챗GPT는 OpenAI의 원리 정리

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어 모델로, GPT-4 아키텍처에 기반합니다. GPT는 'Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 사용한 사전 학습된 생성 모델입니다. GPT의 원리를 이해하려면 다음 세 가지 주요 개념에 대해 알아야 합니다: 트랜스포머, 사전 학습, 그리고 파인 튜닝.

트랜스포머(Transformer) 아키텍처

트랜스포머는 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)을 대체하는 새로운 신경망 구조로, 자연어 처리(NLP) 작업에 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 사용해 입력 텍스트의 각 부분에 대한 관련성을 학습하고, 다음 단어를 예측할 때 이를 활용합니다.

사전 학습(Pre-training)

GPT는 대량의 텍스트 데이터셋으로부터 언어의 통계적 패턴을 학습하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 모델은 문법, 어휘, 실제 세계 지식 등 다양한 언어 관련 정보를 습득하게 됩니다. 사전 학습은 비지도 학습 방식으로 이루어지며, 모델은 주어진 텍스트의 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다.

파인 튜닝(Fine-tuning)

사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 적용하기 위해, 작업과 관련된 라벨이 있는 데이터셋을 사용해 추가적인 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 필요한 세부적인 지식과 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 챗봇을 만들기 위해선 대화 데이터를 사용해 모델을 파인 튜닝할 수 있습니다.

챗GPT는 이러한 원리를 바탕으로 사용자의 질문에 대해 적절한 응답을 생성하는 능력을 가지게 됩니다. 사전 학습을 통해 배운 언어 지식을 활용하여 적절한 응답을 생성하고, 파인 튜닝을 통해 특정 작업(예: 대화)에 대한 이해와 성능을 개선합니다. 이 과정을 통해 챗GPT는 다양한 주제와 질문에 대해 자연스러운 대화를 이끌어 낼 수 있게 됩니다.

챗GPT는 입력 텍스트를 토큰화하여 숫자로 변환한 후, 트랜스포머 모델에 전달합니다. 모델은 각 단어에 대한 셀프 어텐션을 계산하며 문장 구조와 문맥 정보를 파악합니다. 이후, 다음 단어를 예측하기 위해 확률 분포를 생성하고 가장 높은 확률을 가진 단어를 선택합니다. 이 과정을 반복하여 완전한 응답 문장을 생성합니다.

또한, GPT는 순차적으로 처리되는 언어 모델이기 때문에, 대화에서 이전 발언의 문맥을 고려하여 적절한 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 사용자의 질문과 이전에 주고받은 대화 내용을 함께 입력으로 제공하여 모델이 문맥을 파악할 수 있게 합니다.

요약하면, 챗GPT는 트랜스포머 아키텍처를 사용한 사전 학습된 언어 모델로, 대화와 같은 특정 작업을 수행하기 위해 파인 튜닝됩니다. 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문장 구조와 문맥을 이해하고, 다음 단어를 예측하여 적절한 응답을 생성합니다. 이 과정을 통해 챗GPT는 사용자의 질문에 자연스럽고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.