GPT 모델의 작동 방식을 시각적으로 이해하는 교육 도구

Microgpt는 4,000개의 파라미터를 가진 GPT 모델로, 이름 생성을 학습한다. 이 모델은 활성화 시각화(Activation Visualization)를 통해 네트워크 내부의 동작을 이해할 수 있도록 설계되었다. 특히, RMSnorm, 어텐션(Attention), 잔차 연결(Residual Connections)과 같은 핵심 개념을 시각적으로 보여주며, 모델의 학습 과정을 직관적으로 파악할 수 있도록 돕는다.

모델의 하이퍼파라미터는 속도와 성능 사이의 균형을 고려하여 선택된다. 16차원의 임베딩 공간(Embedding Space)과 4개의 어텐션 헤드(Attention Head), 그리고 64개의 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 사용한다. 이러한 설정은 의미 표현(Meaning Representation)을 위한 공간을 제공하며, 다양한 측면에 집중할 수 있도록 돕는다. 훈련 단계(Training Steps)에 대한 구체적인 정보는 본문에 포함되지 않았다.

어텐션 메커니즘은 모델이 입력의 어떤 부분에 집중해야 하는지를 결정하는 핵심 요소이다. 각 문자는 '무엇을 찾고 있는가(Q)'와 '무엇을 포함하고 있는가(K)'를 통해 관련성을 계산한다. 이를 통해 모델은 'c' 다음에 'i'가 오는 경우와 같이 비지역적 규칙(Non-local Rules)을 학습할 수 있다. 어텐션 스코어(Attention Scores)를 차원(Dimension)의 제곱근으로 나누는 이유는 고차원 공간에서의 값 폭주를 방지하기 위함이다.

Microgpt는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 기본적인 원리는 유사하지만, 규모 면에서 큰 차이를 보인다. ChatGPT는 1,000개 이상의 차원과 수십 개의 변환기 레이어(Transformer Layer)를 사용하며, 인간 피드백(Human Feedback)을 통해 학습한다. Microgpt는 문자 기반으로 작동하는 반면, ChatGPT는 토큰(Token)을 사용하며, 이는 더 복잡한 문장 구조를 처리하는 데 기여한다.