AI 챗봇이 사람과 대화하는 시대, ChatGPT란?

OpenAI ChatGPT

OpenAI가 개발한 대규모 자연어처리 모델 GPT-3

GPT-3는 OpenAI가 개발한 대규모 자연어처리 모델로, 2020년에 발표되었습니다. GPT-3는 175억 개의 파라미터를 가지고 있어, 이전에 개발된 자연어처리 모델들에 비해 크고 강력한 성능을 보입니다.

 

GPT-3는 큰 양의 데이터를 사용하여 학습된 모델입니다. 이 모델은 주어진 입력 문장을 이해하고, 이를 바탕으로 다음에 올 단어나 문장을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, "나는 밥을" 이라는 문장을 입력하면, GPT-3는 "먹었다"나 "만들었다"와 같은 다음 단어를 예측할 수 있습니다.

 

GPT-3는 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보입니다. 예를 들어, 번역, 요약, 질문응답, 자연어 생성 등의 태스크에서 모두 우수한 성능을 보입니다. 이러한 성능은 자연어처리 분야에서 인공지능의 발전 가능성을 보여주는 중요한 사례 중 하나입니다.

 

GPT-3는 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 챗봇, 가상 비서, 자동 요약 프로그램, 검색 엔진, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 활용되고 있습니다. 이 모델은 자연어처리 분야에서 더욱 발전된 인공지능 시스템을 개발하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

하지만, GPT-3는 여전히 완벽하지 않습니다. 예를 들어, 가짜 뉴스나 혐오 발언 등의 부적절한 내용을 생성할 수 있습니다. 따라서, 이러한 모델의 사용은 적절한 윤리적 고려와 함께 이루어져야 합니다.

 

요약하면, GPT-3는 자연어처리 분야에서 강력한 성능을 보이는 대규모 모델입니다. 이 모델은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 자연어처리 분야의 발전 가능성을 보여주는 중요한 사례 중 하나입니다. 그러나, 적절한 윤리적 고려와 함께 사용되어야 합니다.

 

 

OpenAI ChatGPT

 

 

GPT 버전

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자다. 표현 그대로 사전 학습된 알고리즘을 활용해 인 간과 유사한 텍스트를 생성하는 인공지능 모델이다. 자기회귀 언어 모델(autoregressive language model)로써 입력된 텍스트(토큰)를 기반으로 다음 텍스트(토큰)을 예측해 출력한다. NLG(Natural Language Generation, 자연어 생성) 방식에 따라 구글이 개발한 트랜스포머의 디코더 부문을 차용한 모델이다.

 

 

시리즈로 표현한 이유는 GPT-1 부터 2를 거쳐 GPT-3까지 버전 업그레이드 진행되고 있기 때문이다. 올 상반기에는 GPT-4가 출시될 것이라는 루머도 존재한다. GPT 시리즈는 범용적 인공지능 모델 구축이라 는 목표를 바탕으로 발전했다.

 

대량의 코퍼스(말뭉치, 자연어 연구를 위해 추출한 언어 표본 집합)를 이용해 학습된 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리) 모델은 task에 따라 매번 fine-tuning(미세 조정)이 필요했다. GPT-1 은 라벨링이 되지 않은 데이터로 unsupervised pre-training(비지도 사전학습)을 거친 후 라벨링 데이터 로 특정 task에 대해 supervised fine-tuning을 진행하는 semi-supervised(준지도학습)을 표방했다.

 

하지만 지도학습 기반 미세 조정은 데이터에 민감하고 모델이 쉽게 망가질 수 있다는 단점이 있었다. GPT-2는 unsupervised pre-training를 진행한 후 미세 조정을 거치지 않고 다양한 task를 처리할 수 있 는 범용적 인공지능 개발을 추구했다 이를 위해 미세 조정 대신 메타 러닝(meta learning)의 일종인 in context learning(사전학습 모델에 task에 대한 텍스트 인풋을 삽입)을 활용했다.

 

GPT-3는 GPT-2와 동일한 구조지만 모델 및 데이터셋의 크기를 늘리는 방향성을 추구했다. GPT-3의 파 라미터는 1,750억 개로 GPT-2(15억 개)의 100배 이상이다. 결론적으로 task에 따라 미세 조정을 한 모 델에 비해 낮은 결과를 내는 경우도 일부 있었으나, 제로 샷과 퓨샷 러닝의 효과를 입증하며, 대부분의 task에서 SOTA(State of the art, 최신 모델)와 비등한 성능을 냈다. GPT-3의 학습 데이터셋은 웹 스크래 핑을 활용한 Common Crawl(필터링, 4,100억 개의 토큰)이 60%를 차지했고, WebText2와 Wikipedia 등을 활용해 다양성을 증가시켰다.

 

 

 

 

 

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