 피하세요 🙅‍♂️
2. LayerNorm은 반드시 Autoregressive 구조에서 쓰세요 🤖
3. Pre-LN 구조는 gradient 흐름 안정에 탁월합니다 🔄
4. 배치 크기 변화가 많다면 BN은 위험합니다 💣
5. 학습이 불안정하면 ε 값을 1e-5 → 1e-6으로 줄여보세요

📘 학습 자료 추천

• Layer Normalization 논문: https://arxiv.org/abs/1607.06450
• Batch Normalization 논문: https://arxiv.org/abs/1502.03167
• Pre-LN 구조 설명: https://arxiv.org/abs/2002.04745
• RMSNorm 공식 소개: https://arxiv.org/abs/1910.07467
• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/

💡 실무 핵심 요약

상황 추천 정규화

🤖 마무리하며

이처럼 작은 정규화 기법 하나가 모델 성능과 안정성에 얼마나 큰 영향을 주는지,
LayerNorm과 BatchNorm을 비교하면서 느끼셨을 겁니다.

어떤 정규화가 더 좋다고 단정 짓기보다는,
데이터의 특성과 모델 구조에 따라 선택하는 유연한 마인드가 중요합니다.

AI는 점점 더 똑똑해지고 있고,
우리는 그 똑똑한 친구의 길잡이 역할을 해야겠죠? 🧭

다음 주제도 함께 고민하고 공부하며,
AI로 변화하는 세상을 함께 연구해 나가요.
서로 이웃 맺는 건… 음, 데이터셋과 모델이 좋은 궁합을 맺듯 자연스러운 일이 아닐까요? 😊

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🔰 포지셔널 인코딩이 뭐죠? 트랜스포머의 기억을 깨우는 GPS 🧭

Transformer는 RNN처럼 순차적인 구조가 아니기 때문에
"입력 토큰의 순서"라는 중요한 정보를 스스로는 모르고 있습니다.
그럼 문장이 나는 오늘 카레를 먹었다인지
카레를 나는 먹었다 오늘인지… 알 수가 없겠죠? 🍛😵

그래서 등장한 것이 바로 Positional Encoding입니다.
입력 단어 벡터에 위치 정보를 더해주는 기법이죠!

Transformer는 입력 토큰들의 임베딩에 **"이 단어는 몇 번째 위치에 있다"**라는 정보를 더해서
Self-Attention이 문맥의 순서를 파악할 수 있도록 도와줍니다.

대표적인 두 가지 방식이 있는데요,
바로 Absolute Positional Encoding과 Rotary Positional Encoding입니다!

⚙️ Absolute Positional Encoding: 고전적이지만 기본을 다지는 방식

정의: 위치 정보를 절대적인 수치로 인코딩

"이 토큰은 3번째 위치야!" 같은 절대적인 위치 값을 가지고 벡터를 만들어 임베딩에 더합니다.

원리: 사인과 코사인으로 주기성을 표현!

Transformer의 원래 논문에서는 이런 식으로 표현했죠:

import torch
import math

def get_positional_encoding(seq_len, d_model):
    pe = torch.zeros(seq_len, d_model)
    for pos in range(seq_len):
        for i in range(0, d_model, 2):
            pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ((2 * i)/d_model)))
            pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / (10000 ** ((2 * i)/d_model)))
    return pe

이렇게 생성된 Positional Encoding은 input embedding에 단순히 더해집니다.

x = input_embedding + positional_encoding

특징

장점 단점

⚙️ Rotary Positional Encoding (RoPE): 회전으로 순서를 기억하다 🌀

정의: 위치 정보를 벡터에 회전 시켜 적용

RoPE는 사인/코사인으로 표현한 각도를 이용해서
쿼리(Q)와 키(K)를 **회전(Rotation)**시켜 위치 정보를 반영합니다.

논문: RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding (Su et al., 2021)

원리: 각 위치별로 회전 행렬을 곱해줌

import torch

def apply_rope(x, pos_emb):
    # x: (..., d)
    x1, x2 = x[..., ::2], x[..., 1::2]
    pe_cos, pe_sin = pos_emb[..., ::2], pos_emb[..., 1::2]
    x_rot = torch.cat([x1 * pe_cos - x2 * pe_sin, x1 * pe_sin + x2 * pe_cos], dim=-1)
    return x_rot

Q, K에 RoPE를 적용한 뒤 dot-product attention을 수행합니다.

