기존 라이브러리에 `constexpr`을 도입
기존 라이브러리에 `constexpr`을 도입하는 것은 생각보다 어려울 수 있습니다. 특히 이미 많은 코드가 작성된 상태에서 여러 함수와 클래스가 서로 링크되어 있을 때는 더 그렇습니다. 이를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
### 문제점
1. **모든 함수의 컴파일 시간 평가**:
`constexpr` 함수로 선언된 모든 함수는 컴파일 시간에 평가될 수 있어야 합니다. 따라서 호출하는 함수들도 동일한 조건을 만족해야 합니다. 기존 함수들이 이러한 조건을 만족하지 않는다면 `constexpr`로 변경하는 것이 어렵습니다.
2. **동적 메모리 관리 및 실행 시 종속성**:
많은 라이브러리 함수들은 동적 메모리 할당, 파일 I/O, 실행 시간에만 가능한 자원 접근 등을 포함할 수 있습니다. 이러한 함수는 `constexpr`로 선언할 수 없습니다.
3. **재귀와 반복문**:
기존 함수가 재귀 호출이나 반복문을 사용하고 있는 경우라도, `constexpr` 함수로 만들기 위해서는 이러한 호출이 컴파일 시간에 완전히 평가될 수 있어야 합니다. 이는 상수 값이 아닌 변수에 의존하는 경우 상당히 어려울 수 있습니다.
4. **라이브러리 유지보수와 호환성**:
기존 코드를 `constexpr`로 수정하면, 기존의 API를 사용하는 다른 코드와의 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 코드의 유지보수가 어려워질 수 있습니다.
### 단계적 접근 방법
기존 라이브러리에 `constexpr`을 도입하고자 한다면, 다음 단계를 고려할 수 있습니다:
1. **필요성과 우선순위 결정**:
`constexpr`을 도입함으로써 얻을 수 있는 실질적인 성능 개선이나 목적이 무엇인지 평가합니다. 반드시 고성능이 필요한 부분에 우선적으로 도입하는 것이 좋습니다.
2. **개별 함수 검토**:
`constexpr` 적용이 가능한 함수들을 개별적으로 검사하고, 컴파일 시간에 평가될 수 있도록 수정합니다. 처음에는 간단한 함수에서 시작하여 점차 복잡한 함수로 확장할 수 있습니다.
3. **단위 테스트**:
`constexpr`로 변경된 함수들이 기존 기능을 동일하게 수행하는지 단위 테스트를 통해 검증합니다. 이를 통해 변경된 코드의 안정성을 확보할 수 있습니다.
4. **점진적 통합**:
라이브러리의 주요 부분부터 점진적으로 `constexpr`을 도입합니다. 예를 들어, 수학 연산이나 상수 초기화와 같은 부분에서 시작하는 것이 좋습니다.
5. **문서화와 교육**:
라이브러리를 사용하는 팀원들에게 `constexpr`의 의도와 사용 방법을 설명하고, 관련 문서화를 통해 사용법을 명확히 합니다.
### 예시
기존 라이브러리에서 가능할 법한 `constexpr` 도입 사례를 간단히 살펴보겠습니다. 다음은 수학 연산 함수에 `constexpr`을 도입하는 예시입니다:
기존 코드:
```cpp
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
int multiply(int a, int b) {
return a * b;
}
```
변경된 코드:
```cpp
constexpr int add(int a, int b) {
return a + b;
}
constexpr int multiply(int a, int b) {
return a * b;
}
```
이처럼 단순한 수학적인 함수에서부터 `constexpr`을 도입할 수 있습니다. 그런데 `constexpr`을 도입하면, 이 함수들의 호출이 컴파일 타임에 평가될 수 있는 경우 컴파일러가 이를 상수로 치환하는 최적화를 수행할 수 있게 됩니다.
### 요약
외부 의존성이 많은 큰 라이브러리에서 `constexpr`을 도입하는 것은 도전적인 작업일 수 있습니다. 그러나 성능 향상을 위해 반드시 필요한 경우, 단계적 접근과 철저한 검증을 통해 점진적으로 `constexpr`을 도입하는 방법이 가능합니다. 특히 성능이 중요한 핵심 부분에서부터 시작하여 점진적으로 확대해 나가는 것이 바람직합니다.
http://thegear.co.kr/16164 결국 새로산 맥북프로 2개월 만에 수리하러 간다. 키보드 누르는 중에 끈적임 발생해 버렸따.
대규모 언어 모델(Large Language Model)을 기반으로 만들어진 대화형 AI
알고리즘의 핵심은 Transformer 아키텍처와 자기 회귀 언어 모델(Autoregressive Language Model)
Transformer 아키텍처와 자기 회귀 언어 모델(Autoregressive Language Model)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 중요한 역할을 합니다. 각각의 개념을 하나씩 자세히 설명해 보겠습니다.
