기대해도 좋아요
그러는 게 좋을 거예요
코스의 80%를 통과했고 그 모든 게 이 순간을 위해 쌓여온 거죠
오늘 여러분은 자체 개발한 LLM을 훈련할 겁니다 재미와 이윤을 위해서요
여기서 모든 게 시작돼요
오늘날에는 어떤 일이 일어나나요?
별로 스릴이 없을지도 모르는 것부터 시작할게요
hyperperameter에 대해 한 번 더 얘기할게요
여러분과 함께 할 필수 하이퍼파라미터예요
이게 중요한 이유는 hyperpaameter 최적화를 직접 하실 것이기
때문이죠
시행착오를 뜻하는 고급 단어죠
우리가 갖고 노는 것의 맥락을 이해해야 해요
다른 모델을 이길 수 있는 걸 만들 기회예요
어떤 레버를 실험해야 하는지 이해하는 게 중요해요
건축의 주요 모델에 대한 연구개발의 핵심이죠
hyperperameter에 대해 얘기해 보죠
감독하에 소량 조율 트레이너를 설치할 거예요
트레이너는 이 훈련의 핵심 객체예요
TRL 라이브러리에서 얼굴 안기 부분을 살펴보고 시작할게요
우리만의 LM 훈련 과정이죠
멋질 거예요
먼저, 훌륭한 내용을 다루기 전에 이 프로세스를 제어하는 필수 hyperperameter에
대해 얘기하겠습니다 Q 로라부터요 대부분은 이제 아주 익숙해졌죠
첫 번째 hyperpaameter는 대상 모듈을 다시 한 번 언급하는 거예요
이제 이게 뭔지 정확히 기억하실 거예요
변압기 아키텍처가 있다면요 라마 3 같은 기본 모델요 첫째, 이 거대한 건축물을 정교하게 다듬기에는
너무 커요
아키텍처에서 레이어 몇 개를 골라 그걸 레이어라고 부르죠
목표 모듈이 우리가 목표로 삼을 것들이죠
전부 얼려요
무게를 최적화하지 않을 거예요
너무 많아요
이 표적 모듈에서도 말이죠
훈련 안 시킬 거예요
그보다는 한쪽에 차원 매트릭스를 두고 이 차원 매트릭스를
훈련할 겁니다 그걸 이 원래 목표 모듈에 적용하고요
이걸 곱해서 적용할 거예요 여기 무게추를 삼각주로 사용해서요
이 작은 녀석들을 훈련해서 대상 모듈에 적용합니다 더 큰 아키텍처에서
선택한 층이 대상 모듈이죠
그리고 더 큰 3D 고글을 로고로 해서 아이콘으로 삼았어요
R은 이 저차원 어댑터 매트릭스에 차원이 몇 개 있느냐는 거예요
언어 학습을 할 때 8단계로 시작하는 경우가 많아요
이 프로젝트에서 32가 R인 걸 보실 수 있습니다 훈련 데이터가 아주 많거든요
몇 가지 매개 변수를 이용해 배울 수 있을 것 같았죠
하지만 메모리가 부족하다면 8개를 가질 수 있어요
솔직히 8과 16과 32의 차이는 거의 없다고 봐야겠죠
상황이 좋아지긴 했지만 큰 차이는 없었어요
메모리에 문제가 있다면 R에서 8을 유지하세요
작은 상자라도 괜찮을 거예요
32는 좀 비싸지만 훈련 데이터를 생각하면 비트를 쓸 만해요
알파는 배율 요인이죠
대상 모듈에 적용될 때 이 어댑터의 중요성을 곱하기 위해 사용되죠
기억하실지 모르겠지만 로라 행렬은 두 개가 있어요
하나는 로라 A 하나는 로라 B라고 해요 무게의 변화가 알파형으로 바뀌는
거죠
배율 인수 곱하기 A 곱하기 B, 간단하죠
이 코스에서 배울 수 있는 가장 많은 수학이죠. Get it.
