[카테고리:] 허깅페이스 활용

딥러닝의 발전과 함께 다양한 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 기술이 융합되고 있습니다. 그 중 하나인 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)는 이미지와 텍스트 데이터를 동시에 다루어 언어와 시각 정보를 일관되게 처리하는 모델입니다. 이번 강좌에서는 CLIP 모델의 기초부터 활용까지 심도 있게 다뤄보겠습니다.

1. CLIP 모델 소개

CLIP은 OpenAI에 의해 개발된 모델로, 다양한 이미지와 그에 해당하는 설명이 있는 데이터를 활용하여 사전 훈련된 모델입니다. 이 모델은 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 특정 텍스트 설명에 가장 적합한 이미지를 찾거나, 반대로 이미지를 설명할 수 있습니다.

1.1 기본 아이디어

CLIP의 기본 아이디어는 컨트라스티브 학습 방식으로, 이미지와 텍스트 쌍이 올바르게 매칭되도록 학습하는 것입니다. 이를 통해 모델은 다양한 비주얼과 언어적 패턴을 함께 이해할 수 있는 능력을 가지게 됩니다.

1.2 사전학습과 파인튜닝

CLIP 모델은 대량의 이미지-텍스트 쌍 데이터로 사전 훈련을 수행합니다. 이 후, 특정 작업에 맞게 파인튜닝하여 응용할 수 있습니다.

2. CLIP 모델 아키텍처

CLIP 모델은 크게 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 하나는 이미지 인코더이며, 다른 하나는 텍스트 인코더입니다. 이들 각각의 구성 요소들은 텍스트와 이미지를 벡터 공간에서 일치시킬 수 있는 방법으로 함께 작동합니다.

2.1 이미지 인코더

이미지 인코더는 비전 트랜스포머(ViT) 또는 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처를 통해 이미지를 벡터로 변환합니다.

2.2 텍스트 인코더

텍스트 인코더는 일반적으로 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 입력된 텍스트를 벡터로 변환합니다.

3. CLIP 모델 설치와 기본 사용법

CLIP 모델을 사용하기 위해 Hugging Face Transformers 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:

pip install transformers

3.1 모델 불러오기

모델을 다음과 같이 불러올 수 있습니다:

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# CLIP 모델과 프로세서를 불러옵니다.
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

3.2 이미지와 텍스트의 유사도 평가

다음은 주어진 이미지와 텍스트 간의 유사도를 평가하는 코드입니다:

import torch
from PIL import Image

# 이미지와 텍스트 로드
image = Image.open("path_to_your_image.jpg")
text = ["A picture of a cat", "A picture of a dog"]

# 이미지와 텍스트를 전처리합니다.
inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# 모델 출력
with torch.no_grad():
    logits_per_image, logits_per_text = model(**inputs)

# 유사도 계산
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
print("Text probabilities:", probs)  # 각 텍스트 설명의 유사도 확률

4. CLIP의 응용 사례

CLIP은 다음과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있습니다:

• 이미지 검색
• 이미지 캡셔닝
• 비주얼 질문 응답
• 다양한 멀티모달 작업

5. 결론

CLIP 모델은 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하는 데 혁신적인 접근법을 제공합니다. 본 강좌에서 다룬 내용을 바탕으로 다양한 딥러닝 프로젝트에 응용해 보시기 바랍니다.

1. 서론

최근 인공지능 분야에서의 발전은 눈부신 속도로 진행되고 있습니다. 특히, 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서는
딥러닝 모델이 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 그 중에서도 CLIP(Contrastive Language–Image Pre-Training) 모델은
텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 강력한 모델로 주목받고 있습니다. 본 강좌에서는 허깅페이스의
Transformers 라이브러리를 활용하여 CLIP 기반 사전학습 모델을 불러오고 사용하는 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다.

