[LLM] 모델의 핵심요소, 가중치weight

가중치(weight)는 모델마다 다르며, 그것이 바로 모델의 핵심 요소입니다. Transformer 모델을 포함한 모든 신경망 모델의 가중치는 학습 과정에서 최적화되는 파라미터들이며, 가중치가 어떻게 학습되는지에 따라 모델의 성능과 예측이 결정됩니다.

1.

모델의 가중치는 입력 데이터를 처리하고, 최종 출력(예측)을 만들어내는 데 중요한 역할을 합니다. 가중치가 학습되면서 모델은 점차 데이터를 더 잘 이해하고, 특정 작업(번역, 요약, 분류 등)을 잘 수행할 수 있도록 최적화됩니다.

2.

Transformer 모델에서는 가중치가 여러 곳에서 학습됩니다. 특히, Self-Attention 메커니즘과 Feed-Forward 네트워크의 가중치가 중요한 역할을 합니다.

a.

Self-Attention에서 각 단어의 Query, Key, Value 벡터는 임베딩 벡터에 가중치 행렬을 곱해 생성됩니다. 이 가중치 행렬은 학습되는 중요한 파라미터입니다.

• Query, Key, Value를 생성하는 선형 변환:
  각 단어의 임베딩은 학습된 가중치 행렬에 의해 서로 다른 Query, Key, Value 벡터로 변환됩니다. 이 가중치들은 모델이 학습하는 동안 최적화되어, 각 단어 간의 관계를 학습하게 됩니다.

b.

Self-Attention 메커니즘에서, Query와 Key 간의 유사도 점수를 계산하고, 이를 기반으로 Attention 가중치가 생성됩니다. 이 가중치들은 각 단어가 문장에서 다른 단어와 얼마나 중요한 관계를 가지는지를 나타내며, 이 값이 학습을 통해 최적화됩니다.

c.

Transformer 블록의 각 레이어 뒤에는 Feed-Forward 네트워크가 있습니다. 이 네트워크는 선형 변환을 통해 입력을 처리하며, 이 과정에서 사용하는 가중치 역시 학습됩니다. 이 가중치들은 각 단어의 표현을 더욱 풍부하게 만들고, 다음 레이어로 전달될 때 중요한 정보를 유지하는 데 도움을 줍니다.

3.

Transformer 모델은 훈련 데이터를 이용하여 가중치를 학습합니다. 학습 과정에서 모델은 입력과 출력 사이의 오차(loss)를 줄이기 위해 가중치를 조정합니다. 이 과정은 역전파(backpropagation)와 경사하강법(gradient descent)을 통해 이루어집니다. 목표는 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하여, 모델이 주어진 데이터에서 최적의 성능을 내도록 만드는 것입니다.

4.

모델마다 사용하는 훈련 데이터, 초기화 방법, 학습률, 네트워크 아키텍처 등이 다르기 때문에, 최종적으로 학습되는 가중치 값은 서로 다릅니다. 예를 들어:

• BERT와 GPT 같은 모델은 서로 다른 데이터셋과 학습 방식으로 훈련되었기 때문에, 각 모델이 사용하는 가중치는 다릅니다. 따라서, 같은 문장을 입력해도 BERT와 GPT는 서로 다른 방식으로 결과를 생성하게 됩니다.

• 또한, 같은 모델 아키텍처라도 훈련 데이터와 초기화 방식이 다르면, 가중치가 다르게 학습되므로 결과 역시 달라집니다.

5.

모델의 성능은 결국 얼마나 좋은 가중치를 학습했는지에 달려 있습니다. 잘 학습된 가중치는 모델이 복잡한 입력 데이터의 패턴을 정확히 파악하고, 적절한 예측을 하도록 돕습니다. 반면, 가중치가 적절히 학습되지 않았다면, 모델의 예측은 부정확하거나 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다.

결론

• 가중치는 모델의 핵심 요소로, 학습을 통해 최적화됩니다.
• 가중치는 모델이 입력 데이터를 처리하고, 각 단어 간의 상호작용을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 모델마다 가중치가 다르며, 이는 각 모델의 훈련 데이터와 학습 방식에 따라 결정됩니다.
• 가중치 최적화는 모델이 복잡한 작업을 수행하는 능력의 핵심이며, 이를 통해 Transformer와 같은 모델들이 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 발휘하게 됩니다.