묻고 답해요

173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

강의 내용중 질문있습니다.

미해결

실무 중심의 딥러닝 NLP 심화: LLM 아키텍처와 파인튜닝 실전

LSTM 함수 정의전 맨 아래와 같이 정의를하는데 B같은 경우 인풋을 의미로 sentences = ["hi man", "hi woman"] 리스트의 값과 같이 2개를 받는다고 생각하면되나요? T 같은경우에는 time이 정확히 어떤것을 의미하는 것일까요?? D 또한 feature인데 어떤것을 의미하는 지모르겠습니다.. U는 아웃풋인건 이해했고요.. 혹시 아래 이미지와 같은 이미지를 기준으로 T값 2는 hi를 h, i 로 2개 받는다는 의미일까요? D와 T는 모르겠습니다.. U는 이미지 기준 4겠네요? 이부분만해결되면 코드를 더 이해할수있을것같습니다ㅜㅜ B = 2 #batch size / 2개의 인풋 값이 들어가도록 설정 T = 5 #time steps D = 1 #features U = 3 #LSTM units / LSTM output 유닛 개수 X = np.random.randn(B,T,D) print(X.shape) print("\n") print(X)

딥러닝
tensorflow
NLP

동휘김 2024-05-02T06:10:09.968Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 217

Transformer 번역기 부분에 대해 질문 있습니다.

