PyTorch로 직접 구현하며 트랜스포머 Autograd 이해하기 [P]

요약

본 글은 PyTorch를 활용하여 트랜스포머 기반 분류기의 Autograd 메커니즘을 수동으로 구현하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 사용자는 Autograd가 내부적으로 기울기를 어떻게 계산하고 흐르게 하는지 직관적으로 이해할 수 있습니다. 사용자 정의 역전파 작성이나 저수준 미분 추적에 유용한 실습 자료입니다.

핵심 포인트

• PyTorch Autograd의 내부 작동 원리 이해에 도움을 줍니다.
• 트랜스포머 모델의 저수준 미분(low-level differentiation) 실습이 가능합니다.
• 사용자 정의 역전파(custom backward passes) 작성 방법을 배울 수 있습니다.