자연어 처리 10강 - Language Modeling with GPT

언어 모델은 다음 단어가 무엇이 나올지 맞춘다. 

Encoder

문맥을 보고 마스킹 된 단어 맞추기 

Decoder

단어 예측하기

 

기존 단어들이 input이 들어갔을 때 가장 높은 확률을 가지는 단어를 가지고 온다. 
이전을 보고, 다음 단어를 구하는 것을 반복한다 == auto regressive

 

n-gram 

앞의 문맥을 버리고, n개의 단어까지만 확인해서 그 확률이 어떻게 되는지 확인한다. 

 

RNN

이전의 모든 input을 고려할 수 있다. 

복잡도 perplexity

복잡도는 낮을 수록 좋다!

RNN은 n-gram 모델보다 복잡도가 낮으므로 좋다!

 

이전의 언어 모델들은 각각 특징을 잡아서 다른일을 했는데 이제는 이 모든일을 하나의 모델이 다 할 수 있다.

 

Open AI의 GPT는 많은 데이터로 pre-training (사전학습,언어적 체계를 이해, 대량의 북 코퍼스로 un{semi}supervised learning) 하였고, fine-tune(transfer learning)을 진행할 수 있다. 

fine-tuning : 분류, 유추, QA .... 

fine-tuning(supervised learning) <->prompt learning (pretrain이 잘 된 모델을 input 통해 학습)

unidirectional self-attention

GPT는 transformer의 Decoder를 사용하여 단방향으로 self attention을 진행하고, 이전 컨택스트만 가지고 예측한다.

BERT가 transformer의 Encoder를 사용하여 양방향 Self attention을 진행하여 마스킹된 단어 예측을 진행한다. 

 

Transformer가 LSTM을 이겼다.

 

Language Modeling (언어 모델링)

• 언어 모델링은 다음에 어떤 단어가 올지를 예측하는 작업입니다.
• 주어진 단어 시퀀스 ( x(1), x(2), \ldots, x(t) ) 에서 다음 단어 ( x(t+1) ) 의 확률 분포를 계산합니다.

You use Language Models every day!

• 언어 모델은 일상적으로 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 입력 자동 완성, 음성 인식, 필기 인식, 철자/문법 교정, 저자 식별, 기계 번역, 요약, 대화 시스템 등이 있습니다.

Neural Language Models

• 단순 RNN 언어 모델: RNN은 임의의 길이 입력을 처리할 수 있으며, 시간 단계 t의 계산은 이론적으로 많은 단계 이전의 정보를 사용할 수 있습니다.
• RNN의 장점: 모델 크기는 입력 컨텍스트 길이에 관계없이 일정하며, 동일한 가중치가 모든 시간 단계에서 적용됩니다.

Training and Evaluating Language Models

• 언어 모델의 표준 평가 척도는 perplexity입니다.
• Perplexity는 교차 엔트로피 손실의 지수 함수와 같으며, 값이 낮을수록 모델 성능이 좋습니다.

OpenAI GPT

• GPT-1: 비지도 학습(unsupervised pre-training)과 지도 학습(supervised fine-tuning)을 통해 언어 모델을 사전 학습하고 특정 작업에 대해 미세 조정합니다.
• GPT-1은 12개의 Transformer 디코더 블록을 사용하며, 전통적인 언어 모델 학습 방법을 채택합니다.
• Fine-tuning을 통해 다양한 다운스트림 작업(텍스트 분류, 유추, 유사성, 다중 선택 질문 응답 등)에서 성능을 향상시킵니다.

Experiment

• Pretraining Dataset: BookCorpus
  • 책 수: 11,038
  • 문장 수: 74,004,228
• Hyperparameters:
  • State Dimension: decoder 768, inner state 3072
  • Batch size: 64, random sample × 512 token/sample
  • Schedule: 100 epochs
  • Optimizer: Adam
  • Learning Rate: 0에서 2000 스텝까지 2.5e-4로 증가, 이후 코사인 함수에 따라 서서히 감소
  • Regularization: L2 (w=0.01)
  • Activation: GELU (Gaussian Error Linear Unit)

Results

• 자연어 추론(NLI) 작업에서 GPT는 거의 모든 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.
• 질문 응답(QA) 작업에서도 GPT는 모든 데이터셋에서 우수한 성능을 보였습니다.
• 텍스트 분류 및 의미 유사성 작업에서도 GPT는 대부분의 실험에서 좋은 성능을 보였습니다.

결론

• GPT-1은 대규모 비지도 데이터로부터 범용 표현을 학습하고, 이를 통해 다양한 자연어 처리 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• Pretraining 과정은 실제 다운스트림 작업에 직접적으로 도움이 됩니다.

이 문서는 언어 모델링과 GPT의 기초 개념, 학습 방법, 평가 방법, 그리고 실험 결과를 다루고 있습니다. GPT 모델의 강력한 성능과 다양한 NLP 작업에서의 응용 가능성을 강조하고 있습니다.

 

O,X 문제 (10문제)

1. Language Modeling은 다음 단어를 예측하는 작업이다. (O/X)
   • 정답: O
2. RNN은 입력의 길이에 관계없이 처리할 수 있다. (O/X)
   • 정답: O
3. Perplexity는 언어 모델을 평가하는 표준 지표가 아니다. (O/X)
   • 정답: X
4. GPT-1은 레이블이 있는 데이터로만 학습한다. (O/X)
   • 정답: X
5. GPT-1은 Transformer Encoder 블록을 사용한다. (O/X)
   • 정답: X
6. GPT-1은 미세 조정 전 언슈퍼바이즈드 사전 학습을 거친다. (O/X)
   • 정답: O
7. GPT-1은 다운스트림 작업을 위해 입력을 수정하지 않는다. (O/X)
   • 정답: X
8. Language Modeling은 텍스트 생성 작업에 주로 사용된다. (O/X)
   • 정답: O
9. GPT 모델은 양방향 self-attention을 사용한다. (O/X)
   • 정답: X
10. Perplexity는 교차 엔트로피 손실의 지수 형태이다. (O/X)
    • 정답: O