Transformer 아키텍처
Transformer는 2017년 Google의 연구원들에 의해 소개된 모델 아키텍처로, "Attention Is All You Need"라는 논문에서 처음 등장했습니다. Transformer 모델은 이전의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델들과 달리, 전체 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있는 '어텐션 메커니즘'을 사용합니다. 이로 인해 모델의 병렬 처리 능력이 향상되고, 긴 시퀀스의 데이터에서 발생하는 의존성 문제(예: 장거리 의존성 문제)를 효과적으로 다룰 수 있게 되었습니다.
Transformer 아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- Self-Attention: 입력 시퀀스 내의 모든 단어들이 서로 '어떻게 연관되어 있는지'를 학습할 수 있게 해주는 메커니즘입니다. 이를 통해 모델은 각 단어의 문맥을 더 잘 이해할 수 있습니다.
- Positional Encoding: Transformer 모델은 기본적으로 시퀀스의 순서에 대한 정보를 갖고 있지 않습니다. 따라서 위치 정보를 입력에 추가함으로써 모델이 단어의 순서를 인식할 수 있게 합니다.
- Multi-Head Attention: 다양한 '어텐션 헤드'를 사용하여 다양한 시점에서 입력 데이터를 병렬로 처리함으로써, 모델이 다양한 관점에서 정보를 학습할 수 있게 합니다.
- Feed-Forward Neural Networks: 각 어텐션 단계 후, 모델은 추가적인 처리를 위해 피드포워드 신경망을 사용합니다.
자기 회귀 언어 모델 (Autoregressive Language Model)
자기 회귀 언어 모델은 과거의 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 모델입니다. 이 모델은 시퀀스의 현재 단어를 예측하기 위해 이전에 등장한 단어들만을 사용합니다. 자기 회귀 모델은 문장이나 문서에서 단어의 순서와 문맥을 학습하여 자연스러운 언어 생성을 가능하게 합니다.
자기 회귀 언어 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 순차적 예측: 모델은 이전 단어들의 시퀀스를 조건으로 하여 다음 단어를 순차적으로 예측합니다.
- 장기 의존성 학습: 모델은 긴 문장이나 문단에서도 이전에 나타난 단어들 사이의 관계를 학습할 수 있습니다.
- 언어 생성: 자기 회귀 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다. 이전 단어들을 기반으로 문장을 계속해서 확장해 나가는 방식으로 작동합니다.
교사 강요(Teacher Forcing)는 순환 신경망(RNN)이나 자기 회귀 모델 등 시퀀스를 생성하는 모델을 훈련시킬 때 사용되는 기법입니다. 이 방법은 모델이 시퀀스의 다음 단어를 예측할 때, 이전 단계에서 모델이 실제로 예측한 단어가 아니라 실제 정답 시퀀스에서의 이전 단어를 입력으로 사용합니다. 즉, 모델이 단어를 잘못 예측하더라도, 항상 정확한 이전 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하게 만드는 방식입니다.
교사 강요의 목적
교사 강요의 주요 목적은 모델의 학습 속도와 안정성을 향상시키는 것입니다. 초기 훈련 단계에서 모델의 예측이 부정확할 가능성이 높기 때문에, 정답 시퀀스를 제공함으로써 모델이 올바른 방향으로 더 빠르게 학습할 수 있도록 돕습니다.
교사 강요의 장점
- 빠른 수렴: 모델이 정답 시퀀스를 직접적으로 학습함으로써, 학습 과정이 빨라집니다.
- 학습 안정성: 초기 학습 단계에서 예측의 누적 오류가 학습 과정에 부정적인 영향을 미치는 것을 방지합니다.
교사 강요의 단점 및 한계
- 노출 편향(Exposure Bias): 훈련 시에는 항상 정답을 보면서 학습하지만, 실제 사용 시에는 모델의 예측을 바탕으로 다음 단어를 생성해야 합니다. 이로 인해 훈련 시와 실제 사용 시의 차이가 발생할 수 있습니다.
- 창의적인 텍스트 생성의 어려움: 모델이 정답 시퀀스에 지나치게 의존하게 되면, 새로운 혹은 창의적인 텍스트를 생성하는 능력이 제한될 수 있습니다.
교사 강요를 보완하는 방법
- 교사 강요 비율(Teacher Forcing Ratio): 모델이 자신의 예측을 입력으로 사용하는 비율과 정답 시퀀스를 사용하는 비율을 조정함으로써, 노출 편향 문제를 완화할 수 있습니다.
- Scheduled Sampling: 훈련 과정에서 점차적으로 모델이 자신의 예측에 더 의존하도록 만드는 기법입니다. 초기에는 교사 강요를 많이 사용하다가 점진적으로 자신의 예측을 사용하는 비율을 높여갑니다.
교사 강요는 모델의 훈련 과정을 개선하기 위한 효과적인 방법이지만, 그 한계를 인식하고 적절히 조절하는 것이 중요합니다.