Q_rot = apply_rope(Q, pe)
K_rot = apply_rope(K, pe)
attention_scores = Q_rot @ K_rot.transpose(-2, -1)

특징

장점 단점

🧠 Absolute vs Rotary 비교 총정리 (🔥 실무 핵심 요약 표)

항목 Absolute PE Rotary PE

🧠 실제 사용 사례 & 코드 구현 예시

1. RoPE가 쓰인 LLaMA 구조 살펴보기

RoPE는 GPT 계열 모델에서 빠르게 채택되고 있으며 특히 LLaMA 2, 3 시리즈에서는 기본 적용되어 있습니다.

2. RoPE 직접 학습 적용 예시 (🤖 PyTorch)

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", trust_remote_code=True)

input_ids = tokenizer("오늘 날씨는 정말 좋다.", return_tensors="pt")["input_ids"]
output = model(input_ids=input_ids)

🔍 위 모델은 내부적으로 RoPE를 Position Encoding으로 사용합니다.

⚙️ 언제 어떤 PE를 써야 할까?

상황 추천 방식

🧠 Position Encoding 튜닝 Tip

• Absolute PE도 학습 가능한 버전(Learnable)을 쓰면 길이 유연성 확보 가능
• RoPE는 주기 성분의 주파수를 조절하여 적용 범위 변경 가능
• Long-range Transformer에서는 RoPE + Linear Attention이 강력한 조합!

📘 추가 학습 자료

• RoFormer 논문: https://arxiv.org/abs/2104.09864
• LLaMA 소스코드: https://github.com/facebookresearch/llama
• Transformer Explained: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
• Rotary Embedding 시각화: https://kexue.fm/archives/8265

💡 실무 Tip 요약

• 긴 시퀀스 입력이 필요하다면 RoPE를 꼭 고려해 보세요.
• Position Encoding은 단순히 "더하는 것"이 아닙니다.
  Attention score 계산 방식 자체에 영향을 주므로 성능에 직접적인 영향이 큽니다.
• Pretrained 모델을 쓸 땐 해당 모델의 Position Encoding 방식 확인은 필수!
  내 데이터 길이에 맞는지 꼭 체크하세요. (안 맞으면 모델이 바보가 됩니다 🙈)

🤖 결론: 위치 정보는 Transformer의 ‘공간 감각’이다

Transformer가 공간 지각을 갖게 하는 핵심 기술,
바로 이 Positional Encoding입니다.

절대적인 위치냐, 회전된 상대적 위치냐 —
상황에 따라 다르지만, 지금 이 순간에도 RoPE는 긴 문서 속에서 뱅글뱅글 돌며
Transformer의 이해력을 높이고 있습니다.

이렇게 똑똑한 AI를 우리도 똑똑하게 다뤄야겠죠? 😉

여러분, AI가 세상을 어떻게 바꾸고 있는지
이렇게 작은 기술 하나에서도 느껴지지 않으신가요?
앞으로도 함께 공부하면서 서로 이웃이 되어
AI와의 관계를 한층 더 깊게 만들어가요.
댓글로 궁금한 주제나 의견, 언제든 기다리고 있을게요! 💬

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오늘은 LLM이 세상을 바꾸는 데 절대 빠질 수 없는 핵심 기술 중 하나, 바로 "Tokenization"에 대해 살펴보겠습니다.
특히 자주 언급되는 세 가지 알고리즘인 BPE(Byte Pair Encoding), WordPiece, Unigram Language Model을

중심으로 비교, 분석, 구현, 실전 팁까지 모두 담았습니다.

🔰 토크나이제이션(Tokenization)이 뭐길래?

자연어처리(NLP)에서 모델이 텍스트를 이해하려면 글자를 '숫자'로 바꿔야 합니다.
이걸 위해 텍스트를 잘게 쪼개는 전처리 과정이 바로 Tokenization입니다.
예를 들어:

"Tokenization is amazing"
→ [ "Token", "##ization", "is", "amazing" ]

여기서 각각의 쪼개진 단위를 Token이라고 부르고, 이 토큰이 바로 모델이 이해하는 단어의 형태입니다.

