페드텐서 FedTensor

우리가 무언가를 배우고 기억할 때, 뇌는 단순히 정보를 저장하는 하드 드라이브가 아닙니다. 오히려 경험을 통해 스스로를 끊임없이 조각하는 예술가와 같죠. 새로운 노래를 흥얼거리고, 친구의 얼굴을 기억하는 모든 순간, 뇌세포 사이의 연결망은 실제로 재구성되는 '리모델링'을 겪습니다. 이 연결의 강도를 조절하는 것이 바로 학습과 기억의 핵심입니다.뇌세포의 '소통 능력'은 어떻게 강해질까요?우리 뇌는 수많은 뇌세포(뉴런)들이 서로 신호를 주고받는 거대한 네트워크입니다. 이때 뇌세포들이 만나는 지점을 '시냅스'라고 부릅니다. 시냅스는 단순한 접점이 아니라, 신호의 세기를 조절하는 '볼륨 조절기'와 같습니다.이 '볼륨'을 조절하는 핵심 선수는 'AMPA 수용체'라는 단백질입니다. 신호를 받는 뇌세포에 있는 AMP..

트랜스포머의 인코더(Encoder)가 입력 문장 전체를 읽고 문맥적 의미를 풍부하게 담은 '표현(representation)'을 생성하는 역할이라면, 디코더(Decoder)는 이 표현을 참조하여 우리가 원하는 출력 문장을 한 단어씩 순차적으로 생성하는 '생성기' 역할을 합니다. 디코더 역시 인코더와 마찬가지로 동일한 구조의 여러 개 레이어(논문에서는 6개)를 쌓아 올린 형태입니다. 하나의 디코더 레이어는 크게 세 부분으로 구성됩니다.1. 디코더 레이어의 핵심 구성 요소각 디코더 레이어는 다음과 같은 세 개의 하위 레이어(sub-layer)로 이루어져 있습니다.마스크드 멀티-헤드 어텐션 (Masked Multi-Head Attention)역할: 디코더가 '지금까지 생성한' 출력 단어들 간의 관계를 파악합니..

트랜스포머 모델의 인코더는 입력 시퀀스(예: "나는 학생이다")를 받아, 각 단어(토큰)의 문맥적 의미를 풍부하게 담은 벡터 시퀀스로 변환하는 역할을 합니다. 이 벡터 시퀀스는 디코더가 번역이나 요약과 같은 작업을 수행하는 데 필요한 핵심 정보를 담고 있습니다. 인코더는 동일한 구조의 '인코더 레이어(Encoder Layer)'가 N개(오리지널 논문에서는 6개) 쌓여 있는 형태입니다.1. 인코더의 시작: 입력 처리본격적으로 인코더 레이어에 들어가기 전에, 입력 텍스트는 두 단계를 거칩니다.입력 임베딩 (Input Embedding):입력 문장의 각 단어(토큰)는 고유한 벡터로 변환됩니다. 예를 들어 "I", "am", "a", "student"라는 단어들이 각각 512차원의 벡터가 됩니다. 이 벡터는 단..

GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2)는 이름에서 알 수 있듯이 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 생성형(Generative) 모델입니다. GPT-2의 핵심 동작 원리는 자동회귀(Autoregressive)입니다. 이 문서에서는 자동회귀의 개념이 무엇인지, 그리고 GPT-2가 학습 과정에서 이 원리를 어떻게 구현하는지, 특히 '룩-어헤드 마스크'의 역할을 중심으로 자세히 설명합니다.1. 자동회귀 (Autoregressive) 란?자동회귀(AR)는 간단히 말해 "자기 자신(Auto)을 입력으로 참조하여 다음 결과를 예측(Regressive)하는" 방식입니다. 언어 모델의 맥락에서 이는 다음에 올 단어를 예측하기 위해 이전에 생성된 모든 단어들을 입력으로 사..

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 핵심 혁신 중 하나가 바로 이 '마스크드 언어 모델(Masked Language Model, MLM)'입니다. 이 개념이 왜 중요하고 어떻게 작동하는지 자세히 설명합니다.1. MLM이란 무엇이며 왜 필요한가?전통적인 언어 모델(예: GPT-1)은 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 처리하며 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습되었습니다."나는 학교에 [?]" -> 모델이 "가서"를 예측이 방식은 문맥을 한쪽 방향(왼쪽)으로만 학습한다는 한계가 있습니다. 반면, BERT는 "깊은 양방향성(deep bidirectionality)"을 구현하고자 했습니다. 즉, 문장 내 모든 단어가 자신의 왼쪽과..