chatGPT란 무엇인가?

인공지능

챗봇과 인공지능 기술의 발전으로 대화형 인터페이스가 각광을 받고 있습니다. 

그 중 가장 유명한 대화형 인공지능 프로젝트로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 있습니다. 

이번 글에서는 GPT에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformer)란?

GPT는 딥러닝 모델 중 하나인 Transformer 모델을 사용한 자연어 처리 모델입니다. 

특히 OpenAI에서 만든 GPT 시리즈는 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 자연어 처리 분야에서 엄청난 실력을 보여주고 있습니다.

GPT 모델의 핵심 역할은 인간처럼 문장을 분석하고 이해하여 새로운 문장을 생성하는 것입니다. 

이는 말로 된 커뮤니케이션 형태가 인간끼리만 가능했던 것을 컴퓨터 프로그램 상에서도 가능하게 만들어 줍니다. 

GPT 모델은 대화형 챗봇 및 기계 번역 프로그램에서 활용되어 인공지능의 우수성을 입증했습니다.

 

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GPT 역사

GPT 모델은 Transformer 모델을 기반으로 하며, 2017년 구글에서 발표된 "Attention is All You Need" 논문에서 처음으로 소개되었습니다. 이 논문에서 Transformer 모델이 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델과 비교해 효율성과 성능 면에서 우수하다는 것을 보여줬습니다. 그 뒤로 Transformer 모델을 활용하여 GPT 개발에 이어집니다.

chatGPT

https://openai.com/blog/chatgpt

 

GPT-1

GPT-1은 2018년 OpenAI에서 최초로 발표한 GPT 시리즈입니다. 크게 두 부분으로 나뉩니다. 첫 번째는 텍스트 데이터를 하나의 컴파일된 데이터셋으로 만들고, 이를 훈련해 모델을 만드는 Pretraining 단계입니다. 이 과정에서 GPT-1은 40GB의 인터넷 데이터를 사용하여 1.5억단어를 담은 모델을 생성하였습니다.

두 번째는 GPT-1 모델의 Fine-tuning 단계입니다. Fine-tuning 단계에서는 Pretraining을 이용하여 생성한 모델의 일부를 가져와 새로운 데이터에서 추가로 훈련합니다. Fine-tuning 입력데이터에 대해 번역, 분류, 생성 문제 등 다양한 분야에서 좋은 성능을 보였습니다.

GPT-2

GPT-2는 2019년 OpenAI에서 발표한 GPT-1의 후속 모델입니다. 대규모 문장 생성 기술의 최첨단 모델로써 GPT-1보다 수억 글자를 더 많은 데이터로 모델 학습을 진행했습니다. 1.5억단어 대신 14억단어를 학습 데이터로 사용하였습니다.

하지만 GPT-2에는 구두점을 포함한 774MB의 공개 텍스트가 포함되어 있어서 이를 발화나 글로 전달하는데 있어 마스크 효과를 적용하기도 했습니다.

GPT-3

GPT-3는 지금까지 사용된 GPT 모델 중 가장 대담하게 포함한 파라미터가 많은 멀티-태스킹 자연어처리 모델입니다. 2020년 6월 Open AI에서 발표한 GPT-3은 총 1750억개의 매개변수를 보유하고 있습니다. 이전 버전인 GPT-2와 같커도 116배나 큽니다. 이것은 역사적인 기록입니다.

GPT 활용 방법

GPT 모델의 주요 활용 방법은 텍스트 생성, 대화형 챗봇 및 기계 번역 프로그램입니다. GPT를 활용하는 또 한 가지 방법은 새로운 도메인에서 모델을 fine-tuning하는 것입니다. 예를 들어, GPT 모델을 나이 지정을 해주지 않은 책 상호 의약 대화 모델로 사용한다면 특정 책에 포함된 주제에 대해 정보를 제공하는 기능 제공할 수 있습니다.

GPT 모델은 기존의 사례와 달리 모두가 무료로 사용할 수 없지만 활용된 모델도 상용화되어 사용자에게 제공됩니다.

GPT의 한계점

GPT 모델의 최신 버전인 GPT-3은 1750억개 매개변수를 이용해 다양한 태스크에 성공적으로 적용되었습니다. 그러나 여기서 모델의 크기가 단점이 될 수 있습니다. GPT-3의 모델 크기로 인해 컴퓨터 자원이 매우 많이 필요합니다. 또한, 언어 생성에 대한 일반적인 지식 부재, 위험한 스타일 및 편향성으로 악용되는 문제가 있습니다.

즉, GPT-3의 경우 생성적지도(supervised generation)이 부족한 채 대규모 데이터셋을 이용한 Unsupervised Learning으로 학습한 모델이기 때문에 창의성 있는 작품 제작에 있어서 긍정적인 요소도 많지만, 가끔은 이에 반하는 결과물을 생성할 가능성도 존재한다고 합니다.

요약

지금까지 GPT(Generative Pre-trained Transformer)에 대해 알아보았습니다. GPT는 OpenAI에서 만든 자연어 처리 모델로써, 대화형 챗봇, 기계 번역 프로그램, 텍스트 생성 등에 활용됩니다. GPT-3는 최근 1750억개 매개변수에서 성공적으로 적용됐지만, 이는 컴퓨터 자원이 매우 많이 필요하며, Unsupervised Learning으로 학습한 모델이기 때문에 창의성 있는 작품 제작에도 위험이 있습니다. 프로그래밍 및 인공지능 분야에 관심있는 분들께 유용한 정보가 되었기를 바랍니다.

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