docs/source/ko/model_doc/gpt2.md

GPT-2[[gpt-2]]

GPT-2는 GPT의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40GB 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 이 모델은 제로샷 설정에서 많은 다운스트림 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다.

모든 원본 GPT-2 체크포인트는 OpenAI community 조직에서 찾을 수 있습니다.

오른쪽 사이드바의 GPT-2 모델을 클릭하여 GPT-2를 다양한 언어 작업에 적용하는 더 많은 예시를 확인하세요.

아래 예시는 [Pipeline] 또는 [AutoModel], 그리고 명령줄에서 GPT-2로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

import torch
from transformers import pipeline

# 텍스트 생성을 위한 파이프라인 생성
pipeline = pipeline(task="text-generation", model="openai-community/gpt2", dtype=torch.float16, device=0)
pipeline("Hello, I'm a language model")

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 사전 학습된 모델과 토크나이저 로드
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-community/gpt2", dtype=torch.float16, device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")

# 입력 텍스트를 토큰화하고 GPU로 이동
input_ids = tokenizer("Hello, I'm a language model", return_tensors="pt").to("cuda")

# 텍스트 생성
output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

echo -e "Hello, I'm a language model" | transformers run --task text-generation --model openai-community/gpt2 --device 0

transformers backend를 사용하여 vLLM으로 모델을 서빙할 수도 있습니다.

vllm serve openai-community/gpt2 --model-imp transformers

양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용할 수 있는 더 많은 양자화 백엔드에 대해서는 Quantization 개요를 참조하세요.

아래 예시는 bitsandbytes를 사용하여 가중치만 4비트로 양자화합니다.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, pipeline

# 양자화 설정 구성
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

# 양자화된 모델 로드
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "openai-community/gpt2-xl",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

# 토크나이저 로드 및 텍스트 생성
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2-xl")
inputs = tokenizer("Once upon a time, there was a magical forest", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

참고사항[[notes]]

• GPT-2는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩하세요.
• GPT-2는 이전에 계산된 키-값 어텐션 쌍을 재사용할 수 있습니다. [GPT2Model.forward]의 past_key_values 매개변수로 이 기능에 접근하세요.
• Mistral의 학습 안정성 개선 사항을 적용하려면 scale_attn_by_inverse_layer_idx와 reorder_and_upcast_attn 매개변수를 활성화하세요.

GPT2Config

[[autodoc]] GPT2Config

GPT2Tokenizer

[[autodoc]] GPT2Tokenizer - save_vocabulary

GPT2TokenizerFast

[[autodoc]] GPT2TokenizerFast

GPT2 특정 출력[[gpt2-specific-outputs]]

[[autodoc]] models.gpt2.modeling_gpt2.GPT2DoubleHeadsModelOutput

GPT2Model

[[autodoc]] GPT2Model - forward

GPT2LMHeadModel

[[autodoc]] GPT2LMHeadModel - forward

GPT2DoubleHeadsModel

[[autodoc]] GPT2DoubleHeadsModel - forward

GPT2ForQuestionAnswering

[[autodoc]] GPT2ForQuestionAnswering - forward

GPT2ForSequenceClassification

[[autodoc]] GPT2ForSequenceClassification - forward

GPT2ForTokenClassification

[[autodoc]] GPT2ForTokenClassification - forward