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Dev.toAI/ML
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의존성 제로의 Pure Python 기반 과학 계산 및 MiniGPT 구현
I built a from-scratch Transformer + MiniGPT in pure Python (no PyTorch/TF/NumPy) to learn how it all fits feedback on the autograd?
AI 요약
Context
외부 라이브러리 의존성으로 인한 이식성 저하와 내부 동작 원리 파악의 어려움 해결 필요. C 기반 확장 모듈 없이 Python 표준 라이브러리만으로 고성능 수치 해석 및 딥러닝 스택 구현을 목표로 함.
Technical Solution
- 의존성 제거를 통한 범용성 확보를 위해 NumPy/PyTorch를 배제한 Pure Python 환경 설계
- 알고리즘 최적화를 통한 연산 효율 극대화로 Raw Loop의 성능 한계 극복
- O(N log N) FFT 및 O(N³) LU Decomposition 적용을 통한 시간 복잡도 최적화
- BPE부터 Attention, MiniGPT까지 이어지는 NLP 파이프라인의 수직적 통합 구현
- Scalar Autograd 시스템 구축을 통한 역전파 연산의 자동화 및 미분 로직 구현
- 18개 전문 모듈 구성을 통한 양자 회로 시뮬레이션 및 상징 수학 처리 체계 마련
실천 포인트
1. 외부 라이브러리 의존성을 최소화하여 배포 환경의 제약 사항 제거
2. 단순 루프 최적화보다 알고리즘의 시간 복잡도(Big-O) 개선을 통한 성능 확보
3. 복잡한 프레임워크 도입 전 핵심 로직을 직접 구현하여 도메인 지식 내재화