매일 AI를 외치면서 Transformer가 무엇인지조차 설명하지 못하시나요?
요약
Transformer의 핵심 구조를 라이브러리 없이 밑바닥부터 직접 구현할 수 있는 오픈소스 저장소를 소개합니다. 데이터 전처리부터 사전 훈련, SFT, RLHF까지 전체 파이프라인을 제공하여 모델의 작동 원리를 깊이 있게 학습할 수 있습니다.
핵심 포인트
- Attention, Embedding 등 Transformer 핵심 구성 요소 직접 구현
- 데이터 전처리부터 훈련, 생성까지 원스톱 파이프라인 제공
- The Pile 데이터셋 및 tiktoken 토큰화 지원
- SFT 및 RLHF 학습 경로 포함
- Colab/Kaggle 무료 GPU 환경에서 소규모 모델 훈련 가능
매일 AI를 외치면서 Transformer가 무엇인지조차 설명하지 못하시나요?
어떤 고급 라이브러리도 호출하지 않고, 처음부터 직접 GPT를 만들어내는 아주 강력한 저장소(Repository)가 있습니다. Attention, Multi-head (다중 헤드), Feed-forward (피드포워드), Embedding (임베딩), Residual (잔차), Layer Norm (레이어 정규화)이 어떻게 결합되는지 전부 보여줍니다. 게다가 모델뿐만 아니라 전체 파이프라인이 모두 갖춰져 있습니다:
1️⃣ 데이터 다운로드, 전처리, 훈련, 생성까지 원스톱
2️⃣ 훈련 데이터로 22개 소스, 825GB 규모의 The Pile 사용
3️⃣ tiktoken 토큰화, HDF5 형식으로 저장
4️⃣ 사전 훈련(Pre-training) 이후 SFT 및 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 경로까지 제공
설정 몇 가지만 바꾸면 크기를 조절할 수 있습니다. 파라미터(Parameter)가 약 13M 정도 되면 문법과 단어를 맞추기 시작하며, Colab이나 Kaggle의 T4를 무료로 사용하여 하루만 훈련해도 결과물이 나옵니다.
원리를 진정으로 이해하고 싶고, 단순히 라이브러리만 가져다 쓰는 사람(Wrapper user)이 되고 싶지 않다면, 여기서 시작하는 것이 가장 깔끔합니다.
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