곱 규칙: 곱셈이 덧셈이 되다

AI 를 자기 자신에게서 구한 주문

AI 에 가장 중요한 로그 항등식:

$lo g (A \cdot B) = lo g (A) + lo g (B)$

다시 읽기. 왼쪽은 곱셈, 오른쪽은 덧셈. 로그가 어려운 연산 (작은 float 많이 곱하기) 을 쉬운 거 (그 로그 합) 로 trade. 이건 표기 편의가 아니야 — 엔지니어링 기적.

수치 underflow: 이 항등식이 푸는 버그

Float32 가 약 $1 0^{- 38}$ 까지 표현. 0.001 짜리 100 확률 곱:

$0.00 1^{100} = 1 0^{- 300} float32 0$

결과는 수학적으로 작지만 0 아님. Float32 가 어쨌든 0 으로 round. 이제 손실 = $lo g (0) = - \infty$ , 학습 crash.

로그 먼저: $lo g (0.00 1^{100}) = 100 \cdot lo g (0.001) \approx - 690$ . 완벽 정상 float. 확률 곱하기 대신 로그-확률 합. 끝.

Log-Likelihood 가 곳곳에

이래서 거의 모든 확률 ML 손실에 로그:

Cross-entropy 손실: $- \sum_{i} y_{i} lo g (\overset{y}{^}_{i})$ — 참 클래스 로그-확률 합.
최대 likelihood 추정: $\prod_{i} p (x_{i} ∣ θ)$ X, $\sum_{i} lo g p (x_{i} ∣ θ)$ maximize.
언어 모델 학습: 다음 토큰의 negative log-likelihood 최소화, 수백만 토큰 합.

확률 많이 곱해야 하면 로그 먼저 합쳐. 수학 동일; 수치 훨씬 나음.

Code

왜 로그가 옵션 아닌가·python

import numpy as np

probs = np.array([0.001] * 100)

# Naive 방식 — underflow
direct = np.prod(probs)
print(direct)            # 0.0  — float32/64 가 포기

# Log-likelihood 방식 — 완벽 작동
log_total = np.sum(np.log(probs))
print(log_total)         # -690.776...
print(np.exp(log_total)) # 1e-300 — 로그로만 계산 가능

PyTorch 가 logits 사랑하는 이유·python

import torch

# PyTorch cross-entropy 가 이미 로그 공간에 살아
logits = torch.tensor([[2.0, 1.0, 0.5]])    # raw 모델 출력
target = torch.tensor([0])                   # 정답 클래스 인덱스

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, target)
# 내부적으로: log_softmax (logits) → target 인덱스 픽 → 음수
print(loss.item())                           # ~0.42

Exercise

0.5 를 1000 번 자기 곱 (np.prod 0.5 배열). NumPy 가 뭘 줘? 이번엔 1000 * np.log(0.5). 그러고 결과를 np.exp. 왜 두 번째 경로만 살아남?

Hint

0.5^1000 ≈ 9.3e-302 — float64 한계. 로그 경로 = -693.15 계산, exp 하면 작은 수 복원. Product 경로는 NumPy 버전마다 달라 unreliable.

곱 규칙: 곱셈이 덧셈이 되다

AI 를 자기 자신에게서 구한 주문

수치 underflow: 이 항등식이 푸는 버그

Log-Likelihood 가 곳곳에

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