미해결

실무 중심의 딥러닝 NLP 심화: LLM 아키텍처와 파인튜닝 실전

아래 사이트는 Encoder / Decoder를 하나의 Class로 만들었는데요..강사님도 해당 예제는 많이 보셨을거 같습니다. https://keras.io/examples/nlp/neural_machine_translation_with_transformer/ 아래와 같이 Encoder / Decoder Class를 선언하고..추가로 shape들을 찍어 보았습니다. (참고로 get_config 함수는 지면상 뺐습니다.) class TransformerEncoder(keras.layers.Layer): def init(self, num_heads, embed_dim, dense_dim, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.embed_dim = embed_dim self.dense_dim = dense_dim self.class_name = 'TransformerEncoder' self.attention = keras.layers.MultiHeadAttention(self.num_heads, key_dim=self.embed_dim, value_dim=self.embed_dim) self.dense = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(self.dense_dim, activation='relu'), keras.layers.Dense(self.embed_dim)]) self.layer1 = keras.layers.LayerNormalization() self.layer2 = keras.layers.LayerNormalization() self.support_mask = True def call(self, inputs, mask=None): tf.print('ClassName=TransformerEncoder-------------------------------------------------------') if mask is not None: #print('ClassName={}, mask.shape={}'.format(self.class_name, mask.shape)) padding_mask = mask[:, tf.newaxis, :] tf.print('mask.shape=', padding_mask.shape) else: padding_mask = None tf.print('mask=None') attention_out = self.attention(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=padding_mask) tf.print('input.shape=', inputs.shape) tf.print('attention_out.shape=', attention_out.shape) layer1_out = self.layer1(inputs+attention_out) #print('ClassName={}, layer1_out.shape={}'.format(self.class_name, layer1_out.shape)) dense_out = self.dense(layer1_out) tf.print('dense_out.shape=', dense_out.shape) return self.layer2(layer1_out+dense_out) class TransformerDecoder(keras.layers.Layer): def init(self, num_heads, embed_dim, latent_dim, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.embed_dim = embed_dim self.latent_dim = latent_dim self.class_name = 'Decoder' self.attention_1 = keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=self.num_heads, key_dim=self.embed_dim) self.attention_2 = keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=self.num_heads, key_dim=self.embed_dim) self.layer_1 = keras.layers.LayerNormalization() self.layer_2 = keras.layers.LayerNormalization() self.layer_3 = keras.layers.LayerNormalization() self.dense = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(self.latent_dim, activation='relu'), keras.layers.Dense(self.embed_dim)]) self.supports_masking=True def call(self, inputs, encoder_outputs, mask=None): tf.print('ClassName=TransformerDecoder-------------------------------------------------------') #inputs.shape=(None, 35, 32), encoder_outputs.shape=(None, 35, 32) #tf.print('aaaaaaaaa=', inputs.shape) casual_mask = self.get_casual_attention_mask(inputs) tf.print('inputs.shape=', inputs.shape) tf.print('casual_mask.shape=', casual_mask.shape) if mask is not None: padding_mask = tf.cast(mask[:, None, :], dtype='int32') padding_mask = tf.minimum(padding_mask, casual_mask) tf.print('padding_mask.shape=', padding_mask.shape) else: padding_mask = None tf.print('padding_mask = None') attention_1_out = self.attention_1(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=casual_mask) tf.print('attention_1_out.shape=', attention_1_out.shape) layer_1_out = self.layer_1(inputs+attention_1_out) attention_2_out = self.attention_2(query=layer_1_out, key=encoder_outputs, value=encoder_outputs, attention_mask=padding_mask) layer_2_out = self.layer_2(layer_1_out + attention_2_out) dense_out = self.dense(layer_2_out) tf.print('dense_out.shape=', dense_out.shape) return self.layer_3(layer_2_out + dense_out) def get_casual_attention_mask(self, inputs): #input_shape=(2, 35, 32) =(BatchSize, Sequence_len, Embed_Len) input_shape = tf.shape(inputs) batch_size, sequence_length = input_shape[0], input_shape[1] #i=(35, 1), j=(35,) #i=[[0], [1], [2], ... [35]], j=[0 1 2 ... 34] i = tf.range(start=0, limit=sequence_length)[:, tf.newaxis] j = tf.range(start=0, limit=sequence_length) # tf.cast 함수는 보통 조건에 따른 True, False 의 판단 기준에 따라 True 면 1, False 면 0을 반환한다. # mask.shape=(1, 35, 35), mask=[[[1 0 0 .. 0], [1 1 0 0 ...0], [1 1 1 1 ...1 0], [1 1 1 1 ... 1 1]]] mask = tf.cast(i>=j, dtype='int32') mask = tf.reshape(mask, (1, input_shape[1], input_shape[1])) # mult = (2, 1, 1), (BatchSize, 1, 1) mult = tf.concat([tf.expand_dims(batch_size, -1), tf.convert_to_tensor([1,1])], axis=0) return tf.tile(mask, mult) MAX_EMBED=32 MAX_VOCAB=5000 MAX_SEQ = 35 MAX_DENSE=1024 MAX_HEAD=1 encoder_inputs = keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ,), dtype='int64', name='encoder_inputs') encoder_embed_outs = PositionalEmbedding(MAX_SEQ, MAX_VOCAB, MAX_EMBED)(encoder_inputs) encoder_transformer_outs = TransformerEncoder(num_heads=1, embed_dim=MAX_EMBED, dense_dim=MAX_DENSE)(encoder_embed_outs) #encoder_transformer_outs == (None, 80, 256) decoder_inputs = keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ,), dtype='int64', name='decoder_inputs') decoder_embed_outs = PositionalEmbedding(MAX_SEQ, MAX_VOCAB, MAX_EMBED)(decoder_inputs) #decoder_embed_outs == (None, 80, 256) decoder_transformer_outs = TransformerDecoder(1, MAX_EMBED, MAX_DENSE)(decoder_embed_outs, encoder_transformer_outs) decoder_dropout_outs = keras.layers.Dropout(0.5)(decoder_transformer_outs) decoder_outputs = keras.layers.Dense(MAX_VOCAB, activation='softmax')(decoder_dropout_outs) model = keras.Model(inputs=[encoder_inputs, decoder_inputs], outputs=decoder_outputs) model.summary() 호출(호출은 Log만 찍어보게 BatchSize를 줄였습니다.) q_train_seqs = q_seqs[:2] a_train_seqs = a_seqs[:2] print(q_train_seqs.shape, a_train_seqs.shape) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit([q_train_seqs, a_train_seqs[:, :-1]], a_train_seqs[:, 1:], epochs=1) 이렇게 해서 돌리면 결과가 아래와 같이 찍힙니다. ClassName=TransformerEncoder------------------------------------------------------- mask=None input.shape= TensorShape([None, 35, 32]) attention_out.shape= TensorShape([None, 35, 32]) dense_out.shape= TensorShape([None, 35, 32]) ClassName=TransformerDecoder------------------------------------------------------- inputs.shape= TensorShape([None, 35, 32]) casual_mask.shape= TensorShape([None, 35, 35]) padding_mask = None attention_1_out.shape= TensorShape([None, 35, 32]) dense_out.shape= TensorShape([None, 35, 32]) 1/1 [==============================] - 4s 4s/step - loss: 8.2735 - accuracy: 0.0000e+00 질문은 아래와 같습니다. Encoder 파트에서 mask=None 으로 Mask가 들어있지 않습니다. 그럼 굳이 mask는 구현할 필요가 없는건지? Decoder 파트에서는 첫번째 Self-Attention 부분에서만 제대로된 마스킹 값이 들어가고 Encoder의 Key와 매핑 시키는 부분에서는 마찬가지로 padding_mask가 None 입니다. 이 부분에 대해 조금 더 자세한 설명을 해 주시면 감사하겠습니다. 다시 한번 설명 드리면 class TransformerEncoder(keras.layers.Layer): ... def call(self, inputs, mask=None): tf.print('ClassName=TransformerEncoder-------------------------------------------------------') if mask is not None: #print('ClassName={}, mask.shape={}'.format(self.class_name, mask.shape)) padding_mask = mask[:, tf.newaxis, :] tf.print('mask.shape=', padding_mask.shape) else: padding_mask = None tf.print('mask=None') #Encoder 에서 padding_mask는 None으로 찍힘 attention_out = self.attention(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=padding_mask) class TransformerDecoder(keras.layers.Layer): def call(self, inputs, encoder_outputs, mask=None): casual_mask = self.get_casual_attention_mask(inputs) #mask는 None 으로 들어옴 if mask is not None: padding_mask = tf.cast(mask[:, None, :], dtype='int32') padding_mask = tf.minimum(padding_mask, casual_mask) else: padding_mask = None # casual_mask는 현재 위치 이후는 0 으로 패딩 된 것 확인 attention_1_out = self.attention_1(query=inputs, key=inputs, value=inputs, attention_mask=casual_mask) layer_1_out = self.layer_1(inputs+attention_1_out) # 하지만 padding_mask는 None 임 attention_2_out = self.attention_2(query=layer_1_out, key=encoder_outputs, value=encoder_outputs, attention_mask=padding_mask) layer_2_out = self.layer_2(layer_1_out + attention_2_out)

