JustVugg의 nanoeuler: C/CUDA로 구현한 GPT-2 스타일 LLM

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Byte Pair Encoding(BPE)

— BPE는 텍스트를 빈도 기반으로 부분 문자열 단위로 분할하여 어휘 크기를 줄이고 희소성을 완화하는 토크나이저 방식이다. 빈도 높은 서브워드 단위를 병합하는 방식으로 단어 경계에 의존하지 않으며 희귀 단어를 서브워드 조합으로 표현할 수 있다. 이 글 맥락에서는 토크나이저가 텍스트를 입력 토큰으로 변환하는 전처리 단계 역할을 한다는 점이 중요하다.

FlashAttention

— FlashAttention은 attention 연산을 GPU 메모리와 연산 효율 관점에서 최적화한 구현체로, attention 행렬을 부분적으로 계산·합성하여 메모리 사용량과 대기시간을 줄인다. 연산을 fused kernel로 처리하고 외부 메모리 접근을 최소화하여 대규모 컨텍스트에서 성능 우위를 확보한다. 이 리포지토리에서는 attention 연산의 효율화를 위해 해당 기법이 적용된 것으로 보인다.

Supervised Fine-Tuning(SFT)

— SFT는 사전학습된 언어모델을 레이블이 있는 지도학습 데이터로 추가 학습시켜 특정 태스크나 응답 스타일을 정교하게 맞추는 절차이다. 사전학습 단계와 달리 목표 출력과의 직접적 정합성을 높이기 위해 손실함수를 사용하여 파라미터를 조정한다. 이미지의 리포지토리 설명에는 SFT가 포함되어 있어 공개된 모델에 대해 후속 미세조정이 계획되었음을 시사한다.

CUDA

— CUDA는 NVIDIA GPU에서 병렬 연산을 수행하기 위한 프로그래밍 플랫폼으로, GPU 커널을 직접 작성하여 행렬 연산과 텐서 연산을 병렬화할 수 있다. C/CUDA 기반 구현은 연산 핵심을 GPU에 밀접하게 구현하여 메모리 레이아웃과 스레드 활용을 세밀하게 제어할 수 있다는 장점을 제공한다. 리포지토리가 C/CUDA로 작성되었다는 표기는 모델의 저수준 최적화와 성능 지향적 설계를 의미한다.