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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
GPT의 기본 구조와 다음 단어 예측기
이 게시물은 GPT가 어떻게 구성되어 있고, 특히 다음 단어 예측기(Decoder Only Transformer)를 기반으로 동작하는 방식을 설명합니다.주요 내용
- GPT는 이전 문맥을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 모델로, Transformer의 Decoder만 사용하는 구조입니다.
- 입력 문장을 벡터로 변환하고, 이를 통해 다음 단어를 예측하는 과정을 거칩니다.
- LLaMA 모델을 예로 들어, 입력된 텍스트를 이용해 대규모 사전 학습된 Base Model이 만들어지는 방식을 설명합니다.
- Decoder Only 모델은 입력 문장 특성 추출과 다음 단어 예측을 하나의 과정으로 처리하며, 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 활용해 학습됩니다.
- 포스팅에서는 PyTorch 의사코드로 LLaMA 모델의 구조를 간략히 소개합니다.