빈칸 문제 (10문제)

1. Language Modeling은 주어진 단어 시퀀스에서 _____를 예측하는 작업이다.
   • 정답: 다음 단어
2. RNN의 장점 중 하나는 모델 크기가 _____ 입력 길이에 비례하지 않는다는 것이다.
   • 정답: 증가하지 않는다
3. 언어 모델을 평가하는 표준 지표는 _____이다.
   • 정답: Perplexity
4. GPT-1은 ____을 사용하여 미세 조정한다.
   • 정답: 레이블이 있는 텍스트 코퍼스
5. GPT-1은 _____을 통해 언슈퍼바이즈드 사전 학습을 수행한다.
   • 정답: 언레이블드 텍스트 코퍼스
6. GPT-1은 _____ self-attention을 사용한다.
   • 정답: 단방향
7. 언어 모델링은 _____, 음성 인식, 문서 요약 등의 작업에 사용된다.
   • 정답: 예측 타이핑
8. Perplexity는 교차 엔트로피 손실 𝐽(𝜃)의 _____ 형태이다.
   • 정답: 지수
9. GPT-1의 입력은 _____을 사용하여 수정된다.
   • 정답: 구분 기호($) 토큰

   • GPT-1의 입력이 "구분 기호($) 토큰"을 사용하여 수정된다는 것은 정확하지 않습니다. GPT-1은 일반적인 언어 모델로, 구분 기호 토큰을 특정한 방식으로 사용하여 입력을 수정하는 메커니즘이 포함되어 있지 않습니다. GPT-1의 입력은 일반적으로 텍스트 데이터를 토큰화(tokenization)하여 모델에 입력되는 방식입니다.

     GPT-1의 입력 처리 과정

     1. 토큰화(Tokenization):
        • GPT-1은 텍스트 데이터를 단어 단위 또는 하위 단위로 분할하는 토큰화 과정을 거칩니다. 이 과정에서는 단어를 고유한 정수 ID로 변환하여 모델에 입력합니다.
        • 일반적으로 BPE(Byte Pair Encoding)와 같은 토큰화 방법을 사용하여 텍스트를 토큰으로 변환합니다.
     2. 입력 형태:
        • 토큰화된 입력은 시퀀스로 모델에 입력됩니다. 모델은 이 시퀀스를 처리하여 다음 단어를 예측합니다.
        • 예를 들어, 입력 텍스트 "Hello, how are you?"는 토큰화 과정을 통해 ["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]와 같은 토큰 시퀀스로 변환됩니다.

     구분 기호($) 토큰의 사용

     구분 기호($) 토큰은 Transformer 기반 모델에서 입력을 특정 방식으로 구분하거나, 여러 문장 또는 문단을 구분하기 위해 사용할 수 있습니다. 하지만, 이는 GPT-1의 기본 메커니즘에 포함된 것이 아니라, 모델을 특정 태스크에 맞추어 커스터마이징할 때 사용할 수 있는 방법 중 하나입니다. 예를 들어, 질문-응답 태스크에서 질문과 응답을 구분하기 위해 구분 기호를 사용할 수 있습니다.

     정리

     • GPT-1의 입력은 주로 텍스트 데이터의 토큰화 과정을 거쳐 모델에 입력됩니다.
     • 구분 기호($) 토큰은 특정 태스크에 맞추어 입력을 구분하기 위해 사용할 수 있지만, 이는 GPT-1의 기본 메커니즘에 포함된 것은 아닙니다.
     • 따라서, "GPT-1의 입력은 구분 기호($) 토큰을 사용하여 수정된다."는 정확한 진술이 아닙니다.

     정확한 정답을 제공하기 위해서는 질문의 맥락을 좀 더 명확히 하는 것이 필요합니다. GPT-1의 입력 처리 과정은 주로 토큰화와 시퀀스 형태의 입력을 모델에 제공하는 방식으로 이루어집니다.

10. GPT-1은 Transformer의 _____ 블록을 사용하여 다음 단어를 예측한다.
    • 정답: 디코더

서술형 문제 (10문제)

