Build nanoGPT: nanoGPT를 재현해보는 Andrej Karpathy의 새로운 저장소 & 강의

NanoGPT 재현하기

Build nanoGPT: nanoGPT를 재현해보는 Andrej Karpathy의 새로운 저장소 & 강의

PyTorchKR:pytorch::kr:

LLM 모델에 관심이 있는 개발자라면, GPT-2 모델을 처음부터 구현해보는 것에도 관심이 있을 것입니다. 이번에 Andrej Karpathy(안드레이 카파시갓파시)가 공개한 이 프로젝트는 단순히 GPT-2 모델을 재현하는 것에 그치지 않고, 이를 단계별로 따라갈 수 있도록 깔끔하게 정리된 Commit들과 YouTube 강의를 통해 많은 것을 배울 수 있을 것으로 기대합니다. :smiley:

소개

Andrej Karpathy의 nanoGPT를 처음부터 재현한 프로젝트입니다. Git 커밋은 단계별로 깨끗하게 유지되어 있어, 커밋 히스토리를 통해 모델이 어떻게 구축되는지 쉽게 따라갈 수 있습니다. 이를 통해 우리는 GPT-2 (124M) 모델을 재현할 수 있으며, 더 나아가 충분한 시간과 자원이 있다면 GPT-3 모델도 재현할 수 있습니다.

GPT-2 모델은 2019년에 출시되었으며, 현재는 약 1시간과 $10 정도의 비용으로 재현할 수 있습니다. 이 프로젝트는 인터넷 문서로 훈련된 단순한 언어 모델로, ChatGPT와 같은 대화형 AI를 다루지는 않습니다. ChatGPT와 같은 모델을 만들기 위한 후속 튜닝 과정은 추후에 다룰 예정입니다.

GPT-2와 GPT-3 모델은 둘 다 인터넷 문서로 훈련된 언어 모델입니다. GPT-2는 1억 2천 4백만 개의 매개변수를 가지고 있으며, GPT-3는 훨씬 더 큰 규모로 1,750억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 이 두 모델의 주요 차이점은 매개변수의 수와 그로 인한 성능 차이입니다. GPT-2는 더 작은 모델이지만, 여전히 강력한 성능을 보여주며, GPT-3는 훨씬 더 복잡한 문맥을 이해하고 생성할 수 있습니다.

주요 기능

  • 단계별 구현: 프로젝트의 각 단계를 Git 커밋으로 기록하여, 각 단계의 변화를 쉽게 따라갈 수 있습니다.

  • 동영상 강의: Andrej Karpathy의 YouTube 강의를 통해 각 단계별 설명을 들을 수 있습니다.

  • 모델 재현: GPT-2 (124M) 모델을 처음부터 재현할 수 있습니다.

  • 확장 가능성: 충분한 자원과 시간으로 GPT-3 모델도 재현할 수 있습니다.

사용 방법

이 프로젝트를 사용하려면, 먼저 클라우드 GPU 박스를 사용하는 것이 좋습니다. Andrej Karpathy는 Lambda를 추천합니다. 프로젝트를 시작하려면, 아래의 단계를 따르세요:

  1. 저장소를 복제(clone)합니다:

    git clone https://github.com/karpathy/build-nanogpt
    cd build-nanogpt
    
  2. 필요한 패키지를 설치합니다:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. train_gpt2.py 스크립트를 실행하여 모델을 학습합니다:

    python train_gpt2.py
    

학습이 완료되면, 모델이 생성하는 텍스트를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 10억 토큰으로 학습된 모델은 다음과 같은 텍스트를 생성합니다:

Hello, I'm a language model, and my goal is to make English as easy and fun as possible for everyone, and to find out the different grammar rules

40억 토큰으로 학습한 모델은 더 복잡한 텍스트를 생성할 수 있습니다:

Hello, I'm a language model, a model of computer science, and it's a way (in mathematics) to program computer programs to do things like write

라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이센스로 공개 및 배포되고 있습니다.

참고

build-nanoGPT 저장소

YouTube 강의

nanoGPT GitHub 저장소

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이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs:

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