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컴퓨터는 언어를 직접 이해하지 못하므로 텍스트를 수학적 신호인 숫자로 변환하는 토큰화 과정이 선행되어야 합니다. 이 튜토리얼에서는 영문자 하나하나를 숫자로 매핑하는 문자 단위 토큰화를 사용하여 모델이 알파벳의 통계적 배열을 학습하도록 설계했습니다. 전체 텍스트를 텐서 형태로 변환한 뒤 학습 데이터와 검증 데이터를 9:1 비율로 나누어 준비합니다. 이를 통해 모델은 입력된 문자열 다음에 올 가장 확률 높은 문자를 예측하는 기초를 다집니다.
현대 LLM의 근간인 Transformer 아키텍처를 축소된 형태로 직접 구현하여 병렬 데이터 처리 방식을 적용합니다. 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문맥 내 각 문자의 연관성을 계산하며, 미래의 정보를 미리 보지 못하도록 마스킹 기법을 사용합니다. 4개의 어텐션 헤드를 병렬로 실행하는 멀티헤드 어텐션 구조를 채택하여 구두점, 모음, 대문자 등 다양한 특징을 동시에 파악합니다. 최종적으로 피드포워드 레이어를 거쳐 모델이 수집된 문맥 정보를 바탕으로 다음 문자를 추론하는 논리 구조를 완성합니다.
python
class Head(nn.Module):
def __init__(self, head_size):
super().__init__()
self.key = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
self.query = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
self.value = nn.Linear(n_embd, head_size, bias=False)
self.register_buffer('tril', torch.tril(torch.ones(block_size, block_size)))
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
B, T, C = x.shape
k = self.key(x)
q = self.query(x)
wei = q @ k.transpose(-2, -1) * C**-0.5
wei = wei.masked_fill(self.tril[:T, :T] == 0, float('-inf'))
wei = F.softmax(wei, dim=-1)
wei = self.dropout(wei)
v = self.value(x)
out = wei @ v
return outTransformer의 핵심인 어텐션 메커니즘을 구현하며, 마스킹을 통해 미래 토큰을 보지 못하게 제한하는 코드
무작위로 설정된 327만 개의 파라미터를 최적화하기 위해 역전파와 AdamW 옵티마이저를 사용한 학습 과정을 수행합니다. 모델이 예측한 값과 실제 텍스트 사이의 오차인 손실(Loss)을 계산하고, 미분을 통해 각 파라미터가 오차에 기여한 정도를 파악하여 값을 미세하게 조정합니다. Kaggle GPU 환경에서 약 5,000회의 반복 학습을 거치면 손실 값이 약 4.6에서 1.2 수준으로 감소하며 모델이 언어 패턴을 습득합니다. 이 과정은 모델이 단순히 문장을 암기하는 것이 아니라 통계적인 문장 생성 규칙을 배우는 단계입니다.
python
for iter in range(max_iters):
if iter % eval_interval == 0 or iter == max_iters - 1:
losses = estimate_loss()
print(f"Step {iter}: Train Loss {losses['train']:.4f}, Val Loss {losses['val']:.4f}")
xb, yb = get_batch('train')
logits, loss = model(xb, yb)
optimizer.zero_grad(set_to_none=True)
loss.backward()
optimizer.step()데이터 배치를 가져와 손실을 계산하고 역전파를 통해 가중치를 업데이트하는 학습 루프
근거
- Kaggle 무료 GPU 환경에서 약 20분 이내에 320만 파라미터 모델의 학습이 가능하다. — Step 1: The Setup & Tokenization 섹션 및 Step 3: Backpropagation 설명
- 학습 과정에서 검증 손실(Val Loss)이 약 4.6에서 1.2 수준으로 감소한다. — Step 3: Backpropagation 섹션의 학습 결과 설명 부분
학습이 완료된 모델은 사용자의 입력을 바탕으로 이어질 텍스트를 생성하는 추론(Inference) 기능을 수행합니다. 이 모델은 지시 사항을 따르는 챗봇 형태가 아닌, 입력된 문맥을 바탕으로 다음 단어를 예측하여 완성하는 원시적인 LLM의 형태를 띱니다. 'You are my creator'와 같은 입력을 주었을 때 'miserable forbiddence'와 같이 소설의 문체를 반영한 결과를 출력합니다. 비록 완벽한 문장은 아닐지라도 순수 수학과 계산만으로 언어의 구조를 재현할 수 있음을 확인시켜 줍니다.
용어 해설
- 토큰화(Tokenization)
- — 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 숫자 형태의 최소 단위(토큰)로 분할하는 과정입니다. 이 튜토리얼에서는 문자를 숫자로 매핑하는 문자 단위 토큰화를 사용하여 모델이 알파벳 하나하나를 학습하도록 합니다.
- 셀프 어텐션(Self-Attention)
- — 문장 내의 각 단어가 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 계산하여 문맥을 파악하는 메커니즘입니다. 특정 단어를 처리할 때 주변의 모든 단어를 동시에 스캔하여 의미적 연관성을 수치화합니다.
- 역전파(Backpropagation)
- — 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 오차를 계산하고, 이를 네트워크의 뒤쪽으로 전달하며 가중치를 수정하는 알고리즘입니다. 미분을 통해 각 파라미터가 오차에 기여한 정도를 파악해 모델을 개선합니다.
- 하이퍼파라미터(Hyperparameter)
- — 모델 학습 시작 전에 사용자가 직접 설정하는 제어 변수들입니다. 배치 크기, 학습률, 레이어 수 등이 포함되며 모델의 크기와 학습 속도, 성능을 결정하는 설계도 역할을 합니다.
기술
- Python
- PyTorch
- Kagations
- AdamW
- GPU T4
활용 사례
- 교육용 LLM 구축
- 특정 작가의 문체 모방 텍스트 생성
- 언어 모델 아키텍처 프로토타이핑
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 09.수집 2026. 04. 09.출처 타입 RSS
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