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bert encoding input_ids.size(1)에 대하여
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안녕하세요 강사님.
BERT 관련 강의를 매우 유익하게 듣고 있습니다.
Embedding 파트를 학습하던 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.BERTEmbeddings 클래스 구현에서 초기화 시 max_len이 주어지는데, forward 단계에서는 input_ids.size(1)을 사용해 position embedding의 인덱스를 다시 정의하는 과정이 있습니다.
제가 이해한 바로는 이후 tokenizer에서 설정한 max_length와 실제 입력 길이가 달라질 수 있기 때문에 이러한 처리가 필요한 것으로 보였습니다. 혹시 강사님께서 강의 시 빠른 실행을 위해 tokenizer의 max_length를 모델의 max_len과 다르게 설정하셨기 때문에 해당 코드를 넣으신 것인지 궁금합니다.
일반적인 학습 환경에서는 tokenizer의 max_length와 모델의 max_len을 동일하게 맞추는 것이 자연스러울 것 같은데, 혹시 제가 놓친 부분이 있다면 설명해주시면 감사하겠습니다.
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안녕하십니까,
좋은 질문이군요.
BERT 모델의 Position Embedding의 max_len은 동적으로 입력되는 문장들의 최대 sequence length와는 다를 수 있는 상황을 고려해야 했기에 forward()에서 seq_len = input_ids.size(1) 적용한 것입니다.
예를 들어 시나리오와 같이, 짧은 대화형의 문장들은 BertTokenizer 적용할 때 padding='max_length', max_length=200를 설정할 수도 있고, 긴 연설문 문장들은 padding='max_length', max_length=1000 을 설정할 수도 있습니다. 또한 max_length를 적용하지 않고, padding='longest' 를 적용할 수도 있습니다.
그래서 일반적으로 Position Embedding의 max_len과 tokenizer의 max_length를 일치 시키지 않습니다.
Position Embedding의 max_len은 모든 경우에 대해서 할당할 수 있는 최대 position 값이라고 생각해 주시면 됩니다.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 임해빈님.
BERT 및 관련 트랜스포머 모델의 학습을 진행하시면서 이론적인 부분을 깊이 이해하고 계신 것 같습니다. 질문해 주신 내용은 BERT 모델의 포지션 임베딩 처리에 관한 부분인데요, 여기에 대해 제가 간단히 설명을 드리도록 하겠습니다.
BERT의 BERTEmbeddings 클래스에서는 실제 입력 input_ids의 길이, 즉 input_ids.size(1)을 기준으로 포지션 임베딩을 참조하여 모델 내에서 사용하도록 처리하고 있습니다. 이는 주로 입력 시퀀스 길이가 설정된 max_length보다 짧을 경우, 즉 실제 입력 데이터의 길이에 맞는 포지션 임베딩을 사용하도록 유연성을 제공하기 위함입니다.
일반적으로 학습 환경에서는 tokenizer의 max_length와 모델의 max_len을 일치시키는 것이 보편적이지만, 입력 데이터가 항상 동일한 길이를 가지진 않기 때문에 처리 단계에서 유연한 대응이 이루어지도록 이러한 설계가 사용됩니다. 이를 통해, 설정된 max_length보다 짧은 실제 데이터에 대해서도 효과적으로 대응할 수 있고, 이는 메모리 관리 측면에서의 효율성을 증대시켜 줄 수 있습니다.
이전에 비슷한 주제에 대한 질문이 있었는데 참고하시면 이해하는데 도움이 되실 것 같습니다:
- BERT 모델의 포지션 임베딩과 입력 토큰 길이의 관계
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.