문과생CS정복기

Here are several variations of "We should leave the banana out of this recipe to allow the flavors of the berries to shine": 1. Let’s skip the banana in this recipe so the berries’ flavors can stand out. 2. We should omit the banana to let the berries take center stage. 3. Leaving out the banana will help the berry flavors come through more strongly. 4. We should exclude the banana to highlight ..

Here are several variations of "The trees are blowing side to side": 1. The trees are swaying from side to side. 2. The wind is making the trees sway back and forth. 3. The trees are rocking in the wind. 4. The branches are moving side to side in the breeze. 5. The trees are bending with the wind. 6. The wind is pushing the trees from side to side. 7. The trees are shifting in the wind. 8. The t..

Here are several variations of "We should take our umbrellas" in English: 1. We’d better bring our umbrellas. 2. It’s a good idea to take our umbrellas. 3. We should carry our umbrellas with us. 4. Let’s make sure to bring our umbrellas. 5. We might need our umbrellas today. 6. Don’t forget to take your umbrella. 7. It’s probably smart to bring umbrellas. 8. We should have our umbrellas just in ..

Here are several variations of "Let's check the weather out today" in English: 1. How's the weather looking today? 2. Let's see what the weather is like today. 3. What’s the weather forecast for today? 4. Can we check the weather for today? 5. Let’s look at today’s weather. 6. What’s the weather like outside today? 7. Let’s find out today’s weather. 8. Can you check the weather for today? 9. How..

IA3 (Input-Activated Attention Adaptation)는 대규모 모델의 미세 조정을 더 효율적으로 수행하기 위한 방법 중 하나입니다. 이 방법은 Low-Rank Adaptation (LoRA)와 유사한 접근을 취하지만, LoRA가 모든 가중치를 학습하는 대신, 어텐션 메커니즘에서 가중치 행렬의 일부를 학습하는 방식에 초점을 맞추고 있습니다.IA3의 핵심 개념IA3는 대규모 언어 모델의 전체 가중치를 학습하지 않고, 입력-활성화 어텐션(adaptive attention)이라는 기법을 통해 특정 파라미터만 조정함으로써 모델을 미세 조정합니다. 이 방식은 전체 모델의 파라미터 업데이트를 피하면서도, 모델이 특정 작업에 대해 더 잘 적응할 수 있도록 합니다.구체적으로, IA3는 어텐션 메커..

LoRA(Low-Rank Adaptation)와 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning)은 둘 다 대규모 언어 모델을 더 효율적으로 미세 조정하는 기법입니다. 하지만 두 방법은 미세 조정의 대상과 방법이 다릅니다. 아래에서 각각의 차이점을 설명하겠습니다.1. LoRA (Low-Rank Adaptation)핵심 개념: LoRA는 모델 내부의 가중치(Weights)를 조정합니다. 모델의 가중치를 직접 변경하지 않고, 특정 가중치 행렬의 저차원(low-rank) 근사 행렬을 추가해 학습합니다. 이를 통해 전체 모델의 가중치를 모두 학습하는 것이 아니라, 저차원 근사치를 학습하여 메모리 사용을 줄이면서 성능을 최적화합니다.주요 특징:모델의 가중치 업데이트: LoRA는 기존의 가중치 행렬에 대해 두 개의 저차원 ..

T5 모델에서의 프롬프트 튜닝(prompt tuning)은 미세 조정과 달리, 모델의 모든 파라미터를 고정하고 학습 가능한 프롬프트 벡터만 조정하는 방식입니다. 이를 통해 모델의 전체 구조는 변하지 않으면서도 특정 작업에 맞게 성능을 최적화할 수 있습니다. 아래는 transformers 라이브러리를 사용해 T5 모델에서 프롬프트 튜닝을 하는 예시 코드입니다.1. 설치 준비프롬프트 튜닝을 하려면 Hugging Face의 transformers와 datasets 라이브러리를 설치해야 합니다. 먼저 아래 명령어로 설치하세요:pip install transformers datasets2. T5 프롬프트 튜닝 예시 코드import torchfrom transformers import T5ForConditional..

AbstractWe study empirical scaling laws for language model performance on the cross-entropy loss. 우리는 언어 모델 성능의 교차 엔트로피 손실에 대한 경험적 스케일링 법칙을 연구합니다. The loss scales (비례한다) as a power-law (거듭제곱 법칙)with model size, dataset size, and the amount of compute used for training, with some trends spanning more than seven orders of magnitude. ( 단순히 7자리 값이 아니라 값의 범위가 매우 넓다는 의미, 모델 크기나 데이터셋 크기, 학습 자원이 10배, 10..