그 정도면 과하지 않은 것 같아요
알파가 무엇인지만큼 간단하죠
스케일링 요인이죠
경험상 알파는 더블 R로 해야 해요
다들 그렇게 해요
알파의 다른 가치를 실험할 수 있어요
하지만 알파는 R이 두 개인 게 일반적이죠
R은 32로 알파는 64로 시작하죠
퀀티세이션은 베이스 모델의 무게 중심을 줄이는 것을 일컫는 말이죠
기본 모델은 32 비트 번호예요
네
8분의 1에서 4분의 1까지 줄여요 미친 소리 같겠지만요
베이스 모델로 그렇게 했는데도 여전히 결과가 나오는 걸 봤죠
좋은 결과는 아니었지만 전반적인 베이스 모델은 그렇다고 생각해요
8비트 모델이 4비트 모델보다 잘 달리는 걸 확인했지만
둘 다 아주 처참했어요
8비트 모델로 연습해 볼 수도 있어요
하지만 4비트 모델로 훈련할 거예요 우리 메모리에 맞으니까요
Get 8 비트를 시도해보고 결과가 확연히 달라지는지
보고 싶어요
마지막 hyperpaameter는 새로운 건데 코드 드롭아웃에서 보여드린
것 외엔 얘기한 적 없죠
중퇴도 유형이군요
정규화 기술이라고 알려진 기술인데 몇 가지가 있어요
과잉 착용이라는 행동을 막기 위해 고안된 기술이죠
과잉 충족이란 모델이 훈련 데이터를 많이 받고 훈련을 많이 거쳐서 훈련
데이터 집합에 있는 데이터의 구조를 정확히 기대하게 되고 정확히 그 답을
주는 거예요
제안되는 것의 일반적인 추세를 더는 이해하지 못해요 대신
그 단어와 나중에 나올 예측에 집중하죠
그 결과 훈련 데이터 세트에서 보지 못한 새로운 점을 주면 성능이 아주 떨어집니다
일반적인 주제를 배우는 게 아니라 그걸 배우는 거니까요
이 훈련 데이터 집합의 세부 사항을 너무 많이 배웠어요
또 손으로 비트를 휘젓고 있는데 이해하시길 바라요 get it get it
훈련 데이터와 결과에 너무 충실하면 과잉 대응이라고 하죠
예측하려는 것의 일반적인 맛을 배우는 게 아니에요
바로 그 맛이에요
뉘앙스가 중요한 거죠
모델에게 그걸 가르쳐야 해요
방금 그건 서문인데 뭘 설명하는 거죠?
과잉이 뭔지에 대해서요
드롭아웃의 기능을 간단히 설명하자면 드롭아웃의
역할은 심층 신경망에서 무작위로 뉴런을 제거하는 거예요
변압기에서 무작위로 퍼센트를 얻어요
10%부터 시작할 거예요 10%의 뉴런을 제거하고 활성화 비율을 0으로 설정해서
앞이나 뒤의 패스에는 관여하지 않게 하는 거죠
다음 토큰을 예측하는 것과 관련 없고 최적화하는 것과도 관련 없죠
마치 존재하지 않는 것 같아요
그 결과 훈련을 받을 때마다 모델은 90%의 다른 신경망을
무작위로 제거하는 다른 하위 집합을 보게 되죠
그래서 추를 조작할 때 너무 정확하거나 너무 정확한 입력 토큰을 사용하지 않게
됐죠 하지만 훈련 과정에서 다양한 뉴런이 참여하면서 더
많은 걸 배우기 시작했어요
일반적인 주제는 구체적으로 다른 패를 기대하는 법을 배우는 거죠
하나의 뉴런이 너무 각화되지 않도록요
신경망에 대한 일반적 이해를 뒷받침하는 개념이죠 매번 다른
10%의 뉴런을 제거하는 아주 단순한 방법이에요
드롭아웃이에요
아주 간단해요
그걸 깨달았을 땐 말 그대로 뉴런과 정상 기관이 떨어져 나가고 있었죠
보통 5%에서 20% 정도 돼요
10%는 포기한 사람으로 정했어요
5%, 20%로 실험을 해봐야 해요. 더 나은 결과가 나올지 봐야죠. Get it.
하이퍼파라미터로 실험해 볼 만하죠
Q의 하이퍼파라미터 5개고요
로라, 다음에는 전반적인 훈련 프로세스를 위한 hyperperameter 5개를 다룰 거예요