판교역 4번 출구에 나오면 좌측에 육교가 있다. 좌측 육교를 타고 중간지점에서 우측으로 꺽으면 지하에 일렉트로 마트가 있는 건물이 있다. 1층 마트로 들어가서 엘리베이터를 타도 된다. 일렉트로 마트에서 애플 제품이 많은 전시장을 찾으면 바로 옆에 UBASE가 있다. UBASE에서 번호표를 뽑으면 된다. 아이폰 고객과 기타 고객은 구분되어 있기에 기타 고객으로 하면 차례가 금방온다.(그래도 40분 이상) 나는 애플 전화 서비스를 이미 받은 상태라 가니, 바로 키보드 전체 수리로 대화 주제가 넘어갔다. 그런데 제품을 맡겨야 한다는 말은 못 들었었는데, 맡기지 않으면 애플에서 키보드를 안 보내줘서 수리가 안된다고 했다. 이건 뭔... 황당한 이야기인지 모르겠지만... 맡길 수 밖에 없었다. 비밀번호를 따로 요구 하지 않는다. 전원 켜진 상태에서 검사 프로그램을 돌리는 것 같다. 애플 고객센터에서도 file vault를 활성화 하라고 했는데 그렇게 했다. 하드 디스크를 복사해도 일단 file vault를 깨는 마스터 솔루션이 없는 이상 보안에는 문제 없어 보였다. 인터넷을 뒤져보니 미국의 경우가 나온 기사에 해당 내용이 있긴했다. 뭐든 겪어 봐야 한다는...
Transformer는 어텐션 메커니즘을 활용하여 입력 시퀀스의 각 위치 간의 관계를 파악하고, 병렬 연산을 통해 빠른 학습을 가능케 합니다. 자기 회귀 언어 모델은 이전에 생성된 단어들을 입력으로 받아 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작합니다.
Transformer의 핵심 특징
Transformer 모델은 '어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)'을 핵심으로 사용하여, 입력 시퀀스의 각 위치 간의 관계를 파악합니다. 이는 다음과 같은 중요한 이점을 가집니다:
- 문맥 이해: Transformer는 시퀀스 내의 모든 단어 간의 관계를 직접적으로 계산함으로써, 단어의 문맥적 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.
- 병렬 처리: 전통적인 순환 신경망(RNN)과 달리, Transformer는 입력 시퀀스를 전체적으로 한 번에 처리할 수 있어, 학습 과정에서의 병렬 처리가 가능해집니다. 이는 모델 훈련 속도를 크게 향상시킵니다.
- 장거리 의존성 학습: 어텐션 메커니즘 덕분에, Transformer는 긴 입력 시퀀스에서도 먼 거리에 있는 단어들 간의 의존성을 효과적으로 학습할 수 있습니다.
자기 회귀 언어 모델의 특징
자기 회귀 언어 모델은 이전에 생성된 단어들을 입력으로 받아 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작합니다. 이 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 순차적 예측: 모델은 현재까지 생성된 시퀀스를 기반으로 다음에 올 단어를 하나씩 순차적으로 예측합니다. 이 과정은 자연스러운 언어 생성에 매우 유용합니다.
- 언어 생성 능력: 자기 회귀 모델은 주어진 텍스트에 이어질 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 자연스러운 문장을 생성하는 능력을 가집니다.
- 장기 의존성 학습: 모델은 이전 단계에서 생성된 단어들의 정보를 활용하여 다음 단어를 예측하기 때문에, 시퀀스 내의 장기 의존성을 파악하는 데 도움이 됩니다.
결합 사용
Transformer 아키텍처와 자기 회귀 언어 모델은 서로 다른 방식으로 텍스트를 처리하고 생성하지만, 두 기술을 결합하여 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 자기 회귀 언어 모델입니다. 이러한 모델은 Transformer의 강력한 문맥 이해 능력과 병렬 처리 장점을 활용하여, 효율적이면서도 자연스러운 텍스트 생성을 가능하게 합니다.
다행이 서브 맥북 에어가 있어서(성능은 더 좋은 서브... ) 일주일을 기다릴 수 있겠다. 상당사에게 여러 질문을 했을 때 늦으면 목요일 저녁이 될 것 같은데, 빠를 수도 있다고 했다. 이에, 애플 맥북 프로 키보드 수리 기간은 일주일이라고 보는게 좋을 듯. 인터넷 검색해보니 수리 기간 끝나면 80만원 정도 자비로 고쳐야 하는 것 같다. 나 역시 처음에는 문제 없다가 하루 10시간 정도씩 한달 반 정도 쓰니 나왔던 문제였다. O 키의 키감이 갑자기 변하더니 찐덕하게 들어가서 잘 안나오는 현상이 나왔다. 수리 센터에서는 키보드 전체를 2018년도의 것으로 교체해 준다고 하니 다행이다. 그 전에 이런 결함을 모르고 고생하셨던 수많은 애플 유저에게 감사한다. 수리 후에 배터리 사이클이 1이 되었다. 키보드는 4년 수리 기간 동안 수리하면 된다. 중고로 팔기전에 키보드 수리해서 배터리 사이클 1로 팔면 될 듯하다. 물론, 난 귀찮은 걸 싫어해서 넋두리니 파는 사람/사는 사람 알아서 들으시길.
판교 유베이스 위에 노브랜드가 있고 그 위에 복국 집 있다.
수리... 그리고 복요리
