트랜스포머 모델의 피드포워드 레이어는 매우 클 수 있으며, 이는 효율성의 병목 현상을 초래합니다. 스파스 게이트 믹스처 오브 익스퍼트(MoE)는 이 문제에 대한 우아한 해결책을 제공합니다. MoE는 큰 피드포워드 레이어를 여러 개의 작은 "전문가" 네트워크로 분할하고, 라우터를 사용하여 각 토큰에 대해 최적의 전문가 하위 집합을 선택함으로써 계산 비용을 크게 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 이 글에서는 MoE의 작동 방식을 자세히 설명하고, NumPy를 사용한 구현 예시를 보여주며, 전문가의 부하 분산과 같은 중요한 문제점도 논의합니다.
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이 게시글은 기계 학습 분류 작업에서 손실 함수로서의 교차 엔트로피의 역할을 명확하게 설명합니다. 정보 이론의 개념인 정보량과 엔트로피부터 시작하여 교차 엔트로피를 구축하고 KL 다이버전스와 비교합니다. 그리고 교차 엔트로피와 최대 우도 추정 간의 관계를 수치 예시를 사용하여 보여주고 기계 학습에서의 적용을 명확히 합니다.
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겉보기에는 간단한 수학 퍼즐: 네 개의 숫자 '2'와 임의의 수학 연산자만을 사용하여 임의의 자연수를 생성합니다. 초등학교 산수부터 대학교 수준의 고등 수학까지 누구나 참여할 수 있습니다. 처음에는 간단해 보이지만, 지수, 계승 등이 도입되면 난이도가 급상승합니다. 결국 물리학자 디랙은 중첩된 제곱근과 로그를 사용하여 일반 해를 발견하고, 이 오랜 난제를 우아하게 해결했습니다. 그것도 단 네 개의 2만으로.
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이 글에서는 Python에서 널리 사용되는 JIT 데코레이터 패턴, 특히 JAX 및 Triton 라이브러리에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다. 저자는 단순화된 예시를 사용하여 AST 기반, 바이트코드 기반, 추적 기반의 세 가지 JIT 데코레이터를 처음부터 구현합니다. AST 기반 접근 방식은 추상 구문 트리를 직접 조작하고, 바이트코드 기반 접근 방식은 Python의 바이트코드 인터프리터를 활용하며, 추적 기반 접근 방식은 런타임 시 함수 실행을 추적하여 표현식 IR을 구성합니다. 이 글에서는 각 접근 방식의 장단점을 자세히 설명하고, JAX와 Numba를 예시로 들어 실제 애플리케이션에서의 전략을 설명합니다.
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이 글은 분산 합의 알고리즘 Raft와 Go를 사용한 구현에 대한 시리즈의 첫 번째 게시글입니다. Raft는 여러 서버에 걸쳐 결정론적 상태 머신을 복제하는 문제를 해결하여 서버 오류가 발생하더라도 서비스 가용성을 보장합니다. 이 게시글에서는 상태 머신, 로그, 합의 모듈, 리더/팔로워 역할, 클라이언트 상호 작용 등 Raft의 핵심 구성 요소를 소개합니다. 또한 Raft의 내결함성, CAP 정리, Go를 구현 언어로 선택한 이유에 대해서도 설명합니다. 향후 게시글에서는 알고리즘 구현에 대한 자세한 내용을 설명할 것입니다.
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