스크래치부터 시작하는 대규모 언어 모델: Dropout 심층 분석

이 글은 Sebastian Raschka의 "스크래치부터 시작하는 대규모 언어 모델" 책에서 Dropout에 대한 장을 학습한 저자의 경험을 기록한 것입니다. Dropout은 훈련 중에 무작위로 일부 뉴런이나 가중치를 무시하여 과적합을 방지하고 모델 전체에 지식을 널리 분산시키는 정규화 기법입니다. 저자는 Dropout 구현 방법을 자세히 설명하고, 대규모 언어 모델에 적용할 때의 몇 가지 세부적인 문제, 예를 들어 어텐션 가중치 또는 값 벡터에 Dropout을 적용하는 방법과 결과적으로 얻어지는 행렬을 다시 균형을 맞추는 방법 등을 고찰합니다. 이 글에서는 실용적인 Dropout 비율 선택과 배치 처리를 위한 고차원 텐서 처리의 과제도 다루며, 향후 학습을 위한 준비를 갖추게 합니다.