GPT란 무엇입니까? 당신이 알아야 할 모든 것

게시 됨: 2024-05-24

GPT는 챗봇, 코딩 도우미 등 널리 사용되는 생성형 AI 애플리케이션의 기반이 되는 AI 모델 제품군입니다. 이 기사에서는 획기적인 혁신에 대한 개요를 제공합니다.

목차

  • GPT란 무엇인가요?
  • GPT 모델은 어떻게 작동하나요?
  • GPT 모델이 어떻게 발전해왔는지
  • GPT 애플리케이션
  • GPT 모델의 장점
  • GPT 모델의 단점
  • 결론

GPT란 무엇인가요?

"GenerativePre-Trained Transformer"의 약자인 GPT는 특정 모델과 점점 더 정교해지는 인공 지능(AI) 모델 제품군을 모두 의미합니다. 원래 GPT를 시작으로 모델은 GPT-2, GPT-3, GPT-4를 포함한 여러 버전을 통해 발전해 왔으며, 각 반복에서는 크기와 기능이 확장되고 인간과 같은 기술로 복잡한 언어 작업을 처리할 수 있는 능력이 향상되었습니다. GPT 모델 제품군은 AI 전문가 그룹이 2015년에 설립하고 Elon Musk 및 Reid Hoffman과 같은 유명 창립자의 지원을 받는 AI 연구 회사인 OpenAI에서 개발했습니다.

GPT 모델은 ChatGPT 및 DALL-E를 포함하여 널리 사용되는 수많은 생성 AI 애플리케이션의 기반 역할을 합니다. GPT 모델은 광범위한 양의 텍스트 데이터를 처리하고 분석하도록 설계된 LLM(대형 언어 모델) 유형입니다. LLM은 인간과 유사한 언어를 능숙하게 모방하고 생성하도록 훈련되어 자연어 이해 및 생성이 필요한 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

GPT는무엇을 의미하나요?

GPT는 "생성 사전 훈련된 변환기(generative pre-trained Transformer)"를 의미하며, GPT가 작동하는 방식의 본질을 요약한 설명입니다.

생성

GPT 모델은 핵심 기능이 프롬프트 또는 입력 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 것이기 때문에 "생성 AI"라고 합니다. 이는 기존의 사전 정의된 데이터 입력을 분류하고 예측하도록 설계된 AI 모델과 차별화됩니다. 대조적으로, GPT와 같은 생성 AI 모델은 데이터를 분류하는 것만이 아닙니다. 대신 훈련의 일환으로 완전히 새로운 텍스트 출력, 코드, 이미지 또는 기타 창의적인 미디어를 생성합니다.

사전 훈련됨

특정 애플리케이션에 맞게 조정되기 전에 GPT 모델은 초기 사전 학습 단계를 거칩니다.사전 훈련은 잘 선별된 데이터 세트에서 모델을 훈련함으로써 임의의 프롬프트에서 인간과 유사한 응답을 생성하는 모델의 기본 기능을 설정합니다. 이는 모델의 일반적인 언어 이해 기능을 위한 토대를 마련합니다.

기본 사전 학습이 완료되면 개발자는 작업별 데이터에 대한 추가 학습을 통해 보다 전문적인 목적에 맞게 모델을미세 조정할 수 있습니다.예를 들어, 사전 훈련된 GPT 모델은 대화형 데이터 세트에서 미세 조정되어 챗봇으로 작동할 수 있습니다. 또는 프로그래밍 및 코드 생성 작업을 지원하기 위해 특정 코드베이스 또는 문서를 미세 조정할 수 있습니다. 사전 학습은 대상 사용 사례에 맞게 모델을 최적화하기 위해 개선할 수 있는 일반적인 언어 기술을 제공합니다.

변신 로봇

순환 신경망(RNN) 및 장단기 기억(LSTM) 네트워크와 같은 잘 알려진 AI 아키텍처는 텍스트 시퀀스를 점진적으로 처리하므로 전체 컨텍스트와 복잡한 단어 구조를 캡처하기가 어렵습니다.Transformer는 모든 단어를 순차적으로 분석하고 식별된 관계를 기반으로 연결을 구축하는 Self-Attention 메커니즘을 통해 자연어 처리에 혁명을 일으켰습니다.

