OpenAI GPT-2

1. Background

모델이 학습한 데이터에만 잘 작동하는 narrow expert보다 generalist를 원함 → 최근 보다 넓은 범위의 dataset과 여러 과제들에 대한 GLUE benchmark 등이 제안되기 시작
기존의 Language Model(LM)은 특정 도메인에 치우친 텍스트만 데이터셋으로 활용 (예: BERT는 BookCorpous(800M words) + 위키피디아(2500M words))
Common Crawl도 고려해 봤지만, 데이터 퀄리티 이슈가 있고 데이터를 이해할 수 없어서 부적합
따라서, 본 논문에서 웹스크래핑으로 WebText 데이터셋을 새로 생성
- Reddit에서 외부(outbound) 링크 중에 karma(페이스북의 like와 유사)란 게 있고 karma 3개 이상 받은 글들만 사용
- Text subset으로 4500만개 링크가 있는데 여기에서 html 파싱, 위키피디아 문서 제거, 중복 처리 등의 전처리 후 8백만 개 문서, 40GB corpus로 간소화
또한, BERT와 달리 pre-training+fine-tuning의 조합이 아니라 학습 완료 후 더 이상의 task-specific한 데이터를 fine-tuning하지 않음 (물론 fine-tuning도 가능하며 BERT와 큰 성능 차이는 없음)

Transformer 디코더만 사용
- BERT의 셀프 어텐션이 아닌 Masked 셀프 어텐션 사용
총 4개의 모델 제시 (GPT-2 small, GPT-2 medium, GPT-2 large, GPT-2 extra large)
- GPT-2 small은 GPT-1과 파라메터 개수 동일
- GPT-2 medium은 BERT와 파라메터 개수 동일
- 약 15억개의 파라메터 개수로 GPT 대비 10배 이상 많음

주요 파라메터 변경
- 어휘 개수: 50,527개
- Context size: 512 → 1024 토큰
- Batch size: 512
각 residual 계층의 가중치 초기값에 1/sqrt(N)으로 스케일링 (N은 residual 계층들의 개수)
Layer Normalization이 원래는 attention 다음이었는데 각 sub-block의 input으로 옮겨짐
마지막 셀프 어텐션 블록에 추가 layer normalization 적용
각 모델의 learning rate는 WebText의 5%를 떼서 만든 held-out 샘플을 사용하여 수동 조정 → 여전히 WebText에 과소적합(underfitted)되었기에 더 오래 학습시키면 더 높은 성능을 얻을 수 있을 거라 기대

시작 토큰으로 <|endoftext|> 사용. 이제부턴 편의상 <s>라고 칭함
토큰 임베딩 행렬에서 해당 vocab 검색 후 Positional encoding 결과 가산
Decoder들을 거쳐 나온 출력 벡터에 토큰 임베딩 행렬을 곱해 출력 토큰의 logit(확률) 계산
입력 토큰이 Decoder 레이어를 통해 연속적으로 처리된 다음 최종 벡터(vocab 총 개수)가 생성됨. 최종 벡터는 top_1이나 top_k를 통해 가장 확률이 높은 단어를 다음 단어로 선택
- top_1: vocab 중에서 가장 확률이 높은 vocab를 선택 (top_k = 1)
- top_k: 상위 k개의 vocab를 선택 후 샘플링

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