1. Language Modeling이 NLP 작업에 중요한 이유를 설명하세요.
   • 정답: Language Modeling은 언어 사용을 예측하는 데 도움이 되는 벤치마크 작업으로, 텍스트 생성 또는 텍스트의 확률을 추정하는 작업 등 여러 NLP 작업의 하위 구성 요소로 사용됩니다. 또한, Predictive typing, Speech recognition, Handwriting recognition, Spelling/grammar correction, Authorship identification, Machine translation, Summarization, Dialogue 등 다양한 응용 프로그램에 사용됩니다.
2. RNN을 사용한 언어 모델의 장점에 대해 설명하세요.
   • 정답: RNN 언어 모델의 장점은 어떤 길이의 입력도 처리할 수 있으며, 이론적으로 이전의 여러 단계로부터 정보를 사용할 수 있다는 것입니다. 또한, 입력 컨텍스트가 길어지더라도 모델 크기가 증가하지 않으며, 모든 시간 단계에 동일한 가중치를 적용하기 때문에 입력을 처리하는 데 대칭성을 가집니다.
3. GPT-1의 2-단계 학습 절차를 설명하세요.
   • 정답: GPT-1의 2-단계 학습 절차는 첫 번째로 레이블이 없는 텍스트 코퍼스를 사용하여 언어 모델을 사전 학습하고, 두 번째로 레이블이 있는 텍스트 코퍼스를 사용하여 특정 작업을 위한 미세 조정을 수행하는 것입니다. 이 절차의 목표는 대량의 레이블이 없는 데이터로부터 범용 표현을 학습한 다음, 약간의 수정으로 다양한 작업에 사용할 수 있는 언어 모델을 만드는 것입니다.
4. GPT-1의 사전 학습과 미세 조정 단계의 차이점을 설명하세요.
   • 정답: 사전 학습 단계에서는 레이블이 없는 텍스트 코퍼스를 사용하여 언어 모델이 텍스트의 다음 단어를 예측하도록 학습합니다. 미세 조정 단계에서는 레이블이 있는 텍스트 코퍼스를 사용하여 특정 NLP 작업에 맞게 모델을 조정합니다. 사전 학습은 범용 언어 표현을 학습하는 데 중점을 두고, 미세 조정은 해당 표현을 특정 작업에 맞게 최적화하는 데 중점을 둡니다.
5. Perplexity가 언어 모델 평가에서 중요한 이유를 설명하세요.
   • 정답: Perplexity는 언어 모델의 예측 성능을 평가하는 데 중요한 지표로, 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 나타냅니다. Perplexity는 교차 엔트로피 손실의 지수 형태로, 값이 낮을수록 모델이 더 정확하게 다음 단어를 예측한다는 것을 의미합니다.
6. GPT-1이 다른 NLP 모델에 비해 가진 주요 장점을 설명하세요.
   • 정답: GPT-1의 주요 장점은 Transformer 기반 아키텍처를 사용하여 더 긴 입력 문맥을 효과적으로 처리할 수 있다는 점입니다. 또한, 단방향 self-attention을 사용하여 모델의 예측 성능을 향상시켰으며, 언레이블드 데이터로 사전 학습하여 범용 언어 표현을 학습하고, 레이블이 있는 데이터로 미세 조정하여 다양한 NLP 작업에 적용할 수 있습니다.
7. 언어 모델에서 RNN 대신 Transformer를 사용하는 이유를 설명하세요.
   • 정답: RNN은 순차적으로 데이터를 처리하기 때문에 길이가 긴 입력을 처리할 때 장기 의존성을 유지하는 데 어려움이 있습니다. 반면에 Transformer는 self-attention 메커니즘을 사용하여 입력의 모든 부분이 동시에 처리될 수 있어, 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 빠릅니다.
8. GPT-1의 단방향 self-attention의 한계를 설명하세요.
   • 정답: 단방향 self-attention은 입력 시퀀스의 이전 단어들만을 참조하여 다음 단어를 예측하기 때문에 문맥의 양방향 정보를 활용하지 못하는 한계가 있습니다. 이는 모델이 예측할 때 입력의 뒷부분에 있는 정보를 반영하지 못해 성능이 저하될 수 있습니다.
   • 이 문제는 잠깐.... GPT는 일단 학습에서 뒷 내용을 못쓰는 문제가 있다 이러는거 같네요 ㅎㅎ...

   • 네, 이 문제는 맞는 문제입니다. GPT-1의 단방향 self-attention의 한계에 대해 정확히 설명하고 있습니다.

     GPT-1의 단방향 self-attention의 한계

     문제:

     • 단방향 self-attention: GPT-1은 단방향(순방향) self-attention 메커니즘을 사용합니다. 이는 현재 단어를 예측할 때, 입력 시퀀스의 이전 단어들만을 참조할 수 있습니다.
     • 양방향 문맥 정보 부족: 단방향 self-attention은 입력 시퀀스의 뒤쪽에 있는 단어들을 참조할 수 없기 때문에, 양방향(앞과 뒤) 문맥 정보를 활용할 수 없습니다.
     • 성능 저하: 이로 인해 모델은 문맥의 전체 정보를 활용하지 못하고, 특히 긴 문장이나 복잡한 문맥을 이해할 때 성능이 저하될 수 있습니다.

     설명:

     • GPT-1의 구조: GPT-1은 Transformer의 디코더 부분만을 사용하며, 주로 다음 단어를 예측하는 언어 모델로 설계되었습니다.
     • 단방향 self-attention: 이 구조에서는 각 단어가 이전 단어들만을 참조하여 self-attention을 계산합니다. 예를 들어, 단어 ( w_t )는 ( w_1, w_2, ..., w_{t-1} )만을 참조하여 ( w_{t+1} )를 예측합니다.
     • 문맥 제한: 이 방식은 모델이 예측할 때, 입력 시퀀스의 뒷부분 정보를 반영하지 못하게 합니다.

     정답의 설명

     • 정확성: "단방향 self-attention은 입력 시퀀스의 이전 단어들만을 참조하여 다음 단어를 예측하기 때문에 문맥의 양방향 정보를 활용하지 못하는 한계가 있습니다. 이는 모델이 예측할 때 입력의 뒷부분에 있는 정보를 반영하지 못해 성능이 저하될 수 있습니다." 이 설명은 정확합니다.
     • 이유: 단방향 self-attention의 구조적 한계 때문에, 모델은 입력 시퀀스의 모든 단어를 활용할 수 없으며, 이는 모델의 문맥 이해 능력을 제한합니다.

     요약

     • GPT-1의 단방향 self-attention: 현재 단어를 예측할 때 이전 단어들만을 참조합니다.
     • 한계: 입력 시퀀스의 뒷부분 정보를 반영하지 못해, 문맥의 양방향 정보를 활용할 수 없습니다.
     • 결과: 이는 모델의 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

     따라서, 문제와 정답은 GPT-1의 단방향 self-attention의 한계를 정확히 설명하고 있습니다.

     self-attention 메커니즘에서 입력의 모든 단어가 query, key, value로 사용되지만, GPT-1과 같은 단방향(순방향) self-attention에서는 각 단어가 자신의 위치 이전에 있는 단어들만을 참조할 수 있습니다. 이를 좀 더 명확히 설명하겠습니다.

     Self-Attention과 단방향(Self-Attention)

     Self-Attention의 기본 개념:

     • Self-attention 메커니즘에서는 각 단어가 시퀀스 내의 모든 다른 단어에 대해 가중치를 계산합니다.
     • 각 단어는 query, key, value로 변환되며, query와 다른 모든 단어의 key 간의 유사성을 계산하여 가중치를 만듭니다.
     • 그런 다음 이 가중치를 사용하여 각 단어의 value를 가중합하여 해당 단어의 새로운 표현을 만듭니다.