변환기는 개별 단어가 아닌 전체 시퀀스를 전체적으로 처리함으로써 다른 아키텍처보다 복잡한 언어 구조를 훨씬 더 잘 파악할 수 있습니다. 그러나 변환기의 '이해'는 실제로는 단지 통계적 패턴일 뿐 인간과 같은 이해나 추론이 아닙니다.

2017년 기계 번역을 위해 처음 도입된 Transformer의 셀프 어텐션 기능은 획기적인 것으로 대규모 데이터 세트에 대한 교육을 가능하게 했습니다. 따라서 변환기 아키텍처는 이제 대부분의 최신 생성 AI 플랫폼을 표준 아키텍처 구성 요소로 뒷받침합니다.

프롬프트에서 응답까지 - GPT 모델 작동 방식

GPT 모델은 프롬프트 라고 하는 특정 사용자 입력에 대한 적절한 응답을 예측하는 방식으로 작동합니다.원래 이러한 모델은 주로 텍스트 기반 프롬프트를 통해 상호 작용했지만, 발전을 통해 업로드된 문서와 이미지를 처리하고 입력 데이터를 위한 API 및 외부 도구에 액세스하는 기능이 도입되었습니다.

GPT 모델은 프롬프트를토큰 이라는 더 작은 세그먼트로 나눈 다음 정교한 알고리즘을 사용하여 이러한 토큰을 분석합니다.이 프로세스는 프롬프트 내에서 토큰의 의미를 해독하는 데 도움이 됩니다. 의미가 추출되면 모델은 예상 답변과 통계적으로 가장 일치할 가능성이 높은 응답을 생성합니다.

GPT 모델 학습 방법

각 GPT 모델의 학습 프로세스는 다양하지만 일반적으로 이를비지도 및 지도의두 단계로 분류할 수 있습니다.

감독되지 않은 훈련

초기 사전 훈련 단계에서 GPT 모델은 Wikipedia 기사, 디지털 서적, 온라인 토론과 같은 다양한 소스에서 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 수집합니다. 예를 들어, GPT-2는 800만 개의 웹 페이지에 대해 훈련을 받은 반면 최신 GPT-4는 5000억 개의 책 페이지에 해당하는 페타바이트의 텍스트 데이터를 사용한 것으로 알려졌습니다.비지도 단계라고 불리는 이러한 자기 감독 사전 훈련의 목표는 모델이 자연어 프롬프트를 이해하고 인간과 유사한 반응을 일관되게 생성할 수 있도록 하는 것입니다.이 단계에서는 데이터가 무엇을 나타내는지 모델에 명시적으로 알려주지 않습니다. 대신 모델은 변환기 아키텍처를 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 식별합니다.

지도 교육

비지도 단계가 완료된 후지도 학습을 사용하여 GPT 모델을 개선합니다.지도 학습에서 인간은 인간이 원하는 응답과 해롭거나 부정확한 응답을 모델에 가르치는 것을 목표로 맞춤화되고 레이블이 지정된 프롬프트와 응답을 사용하여 모델을 훈련합니다.

감독 훈련에는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)라는 프로세스도 포함됩니다. RLHF 프로세스에서 인간은 시간이 지남에 따라 모델이 더 높은 품질의 응답을 생성하도록 응답을 평가합니다.

미세 조정 중에 GPT 모델에는 수행할 기능과 관련된 특정 유형의 데이터가 제공될 수도 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 대화 텍스트와 정확한 컴퓨터 코드를 생성하는 일반적인 기능을 지원하기 위해 대화 대화 및 공개적으로 사용 가능한 컴퓨터 코드를 미세 조정했습니다.

GPT 모델이 어떻게 발전해왔는지

2018년부터 OpenAI는 GPT-2, GPT-3 및 최신 GPT-4를 포함한 여러 버전의 GPT 모델을 출시했으며, 각 버전은 언어 처리 작업에서 더 큰 복잡성과 기능을 달성하기 위해 마지막 버전을 기반으로 구축되었습니다.