딥러닝
tensorflow
NLP

LEE JONG PIL 2024-04-23T06:07:38.347Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 242

앱 리뷰 크롤링시 질문드립니다.

미해결

[무료]기초 텍스트마이닝: 앱 리뷰 분석 with 파이썬(40분 완성)

안녕하세요 선생님~~ 구글 플레이 스토어 앱 크롤링 영상 참고해서 앱 리뷰를 수집중입니다. 앱리뷰가 만건이상 아주 많은 앱이라서 기간을 분할해서 조금씩 모으려고 하는데.. 데이터 설정기간을 과거 특정 시점부터 특정시점까지만 설정해서(예를 들어 2023. 1.1 부터 3.31 까지) 하면 수집건이 자꾸 0으로만 나오는데 시간이나 변수설정을 바꿔보아도 계속 0이 나오는데 방법은 없는 걸까요? ㅠㅠ 죄송하지만 관련해서 도움주신다면 정말 감사하겠습니다!!

빅데이터
NLP
텍스트마이닝
데이터-리터러시

우아한 북극곰 2024-04-20T04:14:33.075Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 626

안녕하세요 선생님

미해결

모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬

안녕하세요 선생님 대학교에서 캡스톤디자인을 수행하고 있는 학생입니다. 판결문에서 사건의 원인,판결 결과,가중·감소 처벌 요소,키워드를 추출하고 싶은데 어떤 기술을 사용해야할지 막막하여 질문올리게 되었습니다. 거대언어모델은 지양하라고 교수님께서 말씀하셨습니다..ㅜ 조언을 주신다면 감사하겠습니다.

python
머신러닝
빅데이터
NLP
텍스트마이닝
data-clustering
데이터-리터러시

큐펀치 2024-04-18T14:29:30.934Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 332

에러가 나네요

미해결

[LLM 101] LLM 초보를 위한 Llama SFT 강의 (feat. ChatApp Poc)

모든걸 잘 따라 했는데 아래와 같은 에러가 나네요,,, 윈도우10 환경 입니다.

