나만의 언어 모델 구축: Python과 NumPy를 사용한 간단한 가이드

요즘 인공지능은 어디에나 있고, 언어 모델은 그 중 큰 부분을 차지합니다. ChatGPT가 도입되었을 때 AI가 어떻게 문장의 다음 단어를 예측하거나 심지어 전체 단락을 쓸 수 있는지 궁금했을 것입니다. 이 튜토리얼에서는 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 멋진 프레임워크에 의존하지 않고 일반 Python 및 NumPy만으로 매우 간단한 언어 모델을 구축합니다.

튜토리얼을 시작하기 전에 LLM(대형 언어 모델)이 무엇인지 설명하겠습니다.

• LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 AI 모델입니다.
• 이러한 LLM은 질문에 답하고, 에세이를 작성하고, 대화를 나누는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 기본적으로 LLM은 이전 단어를 기반으로 시퀀스의 다음 단어를 예측합니다.

이 튜토리얼에서는 훨씬 간단한 버전인 바이그램 모델을 만들어

멋지시죠? 시작해볼까요!?

우리가 만들고 있는 것:

우리는 언어 모델의 작동 방식에 대한 기본 아이디어를 제공하는 바이그램 모델을 만들 예정입니다. 현재 단어를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측합니다. 너무 자세히 설명하지 않고도 어떻게 작동하는지 배울 수 있도록 간단하고 쉽게 따라할 수 있도록 하겠습니다.??

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1단계: 설정

시작하기 전에 Python과 NumPy가 준비되어 있는지 확인하세요. NumPy가 설치되어 있지 않은 경우 다음을 사용하여 빠르게 설치하세요.

pip install numpy

2단계: 기본 사항 이해

언어 모델은 문장의 다음 단어를 예측합니다. 우리는 일을 단순하게 유지하고 바이그램 모델을 구축할 것입니다. 이는 우리 모델이 현재 단어만을 사용하여 다음 단어를 예측한다는 의미입니다.

모델 학습을 위한 짧은 텍스트부터 시작하겠습니다. 다음은 우리가 사용할 작은 샘플입니다.

import numpy as np

# Sample dataset: A small text corpus
corpus = """Artificial Intelligence is the new electricity.
Machine learning is the future of AI.
AI is transforming industries and shaping the future."""

3단계: 텍스트 준비

먼저, 이 텍스트를 개별 단어로 나누고 어휘(기본적으로 모든 고유 단어 목록)를 만들어야 합니다. 이는 우리가 함께 일할 수 있는 무언가를 제공합니다.

# Tokenize the corpus into words
words = corpus.lower().split()

# Create a vocabulary of unique words
vocab = list(set(words))
vocab_size = len(vocab)

print(f"Vocabulary: {vocab}")
print(f"Vocabulary size: {vocab_size}")

여기에서는 텍스트를 소문자로 변환하고 단어로 분할합니다. 그 후, 우리는 어휘로 사용할 고유한 단어 목록을 만듭니다.

4단계: 단어를 숫자에 매핑

컴퓨터는 단어가 아닌 숫자로 작동합니다. 따라서 각 단어를 인덱스에 매핑하고 역 매핑도 생성하겠습니다(이는 나중에 다시 단어로 변환할 때 도움이 됩니다).

word_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab)}
idx_to_word = {idx: word for word, idx in word_to_idx.items()}

# Convert the words in the corpus to indices
corpus_indices = [word_to_idx[word] for word in words]

기본적으로 우리는 단어를 모델이 이해할 수 있는 숫자로 바꾸는 것뿐입니다. 각 단어에는 고유한 번호가 있습니다. 예를 들어 순서에 따라 "AI"는 0이 되고 "학습"은 1이 될 수 있습니다.

5단계: 모델 구축

이제 핵심인 바이그램 모델 구축에 대해 알아보겠습니다. 우리는 한 단어가 다른 단어 뒤에 올 확률을 알아내고 싶습니다. 이를 위해 데이터세트에 각 단어 쌍(바이그램)이 얼마나 자주 나타나는지 계산해 보겠습니다.

pip install numpy

현재 상황은 다음과 같습니다.

우리는 각 단어가 다른 단어 뒤에 얼마나 자주 나오는지 세고 있습니다(바이그램).
그런 다음 해당 개수를 정규화하여 확률로 변환합니다.
간단히 말해서, "AI" 뒤에 "is"가 자주 오면 해당 쌍이 나올 확률이 더 높아진다는 뜻입니다.

6단계: 다음 단어 예측하기

이제 주어진 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 모델을 테스트해 보겠습니다. 다음 단어의 확률 분포에서 샘플링하여 이를 수행합니다.

import numpy as np

# Sample dataset: A small text corpus
corpus = """Artificial Intelligence is the new electricity.
Machine learning is the future of AI.
AI is transforming industries and shaping the future."""

이 함수는 단어를 가져와서 확률을 찾아 해당 확률에 따라 다음 단어를 무작위로 선택합니다. "AI"를 전달하면 모델은 다음 단어로 "is"와 같은 단어를 예측할 수 있습니다.

7단계: 문장 생성

마지막으로 전체 문장을 생성해 보겠습니다! 단어로 시작하여 다음 단어를 몇 차례 예측해 보겠습니다.

# Tokenize the corpus into words
words = corpus.lower().split()

# Create a vocabulary of unique words
vocab = list(set(words))
vocab_size = len(vocab)

print(f"Vocabulary: {vocab}")
print(f"Vocabulary size: {vocab_size}")

이 함수는 초기 단어를 가져와 다음 단어를 예측한 후 해당 단어를 사용하여 다음 단어를 예측하는 식으로 진행됩니다. 어느새 완전한 문장이 완성되었습니다!

마무리

Python과 NumPy만 사용하여 처음부터 구축된 간단한 바이그램 언어 모델이 있습니다. 우리는 멋진 라이브러리를 사용하지 않았으며 이제 AI가 텍스트를 예측할 수 있는 방법에 대한 기본적인 이해를 갖게 되었습니다. 이 코드를 가지고 놀거나, 다른 텍스트를 입력하거나, 고급 모델을 사용하여 확장할 수도 있습니다.

한번 해보고 어떻게 되는지 알려주세요. 즐거운 코딩하세요!

위 내용은 나만의 언어 모델 구축: Python과 NumPy를 사용한 간단한 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!