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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,20 @@ | ||
# RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era | ||
## TL;DR | ||
## Summary | ||
- [https://arxiv.org/pdf/2305.13048.pdf](https://arxiv.org/pdf/2305.13048.pdf) | ||
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### 주요 내용 요약 | ||
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1. **서론 및 배경**: | ||
- 이 논문에서는 순환 신경망(RNNs)과 트랜스포머 모델의 장점을 결합한 새로운 모델 구조인 RWKV를 제안합니다. 기존 RNN은 메모리 사용량이 적고 긴 시퀀스 처리에 유리하지만, 병렬 처리가 어렵고 기울기 소실 문제가 있습니다. 반면, 트랜스포머는 병렬 처리에 강점을 가지고 있지만, 시퀀스 길이에 따라 계산 복잡성과 메모리 사용이 기하급수적으로 증가하는 단점이 있습니다 . | ||
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2. **RWKV의 구조 및 기능**: | ||
- RWKV 모델은 '수용 벡터(Receptance vector)', '가중치(Weight)', '키(Key vector)', '값(Value vector)'의 네 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 이 요소들은 각 타임스텝에서 상호 작용하여 기존 RNN과는 다른 새로운 유형의 주의력 메커니즘을 구현합니다. 모델은 시간 및 채널 혼합 블록을 포함한 잔차 블록으로 구성되며, 이는 복잡한 패턴과 긴 범위 의존성을 효과적으로 포착할 수 있도록 설계되었습니다 . | ||
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3. **성능 평가 및 응용**: | ||
- RWKV 모델은 기존 트랜스포머 모델과 비교하여 유사한 또는 그 이상의 성능을 보이면서도, 훨씬 적은 메모리를 사용하여 효율성을 크게 향상시킵니다. 특히, 긴 시퀀스 데이터를 처리하는 능력이 뛰어나며, 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크에서의 경쟁력을 입증하였습니다 . | ||
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### 혁신적인 부분 | ||
RWKV의 혁신성은 기존의 복잡한 자기주의 메커니즘을 단순화하고 향상된 시간 및 채널 혼합 메커니즘을 통해 메모리 및 계산 효율성을 크게 향상시킨 점에 있습니다. 이는 병렬 처리 가능성을 유지하면서도, 특히 긴 시퀀스를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 경로를 제시합니다 . 이와 같은 특성은 RWKV 모델이 대규모 데이터를 처리하는 데 특히 유용하게 만듭니다. | ||
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이러한 혁신을 통해 RWKV는 시퀀스 처리 작업에서 계산 효율성과 모델 성능 간의 트레이드오프를 해결하는 중요한 발전을 이루었습니다. |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,20 @@ | ||
# Automated Data Visualization from Natural Language via Large Language Models: An Exploratory Study | ||
## TL;DR | ||
## Summary | ||
- [https://arxiv.org/pdf/2404.17136.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.17136.pdf) | ||
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### 주요 내용 요약 | ||
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1. **서론 및 배경**: | ||
- 자연어 기술을 이용한 데이터 시각화는 사용자가 복잡한 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있게 하는 과정입니다. 이 연구에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 사용하여 자연어 설명에서 데이터 시각화를 자동 생성하는 방법을 탐구합니다. | ||
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2. **LLM의 구조 및 기능**: | ||
- 이 연구에서는 테이블 데이터를 순차적 텍스트 프롬프트로 변환하는 여러 방법을 실험하고, LLM을 활용하여 데이터 시각화를 생성하는 과정을 평가합니다. 또한, 문맥 학습(in-context learning)을 통해 시각화의 정확성을 개선하는 다양한 최적화 전략을 제안합니다. | ||
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3. **성능 평가 및 응용**: | ||
- 실험 결과, LLM은 기존의 신경망 모델을 능가하는 성능을 보였습니다. 특히, '진행 사고(Chain-of-Thought)' 프롬프팅을 활용할 때 더욱 정확한 시각화 결과를 얻을 수 있었습니다. 이러한 접근 방식은 테이블 데이터를 기반으로 한 복잡한 시각화 요구에 효과적으로 대응할 수 있음을 시사합니다. | ||
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### 혁신적인 부분 | ||
이 연구의 혁신성은 구조화된 테이블 데이터를 효과적으로 활용하여 고품질의 데이터 시각화를 자동 생성할 수 있는 LLM의 적용 가능성을 탐구한 점에 있습니다. 특히, 인간의 사고 과정을 모방하는 '진행 사고' 최적화 전략을 통해 모델의 예측 성능을 향상시킨 점이 돋보입니다. 이러한 방법론은 향후 다양한 분야에서 데이터 시각화의 접근성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. | ||
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이 연구는 대규모 언어 모델을 이용한 데이터 시각화 분야에서 중요한 기술적 진보를 이루었으며, 실제 응용에 있어서도 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 보입니다. |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,26 @@ | ||