     단방향(순방향) Self-Attention:

     • GPT-1에서는 단방향(순방향) self-attention을 사용합니다. 이 방식에서는 각 단어가 자신을 포함하여 이전 단어들만을 참조할 수 있습니다.
     • 예를 들어, 단어 ( w_t )는 ( w_1, w_2, ..., w_{t-1}, w_t )를 참조할 수 있지만, ( w_{t+1}, w_{t+2}, ... )와 같은 이후의 단어들은 참조할 수 없습니다.

     GPT-1의 단방향 Self-Attention의 한계

     문맥의 양방향 정보 부족:

     • 단방향 self-attention은 다음 단어를 예측할 때 이전 단어들만을 참조하므로, 문맥의 양방향 정보를 활용할 수 없습니다.
     • 이는 모델이 입력 시퀀스의 뒷부분 정보를 사용하지 못하기 때문에 발생하는 한계입니다. 즉, 모델이 현재 단어를 예측할 때 해당 단어 이후의 정보를 활용하지 못합니다.

     구체적인 예:

     • 예를 들어, 문장이 "The quick brown fox jumps over the lazy dog"라고 할 때, 단어 "fox"를 예측하는 과정에서 GPT-1은 "The quick brown"까지만 참조할 수 있고, 이후의 단어 "jumps over the lazy dog"를 참조할 수 없습니다.

     결론

     GPT-1과 같은 단방향(순방향) self-attention 모델에서는 각 단어가 자신의 위치 이전에 있는 단어들만을 참조할 수 있습니다. 따라서 입력 시퀀스의 뒷부분 정보를 활용할 수 없는 것이 단방향 self-attention의 한계입니다. 이는 모델이 문맥을 완전하게 이해하지 못하게 만들며, 특히 긴 문장이나 복잡한 문맥에서는 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

     따라서 다음과 같은 설명이 맞습니다:

     GPT-1의 단방향 self-attention의 한계를 설명하세요.
     정답: 단방향 self-attention은 입력 시퀀스의 이전 단어들만을 참조하여 다음 단어를 예측하기 때문에 문맥의 양방향 정보를 활용하지 못하는 한계가 있습니다. 이는 모델이 예측할 때 입력의 뒷부분에 있는 정보를 반영하지 못해 성능이 저하될 수 있습니다.

     이 설명은 GPT-1의 단방향 self-attention 메커니즘의 한계를 정확히 짚고 있습니다.

9. GPT-1의 실험에서 사용된 하이퍼파라미터 중 중요한 두 가지를 설명하세요.
   • 정답: GPT-1 실험에서 중요한 하이퍼파라미터는 옵티마이저로 사용된 Adam과 학습률 스케줄입니다. Adam 옵티마이저는 학습 속도를 조절하여 모델이 빠르고 안정적으로 학습하도록 돕고, 학습률 스케줄은 초기 학습률을 점진적으로 증가시킨 후 점차 감소시켜 학습의 효율성을 극대화합니다.
10. GPT-1의 성능이 뛰어난 이유를 설명하세요.
    • 정답: GPT-1의 성능이 뛰어난 이유는 대량의 언레이블드 텍스트 데이터를 사용한 사전 학습을 통해 범용 언어 표현을 학습하고, 레이블이 있는 데이터로 미세 조정하여 특정 작업에 최적화된 모델을 만들었기 때문입니다. 또한, Transformer 기반 아키텍처와 단방향 self-attention 메커니즘을 사용하여 긴 문맥을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

단답형 문제 (10문제)

1. Language Modeling은 무엇을 예측하는 작업인가요?
   • 정답: 다음 단어
2. RNN은 어떤 종류의 입력을 처리할 수 있나요?
   • 정답: 임의의 길이의 입력
3. 언어 모델 평가에서 사용되는 표준 지표는 무엇인가요?
   • 정답: Perplexity
4. GPT-1은 어떤 데이터로 사전 학습을 하나요?
   • 정답: 언레이블드 텍스트 코퍼스
5. GPT-1의 사전 학습 후 다음 단계는 무엇인가요?
   • 정답: 미세 조정
6. GPT-1은 어떤 self-attention을 사용하나요?
   • 정답: 단방향
7. Perplexity는 무엇의 지수 형태인가요?
   • 정답: 교차 엔트로피 손실
8. GPT-1의 입력 수정에 사용되는 토큰은 무엇인가요?
   • 정답: 구분 기호($) 토큰
9. GPT-1은 Transformer의 어떤 블록을 사용하나요?
   • 정답: 디코더
10. GPT-1의 사전 학습에 사용된 텍스트 코퍼스의 이름은 무엇인가요?
    • 정답: BookCorpus

O, X 문제

1. Language Modeling is the task of predicting what word comes next. (O)
2. The probability distribution of the next word is not computed in Language Modeling. (X)
3. Perplexity is the standard evaluation metric for Language Models. (O)
4. GPT-1 uses bidirectional self-attention. (X)
5. The goal of GPT-1 is to learn universal representations from labeled data. (X)
6. RNNs can process any length input. (O)
7. Language Modeling has no applications in NLP tasks. (X)
8. GPT-1 uses both an Encoder and a Decoder in its architecture. (X)
9. The BookCorpus dataset was used in pretraining GPT-1. (O)
10. Softmax is used to predict the word in GPT-1. (O)

빈칸 문제

1. The standard evaluation metric for Language Models is __. (perplexity)
2. GPT-1 proposed a method of pretraining the Language Model through __ text corpora. (unlabeled)
3. In GPT-1, the method of predicting the next word uses __ self-attention. (masked)
4. GPT-1 consists of __ Transformer Decoder blocks. (12)
5. The optimizer used for GPT-1 training is __. (Adam)
6. The activation function used in GPT-1 is __. (GELU)
7. Fine-tuning improves the performance of GPT-1 on __ tasks. (downstream)
8. The dataset used for classification tasks in GPT-1 includes __. (Stanford Sentiment Treebank-2)
9. The pretraining dataset for GPT-1 contains __ books. (11,038)
10. GPT-1 showed superior performance on __ tasks by a large margin. (Natural Language Inference)

