PyTorch를 활용하여 Transformer 모델 구현

PyTorch 란?

Facebook AI Research(FAIR) 에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 유연하고 사용하기 쉬운 API 덕분에 연구자들과 개발자들 사이에서 인기가 많다. 이 프레임워클르 사용하면 딥러닝 모델을 쉽게 구축하고 실험할 수 있다.

 

Transformer 모델이란? 

자연어 처리(NLP)에서 뛰어난 성능을 보이는 모델이다. Self-Attention 메커니즘을 활용해 템스트의 문맥을 파악하고, 병렬 처리에 강한 구조를 가지고 있다. BERT, GPT, T5같은 유명한 모델들이 모두 Transformer 기반이다.

 

 

▼ 사전 학습된 모델 사용해보기 

PyTorch 허브(Pytorch Hub)를 이용하면, 사전 학습된 다양한 모델들을 손쉽게 활용할 수 있다. torch.hub.load() 를 사용해 GPT-2 같은 사전 학습된 모델을 불러올 수도 있다. 

# 패키지 설치
!pip install sentencepiece sacremoses
# 사전 학습된 모델 활용 예시
model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'modelForCausalLM', 'gpt2')
tokenizer = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'tokenizer', 'gpt2')
# 불러온 모델 실행해보기
input_text = "Once upon a time"
# 토큰화 진행
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# output 생성
output = model.generate(input_ids, max_length = 50, num_return_sequences = 1)
# 토큰화 진행
tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens = True)

# 출력
Once upon a time, the world was a place of great beauty and great danger. 
The world was a place of great danger, and the world was a place of great danger. 
The world was a place of great danger, and the world was a

 

 

▼ 문제점들 

• 데이터 및 컴퓨팅 자원의 한계 : Transformer 모델은 특히나 방대한 데이터를 필요로 하고, 학습에 많은 시간이 걸린다. 일반적으로 수십 기가바이트(GPU 메모리) 이상이 필요하며, 몇 주간의 학습 시간이 필요할 수 있다.
• 모델 크기와 메모리 사용량 : 모델이 커질수록 메모리 사용량도 기하급수적으로 늘어난다. 개인이 보유한 일반적인 컴퓨터나 단일 GPU로는 이 대형 모델들을 학습시키기가 매우 어렵다.
• 구현의 어려움 : Transformer같은 모델은 구조가 복잡해서 처음부터 직접 구현하려면 많은 지식과 경험이 필요하다. Self-Attention, Position-wise Feed-Forward Networks, Multi-Head Attention 등 여러 개념을 잘 이해해야 한다.
• 하이퍼파라미터 튜닝 : 학습률, 모델 크기, 레이어 수 등 다양한 하이퍼파라미터를 적절히 조절해야 하는데, 이 과정에서 시행착오가 많을 수 있다. 특히, 최적의 파라미터를 찾기 위해서는 많은 실험과 시간이 필요하다.
• 맞춤화의 어려움 : 사전 학습된 모델은 특정 데이터나 작업에 대해 학습된 상태이기 때문에, 다른 작업에 맞추려면 추가적인 미세 조정(Fine-Tuning)이 필요하다.
• 비용 문제 : 미세 조정이나 추가 학습을 하려면 대형 클라우드 서비스나 고성능 장비가 필요할 수 있으며, 이는 상당한 비용을 요구할 수 있다.

 

 

▼ 해결방안 

• 클라우드 서비스 활용 : Google Colab 이나 AWS 와 같은 클라우드 기반의 GPU 서비스를 활용하면, 개인 컴퓨터의 한계를 극복할 수 있다. 무료 또는 저렴한 비용으로 강력한 GPU 자원을 사용이 가능하다.
• 사전 학습된 모델을 적절히 활용 : Hugging Face 의 Transformers 라이브러리나 PyTorch Hub 에서 제공하는 사전 학습된 모델을 활용하면, 복잡한 모델을 처음부터 구현하지 않아도 된다. 필요에 따라 일부 파라미터만 미세 조정하여 자신만의 모델을 만들 수 있다.
• 경량화 모델 사용 : DistilBERT 나 TinyBERT 와 같은 경량화된 모델은 대형 모델의 성능을 유지하면서도 자원 소모를 줄일 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.