2. CLIP 모델의 개념

CLIP 모델은 OpenAI에서 발표한 모델로, 텍스트와 이미지를 연결하여 이해할 수 있도록 훈련되었습니다.
이 모델은 대규모 데이터셋에서 텍스트와 이미지 쌍을 학습하여, 주어진 이미지에 대한 설명을 생성하거나
주어진 텍스트에 맞는 이미지를 선택하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

CLIP의 핵심 아이디어는 “대조 학습”입니다. 이는 비슷한 내용의 텍스트와 이미지 쌍은 서로 가까운 벡터 공간에 위치하고,
내용이 다른 쌍은 멀리 떨어지도록 학습하는 방식입니다. 이를 통해 CLIP은 비지도 학습으로도 매우 뚜렷한
성능을 발휘할 수 있습니다.

3. 허깅페이스 Transformers 라이브러리

허깅페이스의 Transformers 라이브러리는 자연어 처리(NLP)와 관련된 여러 가지 모델을 간편하게 사용할 수 있도록
도와주는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 통해 다양한 사전학습 모델을 불러오고, 토큰화 및 데이터 전처리
등의 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. CLIP 모델 역시 이 라이브러리에서 지원됩니다.

4. 환경 설정

CLIP 모델을 사용하기 위해서는 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Python 환경에서
아래의 명령어를 통해 Transformers 라이브러리와 관련된 패키지를 설치할 수 있습니다.

pip install transformers torch torchvision

5. CLIP 모델 불러오기

이제 본격적으로 CLIP 모델을 불러오는 방법에 대해 설명하겠습니다. 라이브러리에서 사전학습된 CLIP 모델을
쉽게 사용할 수 있습니다. 아래의 Python 코드를 통해 CLIP 모델과 토크나이저를 불러오는 예제를
살펴보겠습니다.

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# CLIP 모델과 프로세서 불러오기
model = CLIPModel.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch16')
processor = CLIPProcessor.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch16')

5.1. 모델과 프로세서 설명

위 코드에서 `from_pretrained` 메소드를 사용하여 사전학습된 CLIP 모델과 프로세서를 불러옵니다. 여기서
프로세서는 입력된 텍스트와 이미지를 처리하여 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 역할을 합니다.
즉, 이미지를 텐서 형태로 변환하고, 텍스트를 토큰화하여 모델이 입력으로 받아들일 수 있도록 합니다.

6. 이미지와 텍스트의 입력

CLIP 모델은 이미지와 텍스트 모두를 입력으로 받을 수 있습니다. 아래의 코드에서는 임의의 이미지를
다운로드하고, 해당 이미지에 대한 텍스트와 함께 모델에 입력하는 과정을 보여드립니다.

import requests
from PIL import Image

# 이미지 다운로드
url = "https://example.com/sample.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 텍스트 입력
text = "A sample image description"

6.1. 이미지 파일 준비하기

위 코드에서는 requests 라이브러리를 사용하여 이미지 파일을 다운로드합니다. 이후 Pillow 라이브러리를
사용하여 이미지를 열어줍니다. 실제로 사용할 이미지를 URL로 지정하여 다운로드할 수 있으며, 로컬에 저장된
이미지 파일을 사용해도 됩니다.

7. CLIP 모델의 추론

이제 모델에 이미지와 텍스트를 입력하여 추론을 진행해보겠습니다. 다음 코드를 통해 모델의
출력을 확인할 수 있습니다.

# 입력 데이터 전처리
inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# 모델 추론
outputs = model(**inputs)

# 유사도 점수 추출
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

print(f"예측 확률: {probs}")

7.1. 모델 추론 과정 설명

입력된 텍스트와 이미지에 대해서 `processor`를 사용하여 전처리를 진행한 후, 해당 정보를 model에 넣어 추론합니다.
그 결과로 반환된 logits를 softmax 함수를 통해 확률 분포로 변환하여 최종적인 예측 확률을 도출합니다.