NLP
chatgpt
llm
llama
fine-tuning

2024-04-08T16:05:45.337Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 362

320_Custom_Sentiment_Analysis_navermovie.ipynb 실행 시 오류 납니다.

해결됨

실무 중심의 딥러닝 NLP 심화: LLM 아키텍처와 파인튜닝 실전

안녕하세요, 아래 예제도 오류가 납니다. 320_Custom_Sentiment_Analysis_navermovie.ipynb 수정 방법을 알고 싶습니다. pip install transformers[torch]` or pip install accelerate -U 이 부분은 수행했는데도 발생합니다. 확인 부탁 드립니다. ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-50-ed29579c1c8b> in <cell line: 1>() ----> 1 training_args = TrainingArguments( 2 output_dir='./results', # output 저장 directory 3 num_train_epochs=2, # total number of training epochs 4 per_device_train_batch_size=8, # batch size per device during training 5 per_device_eval_batch_size=16, # batch size per device during evaluation 4 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/training_args.py in _setup_devices(self) 1903 if not is_sagemaker_mp_enabled(): 1904 if not is_accelerate_available(): -> 1905 raise ImportError( 1906 f"Using the `Trainer` with `PyTorch` requires `accelerate>={ACCELERATE_MIN_VERSION}`: " 1907 "Please run `pip install transformers[torch]` or `pip install accelerate -U`" ImportError: Using the `Trainer` with `PyTorch` requires `accelerate>=0.21.0`: Please run `pip install transformers[torch]` or `pip install accelerate -U`

딥러닝
tensorflow
NLP

박정아 2024-04-06T16:45:00.674Z 댓글 2 좋아요 0 조회수 356

201_classify_text_with_bert_tfhub_Kor.ipynb 오류

해결됨

실무 중심의 딥러닝 NLP 심화: LLM 아키텍처와 파인튜닝 실전

안녕하세요? 201_classify_text_with_bert_tfhub_Kor.ipynb 소스 수행 시 아래와 같은 오류가 납니다. 구글 colab gpu에서 돌리고 있습니다. (오류 이미지도 같이 첨부합니다.) 왜 오류가 나는지 답변 부탁 드립니다. ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-3b4b1d94b15e> in <cell line: 1>() ----> 1 classifier_model = build_classifier_model() 2 bert_raw_result = classifier_model(tf.constant(text_test)) 3 4 print(bert_raw_result) 5 print(tf.sigmoid(bert_raw_result)) 7 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/common/keras_tensor.py in __array__(self) 59 60 def __array__(self): ---> 61 raise ValueError( 62 "A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape " 63 "an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. " ValueError: Exception encountered when calling layer 'preprocessing' (type KerasLayer). A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. You cannot convert it to a NumPy array. Call arguments received by layer 'preprocessing' (type KerasLayer): • inputs=<KerasTensor shape=(None,), dtype=string, sparse=None, name=text> • training=None

딥러닝
tensorflow
NLP

박정아 2024-04-06T15:48:15.860Z 댓글 2 좋아요 0 조회수 381

2-8 fully connected NN answer 코드 중 torch.nn.Linear 질문드립니다!

