LLM Training - Data Preparation

이것은 매우 추천하는 책 https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch 에서의 내 노트와 추가 정보입니다.

Basic Information

이 포스트를 읽는 것으로 시작해야 합니다. 알아야 할 기본 개념에 대해 설명합니다:

{% content-ref url="0.-basic-llm-concepts.md" %} 0.-basic-llm-concepts.md {% endcontent-ref %}

1. Tokenization

{% hint style="success" %} 이 초기 단계의 목표는 매우 간단합니다: 입력을 의미 있는 방식으로 토큰(아이디)으로 나누는 것입니다. {% endhint %}

{% content-ref url="1.-tokenizing.md" %} 1.-tokenizing.md {% endcontent-ref %}

2. Data Sampling

{% hint style="success" %} 이 두 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: 입력 데이터를 샘플링하고 훈련 단계에 맞게 준비하는 것입니다. 일반적으로 데이터셋을 특정 길이의 문장으로 나누고 예상 응답도 생성합니다. {% endhint %}

{% content-ref url="2.-data-sampling.md" %} 2.-data-sampling.md {% endcontent-ref %}

3. Token Embeddings

{% hint style="success" %} 이 세 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: 어휘의 각 이전 토큰에 원하는 차원의 벡터를 할당하여 모델을 훈련하는 것입니다. 어휘의 각 단어는 X 차원의 공간에서 한 점이 됩니다.
각 단어의 초기 위치는 "무작위로" 초기화되며, 이러한 위치는 훈련 가능한 매개변수입니다(훈련 중 개선됩니다).

또한, 토큰 임베딩 동안 다른 임베딩 레이어가 생성됩니다. 이는 (이 경우) 훈련 문장에서 단어의 절대 위치를 나타냅니다. 이렇게 하면 문장에서 서로 다른 위치에 있는 단어는 서로 다른 표현(의미)을 갖게 됩니다. {% endhint %}

{% content-ref url="3.-token-embeddings.md" %} 3.-token-embeddings.md {% endcontent-ref %}

4. Attention Mechanisms

{% hint style="success" %} 이 네 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: 일부 주의 메커니즘을 적용하는 것입니다. 이는 어휘의 단어와 현재 문장에서의 이웃 간의 관계를 포착하는 많은 반복 레이어가 될 것입니다.
이를 위해 많은 레이어가 사용되며, 많은 훈련 가능한 매개변수가 이 정보를 포착하게 됩니다. {% endhint %}

{% content-ref url="4.-attention-mechanisms.md" %} 4.-attention-mechanisms.md {% endcontent-ref %}

5. LLM Architecture

{% hint style="success" %} 이 다섯 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: 전체 LLM의 아키텍처를 개발하는 것입니다. 모든 것을 통합하고, 모든 레이어를 적용하며, 텍스트를 생성하거나 텍스트를 ID로 변환하고 그 반대로 변환하는 모든 기능을 생성합니다.

이 아키텍처는 훈련 후 텍스트를 예측하는 데에도 사용됩니다. {% endhint %}

{% content-ref url="5.-llm-architecture.md" %} 5.-llm-architecture.md {% endcontent-ref %}

6. Pre-training & Loading models

{% hint style="success" %} 이 여섯 번째 단계의 목표는 매우 간단합니다: 모델을 처음부터 훈련하는 것입니다. 이를 위해 이전 LLM 아키텍처를 사용하여 정의된 손실 함수와 최적화를 사용하여 데이터셋을 반복하는 루프를 통해 모델의 모든 매개변수를 훈련합니다. {% endhint %}

{% content-ref url="6.-pre-training-and-loading-models.md" %} 6.-pre-training-and-loading-models.md {% endcontent-ref %}

7.0. LoRA Improvements in fine-tuning

{% hint style="success" %} LoRA의 사용은 이미 훈련된 모델을 미세 조정하는 데 필요한 계산을 많이 줄입니다. {% endhint %}

{% content-ref url="7.0.-lora-improvements-in-fine-tuning.md" %} 7.0.-lora-improvements-in-fine-tuning.md {% endcontent-ref %}

7.1. Fine-Tuning for Classification

{% hint style="success" %} 이 섹션의 목표는 이미 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 방법을 보여주는 것입니다. 따라서 새로운 텍스트를 생성하는 대신 LLM은 주어진 텍스트가 각 주어진 카테고리에 분류될 확률을 선택합니다(예: 텍스트가 스팸인지 아닌지). {% endhint %}

{% content-ref url="7.1.-fine-tuning-for-classification.md" %} 7.1.-fine-tuning-for-classification.md {% endcontent-ref %}

7.2. Fine-Tuning to follow instructions

{% hint style="success" %} 이 섹션의 목표는 텍스트를 생성하는 것뿐만 아니라 지침을 따르도록 이미 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 방법을 보여주는 것입니다. 예를 들어, 챗봇으로서 작업에 응답하는 것입니다. {% endhint %}

{% content-ref url="7.2.-fine-tuning-to-follow-instructions.md" %} 7.2.-fine-tuning-to-follow-instructions.md {% endcontent-ref %}

5.2 KiB Raw Blame History