200줄 파이썬으로 구현한 GPT, 마이크로GPT(microGPT)의 모든 것!

마이크로GPT(microGPT)의 학습 과정은 데이터셋(Dataset)에서 토큰을 선택하고, 모델을 통해 순차적으로 처리하며, 손실(Loss)을 계산하고, 역전파를 통해 기울기를 구하고, Adam 옵티마이저(Adam Optimizer)를 사용하여 파라미터를 업데이트하는 과정을 반복한다. Adam 옵티마이저는 각 파라미터에 대해 모멘텀(Momentum)과 적응적 학습률(Adaptive Learning Rate)을 적용하여 학습 속도를 향상시킨다. 학습률은 선형적으로 감소하며, 모델의 성능을 개선한다.

마이크로GPT(microGPT)는 200줄의 파이썬 코드로 LLM의 핵심을 담고 있지만, 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 모델과는 차이가 있다. 데이터 규모(Data Scale), 토크나이저(Tokenizer), 자동 미분 엔진(Autograd Engine), 모델 아키텍처(Model Architecture), 학습 방법(Training Method) 등 여러 측면에서 차이가 존재한다. 하지만, 마이크로GPT(microGPT)는 LLM의 기본 원리를 이해하는 데 매우 유용하며, 모델 크기, 데이터셋, 학습 시간 등을 조절하여 성능을 개선할 수 있다.