토크나이제이션의 역할

역할 설명

⚙️ 세 가지 주요 알고리즘의 기본 개념

📌 BPE (Byte Pair Encoding)

• 원리: 자주 등장하는 문자쌍을 병합해서 점차 긴 조각(token)을 만들어냅니다.
• 과정:
  1. 단어를 문자 단위로 분해
  2. 가장 자주 나오는 문자쌍을 병합
  3. 원하는 어휘 크기까지 반복

📌 WordPiece

• 원리: BPE와 유사하지만, 언어모델의 likelihood 기반으로 병합 여부를 결정합니다.
• 주요 차이: 단순 빈도 기반이 아니라, 단어 생성을 잘 설명할 수 있는 조합을 선택합니다.

📌 Unigram Language Model

• 원리: 전체 후보 단어 집합에서 가장 가능성 높은 분할을 확률적으로 선택합니다.
• 과정:
  • 처음에 가능한 모든 후보 토큰을 설정
  • EM 알고리즘을 사용해 가장 좋은 토큰 분할을 찾아냅니다.

⚙️ 실제 예제로 비교해보자

원문 BPE WordPiece Unigram

⚙️ 간단한 구현 코드 보기 (Python)

# BPE 구현 (huggingface tokenizers 사용)
from tokenizers import Tokenizer, models, pre_tokenizers, trainers

tokenizer = Tokenizer(models.BPE())
tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.Whitespace()

trainer = trainers.BpeTrainer(vocab_size=1000)
tokenizer.train(["data.txt"], trainer)

print(tokenizer.encode("Tokenization is fun!").tokens)

# WordPiece 사용 예시 (transformers 기반)
from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
print(tokenizer.tokenize("Unbelievable experience!"))

# Unigram LM 기반 (SentencePiece)
import sentencepiece as spm

spm.SentencePieceTrainer.Train('--input=data.txt --model_prefix=unigram --vocab_size=1000 --model_type=unigram')

sp = spm.SentencePieceProcessor()
sp.load("unigram.model")
print(sp.encode("Unbelievable experience!", out_type=str))

🧠 장단점 정리표

알고리즘 장점 단점

🧠 언제 어떤 걸 써야 할까?

상황 추천 알고리즘

📚 실제 사용 사례와 논문

• BERT (Devlin et al., 2018) → WordPiece 사용
• GPT 시리즈 (OpenAI) → BPE 기반
• T5 / mT5 / XLNet 등 → Unigram (SentencePiece 기반)
• 논문: https://arxiv.org/abs/1804.10959

🛠️ 실제 데이터 예제로 실전 활용하기

# 실데이터 기반 토크나이징 예시
sample_texts = [
    "Machine learning is amazing",
    "Tokenization improves NLP performance",
]

for text in sample_texts:
    print("BERT WordPiece:", tokenizer.tokenize(text))
    print("Unigram:", sp.encode(text, out_type=str))

📈 튜닝 포인트

• 어휘 사이즈: 너무 작으면 희귀어 많고, 너무 크면 과적합
• 최소 등장 빈도: 2~5 이상 설정 추천
• 토큰 접두사 설정: '##', '_' 등 일관된 스타일 유지
• Pre-tokenizer 설정: 공백 기준 vs 문자 기준 선택

🎓 학습 포인트 정리

• Tokenization이 NLP 모델 성능을 좌우합니다.
• BPE, WordPiece, Unigram은 각기 다른 전략을 가지고 있으며, 상황에 따라 선택해야 합니다.
• 실제 구현 도구: HuggingFace Tokenizers, SentencePiece 등 매우 강력한 도구들이 있습니다.
• Tokenization 튜닝은 단순히 전처리 그 이상, 모델 설계의 일부입니다.

🔎 추가 학습 자료

• Tokenizers 라이브러리: https://github.com/huggingface/tokenizers
• SentencePiece: https://github.com/google/sentencepiece
• Subword-NMT: https://github.com/rsennrich/subword-nmt
• BERT 논문: https://arxiv.org/abs/1810.04805
• SentencePiece 논문: https://arxiv.org/abs/1808.06226

☕ 마무리하며: 실무 팁 요약!

실무 포인트 설명

👉 한 가지 팁! 토크나이징 오류나 불일치는 디버깅할 때 지옥으로 가는 왕복 티켓입니다 🎫 그러니 항상 tokenizer와 vocab 파일을 잘 저장해두세요. (진짜예요...)

