트랜스포머 아키텍처 이해 Part 2.
트랜스포머 모델을 위한 대표적인 최적화 기법
트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP)와 같은 딥러닝 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 복잡한 구조와 파라미터로 인해, 트랜스포머 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 최적화 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 그러한 전략 중 주요한 몇 가지에 대해 깊게 살펴보겠습니다.
1. Learning Rate Scheduling
특히 "Noam" 스케줄링은 트랜스포머 모델과 잘 어울립니다. 이 방식은 학습 초기에 학습률을 점진적으로 높이고, 일정 시점 이후에는 감소시키는 방법을 취합니다. 이렇게 함으로써 초기에는 빠르게 수렴을 추구하고, 나중에는 안정적인 학습을 위해 학습률을 줄이게 됩니다.
2. Layer Normalization
각 레이어에서 입력값의 분포를 정규화함으로써, 학습 과정이 더욱 안정적으로 진행됩니다. 이는 각 레이어의 활성화 출력이 일정한 범위와 분포를 유지하도록 돕습니다.
3. Warm-up Steps
"Noam" 스케줄링과 연계하여 사용됩니다. 초기 학습률을 점차적으로 높이는 기간을 설정하여, 학습 초기의 불안정한 학습을 방지합니다.
4. Weight Decay
오버피팅을 방지하는 규제 방법입니다. 모델의 가중치가 너무 커지는 것을 제한하여, 복잡한 모델에 대한 통제를 수행합니다.
5. Gradient Clipping
학습 중에 그래디언트 값이 너무 커져서 발생하는 그래디언트 폭발 문제를 방지하기 위해, 그래디언트의 최대 값을 제한합니다. 이렇게 하면 모델의 학습이 안정화됩니다.
6. Mixed Precision Training
16비트와 32비트 부동 소수점 연산을 혼합하여 사용하게 되어, 메모리 사용량은 줄이면서도 학습의 효율성과 속도를 높일 수 있습니다.
7. Dropout:
모델 학습 중에 무작위로 일부 뉴런을 비활성화함으로써, 모델의 과적합을 방지합니다. 트랜스포머에서는 주로 Multi-Head Attention과 Feed Forward 네트워크 부분에 적용되며, 이를 통해 모델의 각 부분이 서로 다른 특징을 학습하도록 유도합니다.
트랜스포머 모델은 복잡하지만 강력한 성능을 지니고 있습니다. 그러나 이런 성능을 제대로 발휘하기 위해서는 다양한 최적화 기법들이 필요합니다. 위에서 소개한 최적화 기법들을 적절히 조합하고 적용함으로써, 트랜스포머 모델의 학습 성능과 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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