8. 예제: CLIP 모델 활용하기

아래의 전체 코드를 통해 CLIP 모델을 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 보여주겠습니다.
이 코드는 주어진 텍스트에 대한 이미지의 유사도를 평가합니다.

import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# 모델과 프로세서 불러오기
model = CLIPModel.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch16')
processor = CLIPProcessor.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch16')

# 이미지 다운로드
url = "https://example.com/sample.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 텍스트 입력
text = "A sample image description"

# 입력 데이터 전처리
inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# 모델 추론
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 유사도 점수 추출
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

print(f"예측 확률: {probs}")

9. 결론

이번 강좌에서는 허깅페이스의 Transformers 라이브러리를 활용하여 CLIP 기반의 사전학습 모델을 불러오고,
이미지와 텍스트 쌍을 입력하여 유사도를 평가하는 방법에 대해 설명했습니다. CLIP 모델은 다양한 응용이
가능하며, 더욱 발전된 AI 시스템의 개발에 기여할 수 있습니다. 앞으로도 다양한 딥러닝 기술을
활용하여 인공지능의 가능성을 넓혀 나가시기 바랍니다.

10. 참고 자료

• Hugging Face’s Transformers Documentation
• CLIP: Connecting Text and Images
• PyTorch Documentation

딥러닝 분야에서 자연어 처리(NLP)는 머신러닝과 AI의 가장 큰 성공 사례 중 하나입니다. 많은 연구자와 기업들이 데이터를 처리하고, 텍스트를 이해하며, 대화형 AI 시스템을 만드는 데 있어 NLP 기술을 활용하고 있습니다. 앞으로 이 글에서는 허깅페이스(Hugging Face)의 Transformers 라이브러리를 사용하여 BigBird 모델을 기반으로 하는 토크나이징 및 인코딩 방법을 알아보겠습니다.

1. 허깅페이스 Transformers 라이브러리 소개

허깅페이스는 자연어 처리(NLP) 모델과 데이터셋, 툴을 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 라이브러리로 잘 알려져 있습니다. 이 라이브러리를 통해 우리는 여러 사전 학습 모델을 활용하여 NLP 작업을 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리의 주된 장점 중 하나는 다양한 자연어 처리 모델을 손쉽게 사용하고 Fine-Tuning할 수 있다는 것입니다.

2. BigBird 모델 개요

BigBird는 Google에서 개발한 Transformer 기반의 모델로, 기존의 Transformer 모델들이 가지는 입력 길이의 제한을 극복하기 위해 설계되었습니다. 일반적인 Transformer 모델은 입력 길이가 긴 경우 메모리와 계산 비용이 폭발적으로 증가하는 단점을 가집니다. BigBird는 Sparse Attention Mechanism을 도입하여 이런 문제를 해결합니다.

BigBird의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 적은 메모리 소비: Sparse Attention을 통해 메모리 사용을 줄입니다.
• 긴 입력 처리: 문서 같은 긴 입력을 처리할 수 있습니다.
• 다양한 NLP 태스크에 대한 성능 향상: 문서 분류, 요약, 질의 응답 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

3. BigBird 토크나이저

BigBird 모델을 사용하기 위해서는 먼저 데이터를 토크나이즈(tokenize)해야 합니다. 토크나이징은 텍스트를 개별적인 토큰(token)으로 나누는 과정입니다. 허깅페이스 Transformers 라이브러리에서는 모델에 맞춘 다양한 토크나이저를 제공합니다.

3.1. BigBird 토크나이저 설치

BigBird 토크나이저를 사용하려면 먼저 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 파이썬 코드를 실행하여 설치할 수 있습니다:

!pip install transformers

3.2. BigBird 토크나이저 사용법

설치가 완료되면 다음과 같은 코드를 사용하여 BigBird 토크나이저를 초기화하고 텍스트 데이터를 토크나이즈할 수 있습니다:

from transformers import BigBirdTokenizer

# BigBird 토크나이저 초기화
tokenizer = BigBirdTokenizer.from_pretrained('google/bigbird-base')

# 예시 텍스트
text = "딥러닝과 자연어 처리는 매우 흥미로운 분야입니다."

# 텍스트 토크나이징
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("토크나이징 결과:", tokens)
    

4. BigBird 인코딩

토크나이징 후, 토큰을 모델에 입력할 수 있는 형태로 인코딩해야 합니다. 인코딩 과정에서는 토큰을 정수 인덱스 형태로 변환하고, 이 때 패딩(padding) 및 어텐션 마스크(attention mask)도 생성합니다.

