Llama 처음부터 구현하기: 눈물 없이 따라 할 수 있는 실습 가이드

이 블로그 게시물에서는 저자가 축소된 버전의 Llama 언어 모델을 처음부터 구현하여 TinyShakespeare 데이터셋으로 학습시키는 과정을 자세히 설명합니다. 반복적인 접근 방식을 사용하여 저자는 RMSNorm, 회전 위치 임베딩(RoPE), SwiGLU 활성화 함수와 같은 핵심 구성 요소를 단계적으로 구현하고 각 부분의 정확성을 보장하기 위해 엄격한 테스트와 시각화를 수행합니다. 이 게시물에서는 반복적인 개발의 중요성을 강조하고 텐서 모양 확인, 어서션, 시각화 도구와 같은 다양한 디버깅 기법을 공유하여 귀중한 실무 경험을 제공합니다. 저자는 성공적으로 셰익스피어 스타일의 텍스트를 생성할 수 있는 모델을 학습시키고 성능을 평가합니다.