해결됨

딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다 :D 아래 코드에서 torch.nn.Linear에 해당하는 부분이 강의서 말씀해주신 aggregation에 해당되는 부분일까요? 편의상 bias 벡터는 생략된걸까요..? class Model(torch.nn.Module) : def __init__(self) : super(Model, self).__init__() self.layers = torch.nn.Sequential( # 첫번째 레이어 torch.nn.Linear(in_features = 128, out_features = 64, bias = True), # 첫번째 레이어의 activation 함수 torch.nn.Tanh(), # 두번째 레이어 torch.nn.Linear(in_features = 64, out_features = 16, bias = True), # 두번째 레이어의 activation 함수 torch.nn.Tanh(), # 세번째 레이어 torch.nn.Linear(in_features = 16, out_features = 1, bias = True), # 세번째 레이어의 activation 함수 torch.nn.Sigmoid() ) def forward (self, x) : return self.layers(x)

딥러닝
pytorch
NLP
컴퓨터-비전
cnn
rnn
transformer
llm

nanki 2024-04-02T05:18:21.566Z 댓글 1 좋아요 1 조회수 387

ToTensor와 DataLoader관련질문드립니다!

미해결

딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복

안녕하세요! 이론적 이해가 아직까지는 잘되나 코드에서 잘 이해가 가지않는 부분이 있어 질문드립니다~ ToTensor에서 왜 0~255를 0~1값으로 스케일링 하는 이유는 무엇인가요? DataLoader 에서 데이터를 미니배치로 넘기면 가로,세로 길이가 32로 바뀌는 이유는 무엇인가요? squeeze 함수를 찾아보니 길이가 1인 차원이 없는 행 백터, 열백터, 스칼라 배열을 삭제한다고 하는데, 아래에서 사용되는 이유는 무엇인가요? train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) # train_features.size()는 64개로 세분화된 미니배치 크기, 채널, 가로, 세로 길이를 보여준다. print("Feature batch shape : {}".format(train_features.size())) # train_labels.size()도 미니배치 크기만큼 있는 것을 확인할 수 있다. print("Labels batch shape : {}".format(train_labels.size())) img = train_features[0].squeeze() # squeeze() 길이가 1인 차원이 없는 행 백터, 열백터, 스칼라 배열을 삭제한다. label = train_labels[0] plt.imshow(img.permute(1,2,0)) plt.show print("Label : {}".format(labels_map[label.item()]))

딥러닝
pytorch
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컴퓨터-비전
cnn
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transformer
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nanki 2024-03-26T06:24:52.497Z 댓글 2 좋아요 1 조회수 311

트랜스포머 실습 파일 실행 시 에러가 발생합니다.

미해결

실무 중심의 딥러닝 NLP 심화: LLM 아키텍처와 파인튜닝 실전

130_Transformer.ipynb를 코랩 환경에서 실행하는데 25번째 코드 셸을 실행하면 에러가 발생합니다. 위의 모든 코드 셸을 실행한 뒤에 다음 코드를 실행하면 ValueError: Exception encountered when calling PositionalEmbedding.call (). Invalid dtype: <property object at 0x7d6f6aff73d0> Arguments received by P ositionalEmbedding.call( ): • x=tf.Tensor(shape=(64, 110), dtype=int64) 이런 에러가 발생합니다. 어디가 문제이며 어떻게 해결을 해야 할까요? # 포르투갈어와 영어를 위한 위치 인코딩 임베딩 레이어 생성 embed_pt = PositionalEmbedding(vocab_size=tokenizers.pt.get_vocab_size(), d_model=512) embed_en = PositionalEmbedding(vocab_size=tokenizers.en.get_vocab_size(), d_model=512) # 포르투갈어 입력에 대한 임베딩 적용 pt_emb = embed_pt(pt) # 영어 입력에 대한 임베딩 적용 en_emb = embed_en(en)

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Deokbae Kwak 2024-03-19T12:56:57.952Z 댓글 1 좋아요 0 조회수 494

연결중심성 정도가요...

미해결

[무료]텍스톰 TEXTOM 24 신버전 기초 강의: 빅데이터 기초 분석 논문 작성을 위한 SNS 인식 분석

연결중심성정도가요... 0.0974359 이렇게 나와도 괜찮은것인가요? 논문에서 보면 보통 연결 중심성이 2,270 이정도로 나오는 것 같아서요..

빅데이터
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텍스트마이닝
데이터-리터러시
textom

수연 :) 2024-03-18T11:41:03.870Z 댓글 2 좋아요 0 조회수 375