4.1. BigBird 인코딩 사용법

다음과 같은 코드를 사용하여 데이터 인코딩을 수행할 수 있습니다:

# 텍스트를 인코딩
encoded_input = tokenizer.encode_plus(
    text,
    padding='max_length',  # 최대 길이에 패딩
    truncation=True,      # 길이가 긴 경우 절단
    return_tensors='pt'  # 파이토치 텐서 형식으로 반환
)

print("인코딩 결과:", encoded_input)
# 출력 예시: {'input_ids': ..., 'attention_mask': ...}
    

5. 모델을 사용한 예제

이제 인코딩된 입력을 BigBird 모델에 입력하여 결과를 확인하는 과정을 살펴보겠습니다. 다음의 예시 코드를 통해 사전 훈련된 BigBird 모델을 사용하여 입력 텍스트의 임베딩을 생성할 수 있습니다.

from transformers import BigBirdModel

# BigBird 모델 초기화
model = BigBirdModel.from_pretrained('google/bigbird-base')

# 모델에 입력하고 출력 받기
output = model(**encoded_input)

# 출력될 모델의 임베딩
print("모델 출력:", output)
    

6. 응용 예제: 텍스트 분류

BigBird 모델을 활용한 긴 문서 텍스트 분류 예제를 살펴보겠습니다. 이 과정에서는 데이터셋을 준비하고, 모델을 훈련시키고, 테스트 데이터를 예측하는 과정을 포함합니다.

6.1. 데이터셋 준비

데이터셋은 일반적으로 약속된 형식으로 준비되어야 합니다. 아래 코드를 통해 간단한 샘플 데이터를 생성할 수 있습니다:

import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
data = {
    'text': [
        "이것은 긍정적인 리뷰입니다.",
        "완전 실망했습니다. 절대 추천하지 않습니다.",
        "이 제품은 정말 좋습니다.",
        "별로예요.",
    ],
    'label': [1, 0, 1, 0]  # 긍정은 1, 부정은 0
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
    

6.2. 데이터 전 처리

데이터를 모델에 전달하기 전에 인코딩 및 패딩을 적용해야 합니다. 다음과 같은 절차를 거칩니다:

# 모든 텍스트 데이터를 인코딩
encodings = tokenizer(df['text'].tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
labels = torch.tensor(df['label'].tolist())
    

6.3. 모델 훈련

훈련 과정을 통해 모델이 데이터를 학습하게 합니다. 이 간단한 예제에서는 에포크 수 및 옵티마이저 설정은 생략하겠습니다.

from transformers import AdamW

# 옵티마이저 설정
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

# 훈련 루프
for epoch in range(3):  # 3 에포크
    model.train()
    outputs = model(**encodings)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
    print(f"EPOCH {epoch + 1} / 3: Loss: {loss.item()}")
    

6.4. 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 사전 훈련된 모델을 테스트 데이터에 적용합니다.

model.eval()
with torch.no_grad():
    test_output = model(**encodings)
    predictions = test_output.logits.argmax(dim=1)
    
print("예측 결과:", predictions)
    

7. 결론 및 추가 참고 자료

이번 글에서는 허깅페이스의 transformers 라이브러리를 사용하여 BigBird 모델의 토크나이징 및 인코딩 과정을 살펴보았습니다. 기존의 Transformer 아키텍처의 한계를 극복한 BigBird는 긴 문서를 다루는 NLP 작업에서 개선된 성능을 보여줍니다.

더 많은 정보와 예제를 원하신다면 [Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/index) 공식 문서를 참고하시기 바랍니다. 이 글이 딥러닝과 자연어 처리 세계에 더 깊이 발을 담그는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

딥러닝의 발전과 함께 자연어 처리(NLP) 분야에서도 눈에 띄는 변화가 일어나고 있습니다. 특히,
허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머 라이브러리는 이러한 변화를 이끌어온 중요한 도구 중 하나입니다.
본 강좌에서는 트랜스포머 모델 중 하나인 BigBird를 사용하여 추론할 수 있는 데이터세트를 준비하는 방법에 대해
자세히 살펴보겠습니다.