서술형 문제

1. Language Modeling의 주요 목적은 무엇인가요?
   • Language Modeling의 주요 목적은 다음에 올 단어를 예측하는 것입니다. 이는 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어의 확률 분포를 계산하는 것을 의미합니다.
2. RNN이 Language Modeling에 사용될 때 가지는 장점은 무엇인가요?
   • RNN은 임의 길이의 입력을 처리할 수 있으며, 각 시점의 계산이 이전 여러 시점의 정보를 사용할 수 있습니다. 또한, 입력 길이가 증가하더라도 모델 크기가 증가하지 않으며, 모든 시점에 동일한 가중치를 적용하여 입력 처리가 대칭적입니다.
3. Perplexity란 무엇이며, 왜 Language Model 평가에 사용되나요?
   • Perplexity는 언어 모델의 평가 지표로, 크로스 엔트로피 손실의 지수와 같습니다. 이는 모델이 텍스트를 얼마나 잘 예측하는지를 나타내며, 낮을수록 더 좋은 성능을 의미합니다.
4. GPT-1의 2단계 훈련 절차는 어떻게 구성되나요?
   • GPT-1의 2단계 훈련 절차는 먼저 대규모 비라벨 텍스트 코퍼스를 통해 언어 모델을 사전 학습한 후, 특정 작업을 위해 라벨이 있는 텍스트 코퍼스로 미세 조정하는 것입니다. 이는 비라벨 데이터에서 보편적 표현을 학습하고 이를 다양한 작업에 활용할 수 있도록 합니다.
5. GPT-1의 Unsupervised Pre-training은 어떤 방식으로 이루어지나요?
   • GPT-1의 Unsupervised Pre-training은 주어진 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 방식으로, 마스크된 자기 주의를 통해 이전 단어만을 사용하여 예측을 진행합니다. 예측된 단어는 소프트맥스 함수를 통해 결정됩니다.
6. GPT-1이 다른 NLP 작업에서 좋은 성능을 보이는 이유는 무엇인가요?
   • GPT-1은 대규모 비라벨 데이터를 통해 학습된 보편적 표현을 사용하여, 이후 다양한 다운스트림 작업에 미세 조정될 때 높은 성능을 보입니다. 이는 사전 학습된 모델이 각 작업에 필요한 특성을 잘 반영하기 때문입니다.
7. GPT-1에서 사용된 BookCorpus 데이터셋의 특성은 무엇인가요?
   • BookCorpus 데이터셋은 11,038권의 책으로 구성되어 있으며, 총 74,004,228개의 문장을 포함하고 있습니다. 이는 GPT-1이 대규모 텍스트 데이터를 통해 언어 모델을 학습할 수 있도록 합니다.
8. GPT-1의 Masked Self-attention이란 무엇인가요?
   • Masked Self-attention은 주어진 시퀀스에서 다음 단어를 예측할 때, 이전 단어들만을 참조할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 이는 모델이 미래의 정보를 사용하지 않도록 합니다.
9. GPT-1의 Fine-tuning이 성능에 미치는 영향은 무엇인가요?
   • GPT-1의 Fine-tuning은 특정 작업에 대해 모델을 미세 조정하여, 해당 작업에서 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 이는 사전 학습된 보편적 표현을 각 작업에 맞게 조정하는 과정을 통해 이루어집니다.
10. GPT-1이 학습에 사용하는 하이퍼파라미터 중 중요한 요소는 무엇인가요?
    • GPT-1이 학습에 사용하는 하이퍼파라미터 중 중요한 요소로는 학습률, 배치 크기, 옵티마이저 등이 있습니다. 특히, 학습률은 처음에는 높게 설정하여 빠르게 학습을 시작하고, 이후 점진적으로 감소시키는 스케줄을 사용합니다.

단답형 문제

1. Language Modeling의 주요 목표는?
   • 다음 단어 예측
2. Perplexity는 무엇의 지표인가?
   • 모델 성능
3. GPT-1에서 사용하는 Self-attention의 종류는?
   • Masked Self-attention
4. GPT-1의 기본 구성 요소는?
   • Transformer Decoder 블록
5. GPT-1의 사전 학습 데이터셋은?
   • BookCorpus
6. GPT-1의 최적화에 사용되는 옵티마이저는?
   • Adam
7. GPT-1에서 사용하는 활성화 함수는?
   • GELU
8. GPT-1의 주요 학습 데이터 크기는?
   • 11,038권의 책
9. Fine-tuning 작업에서 GPT-1의 입력 변환 방식은?
   • 각 작업에 맞게 입력 수정
10. GPT-1의 평가 기준은?
    • Perplexity

O, X 문제 (10문제)

1. GPT 모델은 트랜스포머 기반의 언어 모델이다. (O)
   • 해설: GPT 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 언어 모델입니다.
2. RNN 언어 모델은 입력의 길이에 따라 모델 크기가 증가한다. (X)
   • 해설: RNN 언어 모델은 입력 길이에 관계없이 모델 크기가 일정합니다.
3. 언어 모델링의 주요 평가 지표는 정확도이다. (X)
   • 해설: 언어 모델링의 주요 평가 지표는 perplexity입니다.
4. GPT-1 모델은 단방향 자기 주의를 사용한다. (O)
   • 해설: GPT-1 모델은 단방향 자기 주의를 사용하여 다음 단어를 예측합니다.
5. GPT-1의 사전 훈련은 라벨이 없는 텍스트 코퍼스를 사용한다. (O)
   • 해설: GPT-1의 사전 훈련은 라벨이 없는 텍스트 데이터를 사용하여 수행됩니다.
6. BERT는 GPT-1과 동일한 훈련 절차를 따른다. (X)
   • 해설: BERT는 양방향 자기 주의를 사용하는 반면, GPT는 단방향 자기 주의를 사용합니다.
7. 언어 모델은 문장 내에서 다음 단어를 예측하는 작업이다. (O)
   • 해설: 언어 모델은 주어진 문장에서 다음 단어를 예측하는 작업을 수행합니다.
8. GPT-1은 12개의 트랜스포머 디코더 블록을 사용한다. (O)
   • 해설: GPT-1은 12개의 트랜스포머 디코더 블록으로 구성됩니다.
9. perplexity는 낮을수록 언어 모델의 성능이 좋음을 나타낸다. (O)
   • 해설: perplexity가 낮을수록 언어 모델의 성능이 좋다는 것을 의미합니다.
10. GPT-1은 입력 문장의 마지막 토큰만을 사용하여 분류 작업을 수행한다. (O)
    • 해설: GPT-1은 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행합니다.
    • 분류 작업은 파인 튜닝을 해야지 할 수 있는 작업이라...