GPT-1

2018년에 도입된 GPT-1은 GPT 아키텍처 및 교육 접근 방식의 잠재력을 보여주었습니다. 간단한 질문에 대답하고 문장을 바꿔 쓰는 것과 같은 기본적인 언어 작업이 가능했습니다. 그러나 GPT-1은 규모가 작고 훈련 데이터세트가 단순하기 때문에 짧은 프롬프트와 응답에 가장 적합했습니다. 이러한 제한으로 인해 긴 대화에서 맥락을 유지하는 데 어려움을 겪었고, 텍스트 길이가 늘어남에 따라 출력의 일관성이 떨어지는 경우가 많았습니다.

GPT-2

2019년 2월에 출시된 GPT-2는 GPT-1보다 10배 더 큰 데이터 세트에서 훈련되었기 때문에 상당한 업그레이드를 나타냈습니다. 이러한 확장된 교육 기반을 통해 GPT-2는 더 길고 일관된 텍스트를 생성하고 작업별 교육 없이 텍스트 요약, 질문 답변, 언어 번역과 같은 작업을 처리할 수 있었습니다. 이러한 발전에도 불구하고 GPT-2는 여전히 미묘한 맥락 이해에 어려움을 겪었고 때로는 관련성이 부족하거나 사용자 의도에서 벗어난 응답을 생성했습니다.

GPT-3 및 GPT-3.5

2020년 6월에 출시된 GPT-3는 자연어 처리, 코드 생성, 문장 해독과 같은 기본 추론 작업에서 향상된 능력을 자랑하는 등 이전 모델에 비해 상당한 발전을 이루었습니다. 1,750억 개의 매개변수라는 엄청난 규모를 갖춘 GPT-3는 더 긴 텍스트 범위에 걸쳐 컨텍스트 보존 및 일관성을 크게 향상시켰습니다. 그러나 크기가 커짐에 따라 계산 요구 사항 및 미세 조정에 어려움이 발생하여 때로는 예측할 수 없거나 편향된 출력이 발생하기도 했습니다.

2022년 OpenAI는 GPT-3의 개선된 버전인 GPT-3.5를 출시했습니다. 최신 데이터 세트에 대한 교육과 추가적인 미세 조정을 통해 이 버전은 유해하거나 부적절한 응답이 생성될 가능성을 줄이도록 설계되었습니다. GPT-3.5는 정확성과 안전성 측면에서 지속적으로 발전했지만 복잡하거나 틈새 상황에서 상황별 정확성을 유지하는 것은 여전히 ​​어려운 과제였습니다.

GPT-4

2023년 3월 OpenAI는 훈련에 대한 제한된 세부 정보를 제공하는 GPT-4를 출시했습니다. 더 길고 복잡한 프롬프트를 처리하는 능력과 크게 향상된 컨텍스트 유지 기능을 통해 GPT-4는 GPT 아키텍처에서 상당한 발전을 이루었습니다. GPT-4는다중 모드 모델이기도 합니다. 즉, 텍스트와 이미지가 모두 포함된 프롬프트를 해석할 수 있습니다.GPT-4는 향상된 정확성과 기능을 제공하지만 다양하고 미묘한 작업 전반에 걸쳐 일관된 신뢰성을 보장하는 데 계속해서 어려움을 겪고 있습니다.

GPT 애플리케이션

GPT 모델은 기술 지식이 없는 사용자와 개발자 모두 창의적인 콘텐츠 생성, 복잡한 문서 분석, 고객 서비스 간소화 등 광범위한 작업을 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.

챗봇

챗봇은 GPT 모델의 가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 미세 조정을 통해 개발자는 GPT 모델을 추가로 사용자 정의하여 비즈니스에 고객 서비스를 제공하거나 포커와 같은 카드 게임을 가르치는 등 특정 목적을 위한 특수 챗봇을 만들 수 있습니다. 이 사용자 정의는 매력적이고 상황에 맞는 상호 작용을 지원하여 보다 개인화되고 유용한 사용자 경험을 제공합니다.