# ChuXin: 1.6B Technical Report | ||
## TL;DR | ||
## Summary | ||
- [https://arxiv.org/pdf/2405.04828.pdf](https://arxiv.org/pdf/2405.04828.pdf) | ||
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### 주요 내용 요약 | ||
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1. **서론 및 배경**: | ||
- ChuXin 1.6B는 완전히 오픈 소스화된 언어 모델로, 모델의 무게, 아키텍처, 훈련 데이터, 훈련 과정 및 평가 코드까지 포함하여 공개합니다. 이는 연구 커뮤니티에 투명성을 제공하고 새로운 혁신을 촉진하기 위함입니다. | ||
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2. **모델 구조 및 프리트레이닝**: | ||
- ChuXin 모델은 LLaMA 모델을 기반으로 하여 설계되었으며, 총 1.6B 파라미터를 가집니다. RoPE 위치 임베딩, RMSNorm, 그리고 특정 EOS 토큰에서 주의력 마스크를 초기화하는 방식 등을 사용하여 모델의 훈련과 성능을 최적화합니다. | ||
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3. **프리트레이닝 데이터**: | ||
- 2.3조 토큰에 달하는 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터로 훈련되었습니다. 이 데이터는 웹 문서, 인코딩, 공개 데이터베이스 등을 포함하며, 데이터의 질을 보장하기 위해 중복 제거 기술을 사용했습니다. | ||
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4. **훈련 과정**: | ||
- ChuXin은 4096의 컨텍스트 길이로 스크래치부터 훈련되었습니다. 훈련은 효율적인 구현과 혼합 정밀도를 사용하여 속도와 효율성을 높였습니다. | ||
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5. **성능 평가 및 응용**: | ||
- 다양한 벤치마크에서 ChuXin 1.6B의 성능을 평가했으며, 이는 다른 공개된 모델들과 경쟁력 있는 결과를 보였습니다. 또한, 1백만 토큰까지 컨텍스트 길이를 확장하는 실험도 수행되었습니다. | ||
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### 혁신적인 부분 | ||
ChuXin의 혁신적인 점은 전체 훈련 과정을 포함한 모델의 완전한 오픈 소스화를 실현했다는 것입니다. 이는 연구자들이 모델을 완벽하게 재현하고 수정할 수 있게 함으로써, 언어 모델의 잠재력과 한계를 더 깊이 이해할 수 있도록 합니다. 또한, 대규모 문맥 길이로의 확장은 복잡한 언어 이해 작업에서의 모델 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. | ||
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이 연구는 언어 모델링 분야에서의 과학적 이해를 심화하고 기술 혁신을 촉진하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. |
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@@ -0,0 +1,20 @@ | ||
# You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models | ||
## TL;DR | ||
## Summary | ||
- [https://arxiv.org/pdf/2405.05254.pdf](https://arxiv.org/pdf/2405.05254.pdf) | ||
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### 주요 내용 요약 | ||
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1. **서론 및 배경**: | ||
- 기존 언어 모델은 문맥 기반의 양방향 인코더 모델과 출력 생성을 위한 단방향 디코더를 사용하는 인코더-디코더 모델로 구분됩니다. 이 연구에서는 'You Only Cache Once (YOCO)'라는 새로운 디코더-디코더 구조를 도입하여 큰 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 제안합니다. | ||
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2. **YOCO의 구조 및 기능**: | ||
- YOCO는 자기 디코더와 교차 디코더의 두 부분으로 구성됩니다. 자기 디코더는 글로벌 키-값 캐시를 효율적으로 인코딩하고, 이 캐시는 교차 디코더가 교차 주의 메커니즘을 통해 재사용합니다. 이 구조는 디코더만 있는 트랜스포머와 유사하게 작동하지만, YOCO는 키-값 쌍을 단 한 번만 캐싱합니다. | ||
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3. **성능 평가 및 응용**: | ||
- YOCO는 다양한 규모의 모델 크기와 훈련 토큰 수, 문맥 길이에서 확장 가능성을 입증하였습니다. 특히, 1백만 토큰의 문맥 길이로 확장할 때 거의 완벽한 니들 검색 정확도를 달성합니다. YOCO는 인퍼런스 메모리, 사전 채우기(latency) 지연, 처리량을 대폭 개선하며, 특히 긴 시퀀스 모델링에 효과적입니다. | ||
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### 혁신적인 부분 | ||
YOCO의 혁신성은 큰 언어 모델에서 필요로 하는 메모리 요구를 대폭 줄이면서 글로벌 주의 기능을 유지한다는 점에 있습니다. 또한, 계산 흐름은 사전 채우기 단계를 대폭 가속화하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 이러한 특성은 특히 긴 문맥의 언어 모델을 효과적으로 지원하면서, 시스템 설계의 효율성을 높이는 데 기여합니다. | ||
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이 논문은 대규모 언어 모델의 성능과 효율성을 혁신적으로 향상시키며, 향후 큰 스케일의 실시간 언어 처리 응용에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. |