    • 이 설명은 정확하지 않습니다. GPT-1 모델 자체는 언어 생성(language generation) 모델로, 기본적으로 입력 문장의 다음 단어를 예측하는 데 사용됩니다. GPT-1 모델을 직접적으로 분류 작업에 사용하려면 별도의 fine-tuning 과정이 필요합니다.

      GPT-1의 기본 기능

      GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer)은 다음 단어를 예측하는 언어 모델로 설계되었습니다. 주어진 입력 시퀀스에서 다음 단어의 확률을 예측하는 것이 주된 목적입니다. 따라서, GPT-1은 기본적으로 분류 작업을 수행하지 않습니다.

      Fine-Tuning 과정에서의 분류 작업

      GPT-1을 분류 작업에 사용하려면 fine-tuning을 통해 모델을 조정해야 합니다. 이 과정에서는 주어진 태스크(예: 감정 분석, 스팸 필터링 등)에 맞추어 모델의 가중치를 업데이트합니다. 분류 작업을 수행하는 방법 중 하나는 입력 문장의 마지막 토큰에 대한 출력을 사용하여 클래스 확률을 계산하는 것입니다.

      세부 설명

      1. Fine-Tuning 없이 GPT-1 사용:
         • GPT-1은 주어진 문장의 다음 단어를 예측하는 데 최적화되어 있습니다.
         • 분류 작업을 수행하려면 모델을 해당 작업에 맞게 fine-tuning해야 합니다.
      2. Fine-Tuning 후의 분류 작업:
         • Fine-tuning 과정에서 GPT-1은 분류 태스크에 맞게 조정됩니다.
         • 입력 문장의 마지막 토큰에 대한 출력을 사용하여 분류를 수행할 수 있습니다. 이 경우, 마지막 토큰의 출력을 기반으로 클래스 확률을 계산하는 방법이 일반적입니다.
      3. 마지막 토큰 사용:
         • Fine-tuning된 모델에서 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행하는 것은 일반적인 방법입니다. 마지막 토큰의 출력 벡터를 사용하여 softmax 층을 통과시켜 클래스 확률을 계산합니다.

      결론

      GPT-1은 기본적으로 분류 작업을 수행하지 않습니다. 분류 작업을 위해서는 fine-tuning이 필요하며, fine-tuning 후에는 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서, 다음 설명은 정확하지 않습니다:

      GPT-1은 입력 문장의 마지막 토큰만을 사용하여 분류 작업을 수행한다. (O)
      해설: GPT-1은 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행합니다.

      더 정확한 설명은 다음과 같습니다:

      GPT-1은 기본적으로 분류 작업을 수행하지 않습니다. 분류 작업을 수행하려면 GPT-1을 해당 작업에 맞게 fine-tuning해야 하며, fine-tuning 후에는 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

       

빈칸 문제 (10문제)

1. 언어 모델링은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어의 __을 계산하는 작업이다. (확률 분포)
   • 해설: 언어 모델링은 다음 단어의 확률 분포를 계산하는 작업입니다.
2. GPT-1 모델의 사전 훈련 데이터셋은 __ 이다. (BookCorpus)
   • 해설: GPT-1의 사전 훈련 데이터셋은 BookCorpus입니다.
3. GPT-1의 사전 훈련 과정은 __ 코퍼스를 사용하여 수행된다. (라벨이 없는 텍스트)
   • 해설: GPT-1의 사전 훈련은 라벨이 없는 텍스트 데이터를 사용하여 수행됩니다.
4. 언어 모델의 주요 평가 지표는 __ 이다. (perplexity)
   • 해설: perplexity는 언어 모델의 주요 평가 지표입니다.
5. GPT-1의 하이퍼파라미터 중 배치 사이즈는 __ 이다. (64)
   • 해설: GPT-1의 배치 사이즈는 64입니다.
6. GPT-1은 예측을 위해 __ 자기 주의를 사용한다. (단방향)
   • 해설: GPT-1은 단방향 자기 주의를 사용합니다.
7. RNN의 장점 중 하나는 __ 길이의 입력을 처리할 수 있다는 것이다. (어떤)
   • 해설: RNN은 어떤 길이의 입력도 처리할 수 있습니다.
8. GPT-1의 출력 벡터는 __ 레이어를 통과하여 단어를 예측한다. (선형)
   • 해설: GPT-1의 출력 벡터는 선형 레이어를 통과하여 단어를 예측합니다.
   • 선형이 맞나...?

   • 네, 이 문제와 해설은 맞습니다. GPT-1의 출력 벡터는 최종적으로 선형 레이어를 통과하여 다음 단어를 예측합니다. 더 자세히 설명하자면, GPT-1의 출력 벡터는 트랜스포머 모델의 마지막 레이어의 출력입니다. 이 출력은 선형 변환과 소프트맥스(softmax) 함수를 통해 다음 단어의 확률 분포를 예측하는 데 사용됩니다.

     GPT-1의 출력 과정

     1. 트랜스포머 디코더:
        • GPT-1은 트랜스포머의 디코더 부분으로 구성됩니다.
        • 입력 시퀀스는 여러 층의 self-attention과 피드포워드 뉴럴 네트워크를 거쳐 변환됩니다.
     2. 출력 벡터:
        • 마지막 트랜스포머 디코더 레이어의 출력은 각 입력 토큰에 대한 컨텍스트 벡터입니다.
     3. 선형 레이어:
        • 이 컨텍스트 벡터는 선형 레이어(fully connected layer)를 통과합니다.
        • 선형 레이어는 컨텍스트 벡터를 어휘집 크기(vocabulary size)와 동일한 차원으로 변환합니다.
     4. 소프트맥스:
        • 선형 변환된 출력은 소프트맥스 함수를 통해 각 단어에 대한 확률 분포로 변환됩니다.
        • 이 확률 분포는 다음 단어를 예측하는 데 사용됩니다.