창의적인 작업

GPT 모델은 브레인스토밍이나 기존 콘텐츠 개선을 위한 아이디어 제공과 같은 다양한 창의적인 작업을 지원할 수 있습니다. GPT 모델이 창의적인 작업에 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

  • 소설, 시, 광고 등 독창적인 콘텐츠 초안 작성
  • 영화 대본 개요나 벽화 테마 등 창의적인 노력을 위한 아이디어 생성
  • 기존 콘텐츠를 더 읽기 쉽게 만들거나 다양한 청중의 관심을 끌 수 있는 방법 제안

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학업지원

GPT 모델은 복잡한 수학적 개념을 설명하고, 매력적인 교육 콘텐츠를 만들고, 연구 조교 역할을 하고, 퀴즈와 시험 문제를 개발하는 데 도움을 주기 위해 학문적 환경에 적용할 수 있습니다.

데이터 분석

모든 GPT 모델은 데이터 분석 작업을 지원할 수 있지만 특히 GPT-4는 복잡한 문서 분석, 데이터 추세 요약, Microsoft Excel 문서와 같은 구조화된 데이터 소스의 측정항목 보고에 탁월합니다. 또한 소셜 미디어 댓글, 리뷰, 설문조사를 통해 고객 감정을 분석할 수도 있습니다.

이미지 분석

GPT-4를 사용하면 사용자는 텍스트 프롬프트와 함께 분석을 위해 이미지를 업로드할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 이미지를 편집 가능한 형식으로 변환하고, 소셜 미디어 게시물에 대한 캡션을 만들고, 제품 설명 초안을 작성하고, 시각 장애가 있는 사용자를 위한 보조 기술과 함께 사용할 이미지 설명을 만드는 등 다양한 작업에 유용합니다.

코딩 지원

GPT 모델은 컴퓨터 프로그램을 설명하고, 효율성과 유지 관리를 위해 코드를 최적화하고, 테스트 사례를 생성하고, 프로그래밍 언어 간 코드를 변환함으로써 개발자를 지원할 수 있습니다. 이러한 기능은 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

GPT 모델의 장점은 무엇입니까?

GPT 모델은 중요한 사용자 정의를 지원하여 작업을 자동화하는 유연하고 효율적인 방법을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 계약 분석, 예측 분석, 사이버 보안 위협 탐지 등 다양한 요구 사항에 맞는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 적응성은 다양한 부문에서 AI의 광범위한 채택을 촉진했습니다.

GPT 모델의 단점은 무엇입니까?

정교함에도 불구하고 GPT 모델에는 한계가 있습니다. 일반적으로 마감 날짜가 있는 고정 데이터 세트에 대해 교육을 받기 때문에 마지막 교육 마감 이후 실시간 업데이트나 데이터를 통합할 수 없습니다. 또한 GPT-4는 이미지를 분석할 수 있지만 GPT 모델은 텍스트 기반이므로 GPT-4는 실제로 또 다른 생성 AI 모델인 DALL-E를 사용하여 이미지를 분석하고 생성합니다. 이는 일반 사용자에게는 문제가 되지 않을 수 있지만 개발자는 기본적으로 다중 모드 모델이 사용 사례에 더 적합하다는 것을 알 수 있습니다. 마지막으로, 잠재적 편견, 개인 정보 보호 문제, 잘못된 정보 유포, 저작권 보호 침해, 위험한 콘텐츠 생성 등을 통한 오용 가능성에 대한 윤리적 우려가 지속됩니다.

GPT: AI 게임 체인저

AI 모델의 GPT 시리즈는 인간과 유사한 상호 작용을 모방하고 여러 부문에 걸쳐 복잡한 작업을 지원하는 기계의 기능을 크게 향상시켰습니다. 지속적인 발전을 통해 이러한 모델은 창의적이고 분석적인 노력을 모두 향상시킬 것을 약속합니다. 그럼에도 불구하고 이는 부지런한 연구와 조치가 필요한 심각한 윤리적 및 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 앞으로도 GPT 기술의 개발은 계속해서 AI 연구의 중심 주제가 되어 전 세계 기술 채택의 미래를 형성할 것입니다.