🤝 함께 연구하고 이웃 맺어요

AI는 토큰 하나하나에서부터 세상을 바꾸고 있습니다.
오늘 우리가 본 작은 단위의 기술들이 모여 거대한 모델을 만들고, 그 모델이 또 새로운 서비스로 확장되죠.

다음에는 여러분과 함께 “Tokenizer 튜닝에 따라 성능이 어떻게 바뀌는지”에 대한 실험도 해보면 좋겠네요!
혹시 “XX 기법 비교해줘요”, “실제 토크나이징으로 얼마나 성능이 달라지죠?” 같은 질문이 있다면 댓글에 남겨주세요.
서로 이웃 맺고 함께 AI 세상을 바꿔봅시다 😊

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안녕하세요, AI와 머신러닝을 사랑하는 여러분 😊
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오늘 다룰 주제는 LLM의 심장이라 불리는 바로 그것,
Self-Attention의 역할입니다!

혹시 다루었으면 하는 주제나
"이건 진짜 궁금해요!" 하는 내용이 있다면
주저 말고 댓글에 톡! 남겨주세요~ 🙌

🤖 LLM의 뇌를 파헤치다!

🔰 Self-Attention이 뭐예요? 일단 직관부터 잡고 갑시다!

먼저 한 마디로 정리하면,

"Self-Attention은 문장 안의 단어들이 서로 얼마나 중요한지를 계산해주는 기술"입니다.

조금 더 쉬운 예를 들어볼게요.

예를 들어 문장:

"철수가 사과를 먹었다"

이때 **‘먹었다’**는 단어는 **‘사과’**와 연결되어야 자연스럽죠?
Self-Attention은 이런 연결고리를 스스로 학습하는 구조입니다.

⚙️ Self-Attention 작동 원리: 내부에서 무슨 일이 벌어질까요?

🎯 핵심 수식 1줄 요약

Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d_k) V

• Q(Query): 현재 단어의 질문
• K(Key): 다른 단어들의 정체
• V(Value): 그 단어가 가진 정보

각 단어는 Query-Key 매칭을 통해 서로 얼마나 관련 있는지 스코어링한 뒤,
Value를 그 스코어만큼 가중 평균하여 받아옵니다.

⚙️ 기본 구현 코드로 Self-Attention을 감 잡아봐요!

import torch
import torch.nn.functional as F

def self_attention(Q, K, V):
    d_k = Q.size(-1)
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / d_k**0.5
    weights = F.softmax(scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(weights, V)
    return output

Q = K = V = torch.rand(1, 5, 64)  # 5개의 단어, 64차원 벡터
output = self_attention(Q, K, V)
print(output.shape)  # torch.Size([1, 5, 64])

단어 5개짜리 문장에서 서로 주고받는 눈빛 교환이라고 생각하시면 됩니다. 👀

⚙️ 응용사례: LLM 안에서 Self-Attention은 어디에 쓰이나요?

기능 설명 예시

⚙️ 다양한 Attention 기법 비교

종류 특징 사용처

한 마디로 말해, Attention은 AI의 ‘집중력’입니다.
그런데 얘네는 진짜 집중력이 좋습니다... 저보다 낫네요 😭

🧠 심화: Multi-Head Self-Attention 내부 구조 뜯어보기

🎯 프로세스 도식

입력 임베딩 →
[Linear로 Q, K, V 생성] →
[Self-Attention 계산] →
[Head 병합 후 Projection] →
출력

이걸 N개의 Head로 분산해서 병렬로 학습하면 더 다양한 관계를 이해할 수 있습니다!

🧠 실제 논문 적용: Self-Attention이 LLM의 핵심이 된 이유

대표 논문 인용

• Attention is All You Need (Vaswani et al., 2017)
  → Transformer 구조 도입, RNN 계열 모델 대체 성공
• BERT (Devlin et al., 2018)
  → 양방향 Self-Attention으로 문맥 이해 향상
• GPT 시리즈 (OpenAI)
  → 단방향 Self-Attention으로 생성 능력 극대화

🧠 Self-Attention 사용 시 주의사항

• 🧠 Position 정보 누락 주의 → 반드시 Positional Encoding 필요
• 💸 계산량 큼 → 길어질수록 시간과 GPU 메모리 폭발!
• 😨 길이 제한 존재 → GPT-3는 약 2048 토큰, GPT-4는 128K까지 확장 가능

⚙️ Self-Attention 기반 실전 LLM 구축 코드

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

prompt = "미래의 인공지능은"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Self-Attention이 없었다면 이렇게 자연스러운 문장, 절대 불가능했겠죠?