     요약

     GPT-1의 출력 벡터는 트랜스포머 디코더의 마지막 레이어에서 생성되며, 이는 선형 레이어를 통과하여 어휘집 크기만큼의 차원으로 변환된 후, 소프트맥스 함수를 통해 다음 단어의 확률을 예측합니다. 따라서 문제와 해설은 정확합니다:

     GPT-1의 출력 벡터는 __ 레이어를 통과하여 단어를 예측한다. (선형)
     해설: GPT-1의 출력 벡터는 선형 레이어를 통과하여 단어를 예측합니다.

      

      

     네, 맞습니다. 정확한 설명을 위해 좀 더 구체적으로 말씀드리겠습니다. GPT-1의 출력 과정에서 선형 레이어와 소프트맥스 함수가 어떻게 역할을 하는지 명확히 하는 것이 중요합니다.

     GPT-1의 출력 과정

     1. 트랜스포머 디코더:
        • GPT-1은 트랜스포머 디코더의 여러 층을 거쳐 입력 토큰 시퀀스를 처리합니다.
        • 각 입력 토큰은 여러 self-attention 및 피드포워드 뉴럴 네트워크 층을 통과합니다.
     2. 출력 벡터:
        • 마지막 디코더 레이어의 출력은 각 토큰에 대한 컨텍스트 벡터입니다. 이 벡터는 해당 토큰의 위치에서 모든 이전 토큰들과의 관계를 반영합니다.
     3. 선형 레이어 (Fully Connected Layer):
        • 이 컨텍스트 벡터는 선형 레이어를 통과하여 어휘집 크기(vocabulary size)와 동일한 차원으로 변환됩니다.
        • 선형 레이어는 입력 벡터에 가중치를 곱하고 편향을 더하는 연산을 수행합니다. 이는 수식으로 표현하면 ( z = W \cdot h + b )입니다.
     4. 소프트맥스 함수:
        • 선형 레이어의 출력을 소프트맥스 함수에 입력하여 확률 분포를 계산합니다.
        • 소프트맥스 함수는 출력 벡터를 확률 분포로 변환하여, 각 단어가 다음에 올 확률을 나타냅니다. 수식으로 표현하면 ( P(w_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j} e^{z_j}} )입니다.

     따라서, GPT-1의 최종 예측 과정은 다음과 같습니다:

     • 선형 변환: 마지막 레이어의 출력 벡터는 선형 레이어를 통과합니다.
     • 소프트맥스 변환: 선형 레이어의 출력을 소프트맥스 함수를 통해 확률 분포로 변환합니다.

     요약

     GPT-1의 출력 벡터는 다음과 같은 과정을 거쳐 단어를 예측합니다:

     1. 선형 레이어: 컨텍스트 벡터를 어휘집 크기로 변환합니다.
     2. 소프트맥스 함수: 선형 변환된 출력을 확률 분포로 변환합니다.

     따라서, 문제를 좀 더 명확하게 표현하면 다음과 같이 할 수 있습니다:

     GPT-1의 출력 벡터는 __ 레이어를 통과하여 단어를 예측한다. (선형 레이어와 소프트맥스)
     해설: GPT-1의 출력 벡터는 선형 레이어를 통과한 후, 소프트맥스 함수를 통해 단어를 예측합니다.

     이렇게 하면, GPT-1의 예측 과정에서 선형 레이어와 소프트맥스 함수의 역할을 명확하게 설명할 수 있습니다.

9. 언어 모델은 텍스트의 확률을 __ 한다. (할당)
   • 해설: 언어 모델은 텍스트의 확률을 할당합니다.
10. GPT-1은 __ 과제를 위한 지도 학습 미세 조정을 포함한다. (분류)
    • 해설: GPT-1은 분류 과제를 위한 지도 학습 미세 조정을 포함합니다.

서술형 문제 (10문제)

1. 언어 모델링이 중요한 이유를 설명하시오.
   • 정답: 언어 모델링은 예측 타이핑, 음성 인식, 손글씨 인식, 문법 교정 등 다양한 NLP 응용에서 중요한 역할을 하기 때문입니다.
2. GPT-1의 사전 훈련과 미세 조정 절차를 설명하시오.
   • 정답: GPT-1의 사전 훈련은 대규모 라벨이 없는 텍스트 데이터로 언어 모델을 훈련시키고, 미세 조정은 특정 과제를 위한 라벨이 있는 데이터로 모델을 조정하는 절차를 포함합니다.
3. RNN 언어 모델의 주요 장점을 세 가지 설명하시오.
   • 정답: RNN 언어 모델의 주요 장점은 입력의 길이에 무관하게 처리 가능, 많은 이전 단계의 정보를 이론적으로 사용할 수 있음, 모델 크기가 입력 길이에 따라 증가하지 않음입니다.
4. perplexity 지표가 언어 모델 평가에 어떻게 사용되는지 설명하시오.
   • 정답: perplexity 지표는 언어 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되며, 이는 교차 엔트로피 손실의 지수와 같습니다.
5. GPT-1의 주요 하이퍼파라미터를 설명하시오.
   • 정답: GPT-1의 주요 하이퍼파라미터로는 상태 차원, 배치 크기, 학습 스케줄 등이 있으며, 예를 들어 배치 크기는 64입니다.
6. 트랜스포머 기반 모델이 RNN 모델에 비해 가지는 장점을 설명하시오.
   • 정답: 트랜스포머 기반 모델은 병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 빠르고, 긴 문맥을 효과적으로 학습할 수 있다는 점에서 RNN 모델보다 유리합니다.
7. GPT-1이 텍스트 분류 작업을 수행하는 방법을 설명하시오.
   • 정답: GPT-1은 입력 문장의 마지막 토큰을 사용하여 분류 작업을 수행하며, 이는 출력 벡터를 선형 레이어에 전달하여 수행됩니다.
8. 언어 모델이 예측 타이핑과 같은 실생활 응용에서 어떻게 사용되는지 설명하시오.
   • 정답: 언어 모델은 예측 타이핑에서 사용자의 입력을 예측하고, 음성 인식에서는 음성을 텍스트로 변환하며, 문법 교정에서는 문법 오류를 식별하고 수정하는 데 사용됩니다.
9. GPT-1의 입력 형식을 설명하시오.
   • 정답: GPT-1의 입력 형식은 문장의 시작과 끝을 나타내는 토큰으로 구성되며, 분류 작업을 위해 마지막 토큰을 사용합니다.
10. GPT-1이 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하는 방법을 설명하시오.
    • 정답: GPT-1은 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하기 위해 문맥과 질문을 각 가능한 답변과 결합하고, 이를 독립적으로 처리하여 가능한 최종 답변의 분포를 생성합니다.
    • 애매해서,,,,

