PyTorch로 직접 구현한 Transformer 논문: 중-영 기계 번역에 활용, 단일 GPU 4070 Ti에서 BLEU 점수 36.87 달성
요약
PyTorch를 이용해 Transformer 논문을 순수하게 직접 구현하여 중-영 기계 번역에 적용했습니다. 단일 GPU 4070 Ti 환경에서 100만 쌍의 문장을 학습시켜 BLEU 점수 36.87을 달성한 연구 사례입니다.
핵심 포인트
- PyTorch로 Transformer를 순수하게 직접 구현함.
- 중-영 기계 번역에 특화된 모델 재현 및 적용.
- 단일 GPU(4070 Ti) 환경에서 학습 및 평가 진행.
- 전체 파이프라인은 토크나이저부터 양자화까지 포함됨.
PyTorch를 사용하여 Transformer 논문을 순수하게(purely) 손으로 구현했으며, 이는 중-영 기계 번역에 사용되었습니다. 단일 GPU 4070 Ti 환경에서 BLEU 점수 36.87을 기록했습니다.
https://github.com/philexohf/transformer-zh-en
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Transformer 논문을 재현하면서 nn.Transformer를 사용하지 않았고, 중-영 번역에 특화되었습니다. 4070 Ti에서 100만 쌍의 문장을 처리하여 3시간 만에 학습을 완료했으며, BLEU 점수는 36.87입니다. 전체 파이프라인은 CSV 클리닝 → BPE 토크나이저 → 학습 → 평가 → 추론 → FP16 양자화로 구성됩니다.
네티즌들은 이것이 Seedance 2.0으로 만들어졌다고 말하며, 이는 정말 놀랍습니다.
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