🧠 최신 연구 동향

• FlashAttention: 속도 최적화된 Self-Attention
• Longformer / BigBird: 긴 문서도 다룰 수 있도록 Sparse Attention 구조
• Performer: 선형 근사 기반으로 O(N²) → O(N) 속도 개선

🧠 학습포인트 요약표

항목 포인트

🔗 참고자료 모음

• Illustrated Attention: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
• Stanford CS25 강의: https://web.stanford.edu/class/cs25/
• Hugging Face Tutorial: https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1

✅ 요약 및 실무 팁

• Self-Attention은 단어 간 의미 관계를 정량적으로 파악하는 구조입니다.
• 모든 LLM의 기반 기술이자, 문장 생성과 문맥 이해의 핵심 엔진입니다.
• 연산량이 많아 성능 최적화가 중요하며, Position 정보를 반드시 보완해야 합니다.
• FlashAttention, Longformer 등 최신 기술로 한계를 극복 중입니다.

🧡 맺음말: AI와 집중력을 나눠보는 건 어때요?

Self-Attention은 인간의 집중력과 비슷한 방식으로
언어를 다루는 강력한 기술입니다.
이 글을 통해 LLM의 뇌를 들여다본 기분, 어떠신가요?

AI는 이제 단순한 도구가 아니라
우리와 함께 일하고, 이야기하고, 창작까지 함께하는 동료가 되고 있어요.
혹시 AI와 함께 다뤄보고 싶은 주제 있다면 댓글로 알려주세요!
우리 서로 이웃 맺고 더 똑똑한 세상을 함께 만들어봐요 😊

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🔰입문 → ⚙️중급 → 🧠심화

안녕하세요, 개발자 여러분 😊
이 블로그는 여러분들과 함께 만들어가는 AI 연구소입니다!
원하는 주제, 궁금한 내용, 아니면 그냥 하고 싶은 말도
아래 댓글에 편하게 남겨주세요!
지금부터 시작할 오늘의 주제는 바로 요즘 가장 핫한 그것,
바로바로 “LLM(대형 언어 모델)”입니다!
GPT? Claude? PaLM? 다 LLM 친구들이죠.
우리 한 번, 이 거대한 언어 마법사의 비밀을 속속들이 파헤쳐봅시다! 🧙‍♂️

🧠 ChatGPT는 도대체 어떻게 똑똑한 걸까?

🔰 LLM이란 무엇인가요? 한 문장 요약부터!

LLM(Large Language Model)은 수십억 개의 파라미터를 학습한 자연어 처리 인공지능 모델입니다.
한 마디로 말하면…

📢 “말귀를 알아듣고, 말도 잘하고, 심지어 생각까지 하는 AI 친구!”

GPT 시리즈, Claude, LLaMA, Mistral, PaLM 등은 모두 LLM 패밀리예요.
이들은 거대한 텍스트 데이터에서 패턴을 학습해, 새로운 문장을 예측하고 생성할 수 있습니다.

🧩 LLM의 구조와 핵심 기술: Transformer부터 이해해요

LLM은 Transformer라는 딥러닝 구조를 기반으로 만들어졌습니다.
2017년 논문 _“Attention is All You Need”_에서 등장했죠.
LSTM? GRU? 음... 이제는 전근대 유물(?)로 취급받습니다. 😅

Transformer 구조 도식

[Input Tokens]
     ↓
[Embedding]
     ↓
[Multi-Head Self-Attention]
     ↓
[Feed Forward Network]
     ↓
[LayerNorm & Residuals]
     ↓
[Output]

Self-Attention은 단어들이 서로 얼마나 중요한지를 알아보는 눈치 게임입니다.
"나는 밥을 먹었다"에서 '먹었다'는 '밥'을 무시하면 안 되겠죠? 😋

⚙️ 주요 특성과 장점/단점 비교

항목 설명 예시

"환각"은 AI가 갑자기 자기 세계관을 펼치는 거예요. 😵
(예: 'GPT야 넌 누구야?' → '나는 나사 우주비행사다.')

