언어모델의 원리와 만들기

본 글은 언어 모델(Language Model)의 원리를 설명하고 PyTorch를 사용하여 직접 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 언어 모델은 텍스트 시퀀스에 대한 임베딩 표현을 생성하여 주제 찾기, 감정 분류, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 문제에 활용됩니다.

GPT와 같은 최신 언어 모델은 대규모 데이터 학습과 미세 조정을 통해 높은 성능을 보이지만, 특정 도메인에 대한 맞춤화나 리소스 제약이 단점으로 지적됩니다. 이에 대한 대안으로 Masked Language Model(MLM)과 Causal Language Model(CLM)의 원리를 탐구하고, wikitext-2 데이터셋과 Hugging Face 토크나이저를 활용하여 PyTorch로 직접 모델을 구현하는 과정을 다룹니다.

이를 통해 언어 모델의 기본적인 이해와 실질적인 구현 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.