챗GPT는 어떤 기술을 바탕으로 할까?
챗GPT가 전세계를 휩쓸고 있습니다.
기술뿐만 아니라 활용도와 마케팅까지 챗GPT의 파급력은 말그대로 어마무시합니다.
그렇다면 궁금증이 생깁니다.
챗GPT는 어떤 원리로 가능한 기술인 걸까요?
오늘은 챗GPT의 원리에 대해서 최대한 간략하게 설명하도록 하겠습니다. 🧀
대규모 텍스트 데이터셋 활용
챗GPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 변형 중 하나입니다.
GPT 모델은 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 사전 훈련된 다층 인공 신경망 모델입니다.
데이터셋이란 무엇일까요?
데이터셋(Data set)은 컴퓨터나 기계학습 알고리즘 등에서 사용하기 위해 구성된 데이터의 모음을 의미합니다.
이는 일반적으로 특정한 주제나 분야에서 관련성을 가지는 데이터들을 모아놓은 것입니다.
데이터셋은 일반적으로 구조화된 데이터(Structured Data)와 비구조화된 데이터(Unstructured Data)로 분류됩니다.
구조화된 데이터는 일정한 형식에 따라 정리된 데이터로,
예를 들어 엑셀 파일, 데이터베이스, CSV 파일 등이 있습니다.
반면, 비구조화된 데이터는 형식이 없거나 일관성이 없는 데이터로, 예를 들어 이미지, 비디오, 텍스트 등이 있습니다.
데이터셋은 기계학습 및 인공지능 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 모델을 학습시키기 위해 필요한 데이터를 수집하고, 이를 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터 등으로 나누어 사용합니다. 이러한 데이터셋을 이용하여 모델을 훈련하고, 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 분석을 수행할 수 있습니다.
챗GPT는 데이터셋을 활용한사전 훈련 과정을 통해 모델은 언어 이해와 생성에 필요한 다양한 패턴과 특징을 학습하게 됩니다.
트랜스포머(Transformer) 아키텍처 활용
다음으로 GPT 모델은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 사용합니다.
트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 딥러닝 모델 중 하나로, 자연어 처리 분야에서 널리 사용됩니다.
트랜스포머는 인코더와 디코더 두 개의 구성요소로 이루어져 있으며, 기존의 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 모델들과 달리 입력 시퀀스의 전체 정보를 한 번에 처리할 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
트랜스포머는 인코더와 디코더 모두 다수의 층으로 구성되어 있으며, 각 층은 셀프 어텐션(self-attention)과 피드 포워드(feed-forward) 신경망으로 구성됩니다.
셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 각 위치에서의 상호 작용을 계산하고, 이를 통해 시퀀스 전체의 정보를 추출합니다.
피드 포워드 신경망은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 활성화 함수를 거친 후 출력값을 계산합니다.
트랜스포머의 가장 큰 특징은 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)입니다. 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 위치에서 다른 위치와의 상호 작용을 계산하여, 해당 위치의 중요도를 결정하는 방법입니다.
이를 통해 입력 시퀀스의 정보를 최대한 활용할 수 있습니다.
트랜스포머 아키텍처는 RNN과 달리 입력 시퀀스를 전체적으로 처리하기 때문에 병렬 처리가 가능합니다.
따라서 더욱 빠르게 모델을 학습할 수 있으며, 긴 입력 시퀀스에서도 성능이 좋습니다.
이러한 특징으로 인해, 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 태스크에 사용되고 있습니다.
챗GPT는 트랜스포머 아키텍처를 활용하며, 인코더와 디코더로 구성된 네트워크 구조를 가지고 있으며, 주로 자연어 처리 분야에서 사용됩니다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하여 일련의 벡터를 출력하고, 디코더는 인코더의 출력과 이전 단어를 사용하여 다음 단어를 생성합니다.
챗GPT 모델은 GPT 모델에서 디코더 부분을 이용하여 대화 생성에 적합하게 변형한 것입니다. 챗GPT는 대화 데이터셋으로 미리 훈련되어 있으며, 이를 기반으로 사용자와 대화를 나눌 수 있습니다.
챗GPT는 입력된 문장을 인코딩하여 벡터로 변환한 후, 이전에 생성된 답변과 함께 디코더에 입력합니다. 디코더는 이를 기반으로 다음 단어를 예측하고, 이를 반복하여 대화를 생성합니다. 이 과정에서 챗GPT는 대화 흐름과 문맥을 파악하여 적절한 답변을 생성하려고 노력합니다.
지금까지 챗GPT의 원리에 대해 간략하게 설명해드렸습니다.
용어가 낯설어서 어려울 수도 있을 것같네요 ㅜㅜ🥲
요약하자면
챗GPT는 대규모 텍스트 데이터셋을 이용하여 사전 훈련된 다층 인공 신경망 모델입니다.
GPT의 디코더 부분을 이용하여 대화 생성에 적합하게 변형되었고, 입역된 문장과 이전에생성된 답변을 기반으로 대화를 생성하는 것이죠. 이 과정에서 대화 흐름과 문맥을 파악하여 적절한 답변을 생성하려고 노력하는 거랍니다.
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