⚙️ LLM은 어디에 쓰이나요? 실제 응용사례 📦

• 📄 문서 요약 / 작성 자동화 (예: Notion AI)
• 🗣️ 실시간 번역 (예: DeepL, Papago)
• 💬 챗봇 / 고객지원 (예: ChatGPT, 카카오 i)
• 🧑‍💻 코드 생성 (예: GitHub Copilot)
• 🎨 이미지 설명 / 스토리 생성 (멀티모달 LLM)

⚙️ 직접 해보는 LLM 기본 구현 (Hugging Face로 실습 🛠️)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

inputs = tokenizer("오늘 날씨 어때?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

결과를 보면... 날씨는 둘째치고 대화가 되네요? 😄

⚙️ 데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 배포: 전체 파이프라인 한 눈에 보기

[🗃️ 데이터 수집]
      ↓
[🧹 텍스트 전처리]
      ↓
[✂️ Tokenizer로 분할]
      ↓
[🎓 모델 학습]
      ↓
[🧪 평가 (Perplexity, BLEU 등)]
      ↓
[🚀 API or Web으로 배포]

전처리 예시

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wikipedia", "20220301.en", split='train[:1%]')
texts = [x['text'] for x in dataset]
cleaned = [t.replace('\n', ' ').strip() for t in texts if len(t) > 100]

🧠 실제 튜닝 전략과 파인튜닝 코드

LLM을 기업 도메인에 맞게 파인튜닝하거나 프롬프트 엔지니어링합니다.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir="./logs",
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()

Tip: 파인튜닝 시 GPU 메모리와 싸우는 자신을 발견할 수 있어요... ⚔️

🧠 실제 데이터로 챗봇 튜닝하기 (실전 코드)

from transformers import pipeline

chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-125M")
chatbot("회사 연차 신청은 어떻게 하나요?")

→ 기업 내 FAQ 챗봇도 만들 수 있습니다.
우리 HR팀은 이제 24시간 운영됩니다! 😅

🧠 실제 프로젝트/논문 적용 사례

• ChatGPT (OpenAI): InstructGPT 기반에서 SFT, RLHF를 통해 대화 능력 향상
• BLOOM (BigScience): 46개 언어 학습, 공개형 대규모 LLM
• LLaMA (Meta): 경량 모델로 LLM의 효율성 확보
• Mistral / Phi-2: 최근 떠오르는 소형 LLM, 경량화 연구에 유용

🧠 최신 기술 트렌드

• LoRA: 파인튜닝을 경량화하는 기법
• QLoRA: 양자화 + LoRA, GPU 절약하며 학습 가능
• Mixture of Experts (MoE): 일부 전문가 모델만 활성화해 학습 속도 향상
• RAG: 검색 결합형 LLM으로 정확도 향상

🧠 실무자가 경험한 주의사항

1. 데이터 전처리 안 하면 모델이 욕할 수(?) 있습니다.
2. GPU 부족은 현실입니다. Colab Pro도 아슬아슬…
3. 결과 해석의 인간 관여는 필수입니다. 완전 자동화? 그건 아직 멀었어요~

🧠 LLM 학습 포인트 정리

포인트 설명

🧠 더 공부하고 싶다면?

• The Illustrated Transformer
• Hugging Face Course
• Stanford CS25: Transformers United

✅ 요약 및 실무 팁

• LLM은 범용성, 대화성, 생성성의 끝판왕
• Transformer 구조와 Attention 메커니즘 이해가 핵심
• 파인튜닝 / 프롬프트 엔지니어링으로 현업 맞춤
• 데이터 품질, GPU 예산, 프라이버시 이슈는 반드시 고려

🧡 맺음말: AI와 함께 가는 길, 우리 같이 걸어요!

지금 이 순간에도 LLM은 세상을 바꾸고 있습니다.
코드를 대신 짜주고, 문서를 요약해주고, 대화를 나눌 친구가 되어주는 존재.
우리는 이 AI 친구와 함께 새로운 시대를 연구하는 탐험가입니다.
혹시 오늘 내용에서 궁금한 점이나, 다뤄줬으면 하는 주제가 있다면
언제든지 댓글로 편하게 남겨주세요.
서로 이웃 맺고 함께 고민해봐요.
다음 글에서는… RAG 기반 AI 시스템을 같이 뜯어보는 건 어떠세요? 😄

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