1. BigBird란?

BigBird는 구글이 개발한 트랜스포머 기반 모델로, 긴 텍스트를 처리하는 데 최적화되어 있습니다.
기존의 트랜스포머 모델은 입력 시퀀스의 길이에 제한이 있어 긴 문서를 처리하는 데 한계가 있었으나,
BigBird는 이러한 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.
BigBird는 보다 효율적인 Attention 메커니즘을 통해 긴 텍스트를 처리할 수 있습니다.

1.1. BigBird의 장점

• 긴 시퀀스 처리: 기존 트랜스포머의 한계를 극복하고 긴 문서를 효과적으로 처리합니다.
• 효율성: Attention의 복잡도를 줄여서 계산 비용을 절감합니다.
• 다양한 NLP 태스크에 활용 가능: 텍스트 분류, 요약, 번역 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

2. 데이터셋 준비

BigBird 모델을 사용할 수 있도록 데이터셋을 준비하는 과정은 비교적 간단합니다.
우리는 주어진 데이터가 BigBird가 요구하는 형식으로 전처리되어야 하며,
이 과정에서 주의해야 할 사항들을 알아보겠습니다.

2.1. 요구되는 데이터 형식

BigBird 모델은 입력으로 텍스트와 레이블(정답)을 요구합니다.
입력 텍스트는 모델의 최대 길이를 초과하지 않아야 하며,
레이블은 분류 문제의 경우 정수로, 회귀 문제의 경우 실수로 표현되어야 합니다.

2.2. 데이터셋 불러오기

데이터셋은 CSV 파일 형식으로 제공된다고 가정하겠습니다.
아래 예제 코드는 pandas를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 불러오는 방법을 보여줍니다.

python
import pandas as pd

# 데이터셋 불러오기
data = pd.read_csv('dataset.csv')
print(data.head())

2.3. 데이터 전처리

BigBird 모델에 맞게 데이터를 전처리하는 과정입니다.
이 과정에는 텍스트 정제, 토큰화, 패딩 등이 포함됩니다.
아래는 데이터 전처리 과정을 코드로 나타낸 예제입니다.

python
from transformers import BigBirdTokenizer

# 토큰화 및 패딩
tokenizer = BigBirdTokenizer.from_pretrained('google/bigbird-roberta-base')

max_length = 512  # 입력 최대 길이 설정

def preprocess_data(text):
    inputs = tokenizer(
        text,
        max_length=max_length,
        padding='max_length',
        truncation=True,
        return_tensors='pt'
    )
    return inputs

# 데이터셋의 텍스트 열에 대해 전처리 수행
data['inputs'] = data['text'].apply(preprocess_data)
print(data['inputs'].head())

3. 모델 준비 및 추론 수행

이제 준비한 데이터를 바탕으로 BigBird 모델을 학습하고 추론할 준비가 되었습니다.
허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리는 모델의 로딩 및 추론을 매우 간단하게 수행할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.

3.1. BigBird 모델 불러오기

BigBird 모델을 불러오기 위해 transformers 라이브러리를 사용합니다.
아래 예제는 BigBird 모델을 로드하는 방법을 보여줍니다.

python
from transformers import BigBirdForSequenceClassification

# 모델 불러오기
model = BigBirdForSequenceClassification.from_pretrained('google/bigbird-roberta-base', num_labels=2)

3.2. 추론 수행

불러온 모델을 사용하여 준비된 입력 데이터에 대해 추론을 수행합니다.
아래는 모델의 추론을 수행하고 결과를 확인하는 방법을 보여주는 코드입니다.

python
import torch

# 추론 수행
def infer(inputs):
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
    return predictions

# 데이터의 첫 번째 입력에 대해 추론
pred = infer(data['inputs'][0])
print(f'예측 레이블: {pred.item()}')

4. 결론

이번 강좌에서는 허깅페이스의 BigBird 모델을 활용한 데이터셋 준비 및 추론 과정을 살펴보았습니다.
BigBird의 뛰어난 성능 덕분에 우리가 처리하기 어려웠던 긴 텍스트 데이터도 효과적으로 다룰 수 있게 되었습니다.
실제 프로젝트에 적용할 수 있도록 여러분의 데이터셋에 맞게 전처리 및 추론 코드를 수정하여 활용해 보시기 바랍니다.