    • GPT-1이 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하는 방법에 대한 설명은 다소 애매할 수 있습니다. GPT-1은 주로 텍스트 생성을 위한 언어 모델로 설계되었으며, 다중 선택 질문 응답 작업과 같은 특정 태스크를 수행하려면 별도의 작업 및 fine-tuning이 필요합니다.

      GPT-1의 일반적인 사용 방식

      GPT-1은 기본적으로 다음 단어를 예측하는 언어 모델입니다. 특정 태스크(예: 다중 선택 질문 응답)에 대해 모델을 사용하려면, 보통 다음과 같은 과정을 거칩니다:

      1. 문맥과 질문 결합:
         • 질문과 각 선택지를 하나의 입력으로 결합합니다.
         • 예를 들어, "질문: [질문 텍스트] 선택지: [선택지 A]"와 같은 형식으로 입력을 생성합니다.
      2. 모델 입력:
         • 각 결합된 입력을 GPT-1 모델에 입력합니다.
         • 모델은 각 입력에 대해 로그 확률을 계산합니다.
      3. 최종 답변 선택:
         • 각 선택지에 대한 모델의 로그 확률을 비교하여 가장 높은 확률을 가진 선택지를 최종 답변으로 선택합니다.

      문제와 해설

      GPT-1이 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하는 방법을 설명하시오.
      정답: GPT-1은 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하기 위해 문맥과 질문을 각 가능한 답변과 결합하고, 이를 독립적으로 처리하여 가능한 최종 답변의 분포를 생성합니다.

      이 설명은 GPT-1을 다중 선택 질문 응답 작업에 사용할 때 일반적인 접근 방식을 어느 정도 설명하고 있지만, 다소 불완전하고 구체적이지 않을 수 있습니다.

      구체적인 설명:

      1. 문맥과 질문 결합:
         • 문맥과 질문을 각 선택지와 결합하여 입력을 만듭니다.
         • 예: "질문: [질문 텍스트] 선택지: [선택지 A]"
      2. 모델 입력 및 로그 확률 계산:
         • 각 결합된 입력을 모델에 입력하여 로그 확률을 계산합니다.
      3. 최종 답변 선택:
         • 각 선택지에 대한 로그 확률을 비교하여 가장 높은 확률을 가진 선택지를 최종 답변으로 선택합니다.

      이렇게 하면 문제와 해설이 더 명확하고 구체적이 될 수 있습니다.

      개선된 문제와 해설

      GPT-1이 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하는 방법을 설명하시오.
      정답: GPT-1은 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하기 위해 문맥과 질문을 각 가능한 답변과 결합하여 입력으로 사용하고, 이를 독립적으로 처리하여 각 선택지에 대한 로그 확률을 계산한 후, 가장 높은 확률을 가진 선택지를 최종 답변으로 선택합니다.

      이렇게 설명하면 GPT-1이 다중 선택 질문 응답 작업을 수행하는 구체적인 방법을 더 명확히 이해할 수 있습니다.

단답형 문제 (10문제)

1. 언어 모델링의 정의는?
   • 정답: 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 작업
   • 해설: 언어 모델링은 문장 내에서 다음에 올 단어를 예측하는 과제입니다.
2. GPT-1의 사전 훈련 데이터셋은?
   • 정답: BookCorpus
   • 해설: GPT-1 모델은 BookCorpus 데이터셋을 사용하여 사전 훈련되었습니다.
3. GPT-1의 사전 훈련 방법은?
   • 정답: 라벨이 없는 텍스트 코퍼스를 사용
   • 해설: GPT-1의 사전 훈련은 라벨이 없는 텍스트 코퍼스를 사용합니다.
4. 언어 모델의 주요 평가 지표는?
   • 정답: perplexity
   • 해설: 언어 모델의 성능을 평가하기 위해 perplexity 지표를 사용합니다.
5. GPT-1의 디코더 블록 수는?
   • 정답: 12개
   • 해설: GPT-1 모델은 12개의 트랜스포머 디코더 블록을 사용합니다.
6. GPT-1의 주요 하이퍼파라미터 중 하나는?
   • 정답: 배치 사이즈 64
   • 해설: GPT-1 모델의 배치 사이즈는 64입니다.
7. GPT-1의 출력 벡터는 무엇을 통과하는가?
   • 정답: 선형 레이어
   • 해설: GPT-1의 출력 벡터는 선형 레이어를 통과하여 단어를 예측합니다.
8. GPT-1이 사용하는 자기 주의의 유형은?
   • 정답: 단방향
   • 해설: GPT-1 모델은 단방향 자기 주의를 사용합니다.
9. 언어 모델이 할당하는 것은?
   • 정답: 텍스트의 확률
   • 해설: 언어 모델은 텍스트의 확률을 할당합니다.
10. GPT-1이 다루는 학습 과제의 예시는?
    • 정답: 텍스트 분류
    • 해설: GPT-1 모델은 텍스트 분류와 같은 다양한 NLP 과제를 수행합니다.