TinyGPT 소개
TinyGPT는 GPT 모델을 처음부터 구현하고 학습 및 추론을 수행하는 데 필요한 최소한의 코드를 제공합니다. 외부 라이브러리에 의존하지 않고 순수 Python으로 작성되어 있으며, 코드의 가독성과 이해를 최우선으로 합니다. 이러한 특성 덕분에 학습용으로 매우 적합하며, 딥러닝 모델의 핵심 개념을 배우고자 하는 개발자들에게 좋은 자료가 될 수 있습니다.
TinyGPT는 NanoGPT와 유사하게 최소한의 GPT 구현을 목표로 하지만, Tinygrad처럼 라이브러리를 학습 목적으로 구성하여 코드의 이해도를 높이고자 합니다. PyTorch나 MLX와 같은 고도화된 프레임워크와 비교했을 때, 복잡한 최적화 과정을 배제하여 학습자의 이해를 돕는다는 차별점이 있습니다.
주요 특징
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순수 Python 구현: TinyGPT는 외부 의존성 없이 순수 파이썬으로 작성되어 있어, 수정하고 이해하기 쉽습니다.
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교육적 초점: 복잡한 최적화보다는 가독성과 이해도를 우선시하여 교육용으로 적합합니다.
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모듈형 디자인: 학습과 추론의 각 단계를 처리하는 여러 모듈로 구성되어 있습니다.
프로젝트 구조
TinyGPT의 구조는 다음과 같습니다. 상세한 코드는 TinyGPT GitHub 저장소를 복제(clone)한 뒤 살펴보실 수 있습니다:
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data/
: 데이터셋을 다운로드하고 준비하는 스크립트를 포함하고 있습니다. Shakespeare 데이터셋을 위한 스크립트도 포함되어 있습니다. -
docs/
: 프로젝트에 대한 문서가 포함된 디렉토리입니다. -
examples/
: TinyGPT의 다양한 구성 요소를 활용하는 예제 스크립트 모음으로, 다음과 같은 예제 스크립트가 있습니다:-
gpt.py
: GPT 모델을 학습하고 사용하는 기본 예제 입니다. -
mnist.py
: TinyGPT의 신경망 구성 요소를 사용하여 MNIST 데이터셋을 처리하는 예제입니다.
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src/
: 라이브러리의 주요 기능이 구현된 핵심 디렉토리로 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다:-
buffer.py
: 저수준 배열 연산을 구현합니다. -
dataset.py
: 데이터 로딩과 전처리를 처리합니다. -
losses.py
: 학습에 사용되는 손실 함수를 구현합니다. -
mlops.py
: 배열 연산과 유사한 기능을 제공합니다. -
module.py
: 모델 구성 요소가 상속하는 기본 모듈을 정의합니다. -
nn.py
: 신경망 레이어와 활성화 함수가 포함되어 있습니다. -
optimizers.py
: 학습 시 사용하는 최적화 알고리즘을 구현합니다. -
tensor.py
: 기본 텐서 연산을 지원하는 최소한의 텐서 구현을 제공합니다. -
tokenizer.py
: 모델 입력을 위한 텍스트 토큰화를 처리합니다. -
utils.py
: 여러 라이브러리 전반에서 사용되는 유틸리티 함수들을 포함하고 있습니다.
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tests/
:src/
디렉토리의 각 구성 요소에 대응하는 테스트 파일이 포함된 디렉토리입니다.
라이선스
TinyGPT 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다.
TinyGPT 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.
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