4.1. 참고 자료

• Hugging Face Transformers 문서
• BigBird 논문

4.2. 질문 및 피드백

궁금한 점이나 피드백이 있으시다면 댓글로 남겨주시기 바랍니다.
더 많은 딥러닝 강좌를 원하신다면 제 블로그를 방문해 주시기 바랍니다.

1. 서론

딥러닝 분야는 최근 몇 년 동안 가파른 발전을 이뤄냈으며, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 본 글에서는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용하여 BigBird 모델로 텍스트 추론을 수행하는 방법을 다루겠습니다. BigBird는 긴 문서의 의미를 이해하고 처리하는 데 강점을 가진 모델로, 특히 길이가 긴 입력을 처리하기 위해 설계되었습니다.

2. BigBird 모델 소개

BigBird는 구글에서 개발한 모델로, Transformer의 한계를 극복하기 위해 고안되었습니다. 기존의 Transformer 모델은 입력 길이가 길어질수록 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있었습니다. BigBird는 희소성(sparsity)을 활용하여 이러한 문제를 해결하고, 4,096 토큰 이상의 긴 문서도 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

2.1. BigBird의 구조

BigBird의 구조는 기존 Transformer 모델의 어텐션 메커니즘을 확장하여, 부분적인 어텐션만 수행함으로써 성능을 높였습니다. 더 구체적으로, BigBird는 다음의 세 가지 어텐션 패턴을 조합하여 사용합니다.

• 전역 어텐션 (Global Attention): 특정 입력 토큰에 대해 모든 다른 토큰과의 상관관계를 학습합니다.
• 로컬 어텐션 (Local Attention): 인접한 토큰 간의 관계를 학습합니다.
• 랜덤 어텐션 (Random Attention): 무작위로 선택된 토큰과의 관계를 학습합니다.

3. Hugging Face 설치 및 기본 세팅

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하기 위해서는 먼저 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install transformers torch

이제 모델을 로드하고 데이터를 준비하는 과정을 시작해 보겠습니다.

4. BigBird 모델 로딩 및 데이터 준비

BigBird 모델을 사용하여 추론하기 위한 코드 예제입니다. 먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 BigBird 모델과 토크나이저를 초기화하겠습니다.

import torch
from transformers import BigBirdTokenizer, BigBirdForSequenceClassification

# 모델 및 토크나이저 초기화
tokenizer = BigBirdTokenizer.from_pretrained('google/bigbird-pegasus-large-arxiv')
model = BigBirdForSequenceClassification.from_pretrained('google/bigbird-pegasus-large-arxiv')

# 예시 입력 텍스트
text = "딥러닝은 기계 학습의 한 분야로..."

# 입력 텍스트 토큰화
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
        

위 코드에서는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리에서 BigBird 모델과 해당 토크나이저를 로드했습니다. BigBirdTokenizer를 사용하여 입력 텍스트를 토큰화하고, 모델의 입력으로 변환합니다.

5. 모델의 추론 수행하기

모델을 통해 입력 텍스트의 예측값을 생성할 수 있습니다. 아래 코드에서는 모델을 사용하여 추론을 수행하는 방법을 보여줍니다.

# 모델을 추론 모드로 전환
model.eval()

# 추론 수행
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits

# 예측 확률
predictions = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
predicted_class = torch.argmax(predictions)

print(f"예측된 클래스: {predicted_class.item()}, 확률: {predictions.max().item()}")
        

위 코드에서 모델을 평가 모드로 전환하고, 입력 텍스트에 대한 추론을 수행한 후 예측된 클래스와 해당 확률을 출력합니다.

6. 결론

BigBird 모델은 긴 입력 텍스트에 대한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용하면 모델을 손쉽게 로드하고 추론을 수행할 수 있습니다. 오늘 다룬 내용을 통해 BigBird 모델로 텍스트 분류 작업을 수행하는 기본적인 방법을 익히셨기를 바랍니다. 추가적으로 다양한 데이터셋과 태스크에 따라 BigBird 모델의 활용을 확장해 나가실 수 있기를 바랍니다.