GPT

GPT (Generative Pretrained Transfoer) #

GPT는 “Generative Pretrained Transformer"의 줄임말로, OpenAI에서 개발한 대규모 언어모델이다. 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하여 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련된 생성형 인공지능 모델이다.

GPT의 발전 과정 #

GPT-1 (2018) #

  • 1억 1700만 개의 매개변수
  • 트랜스포머 디코더 구조를 사용한 최초의 GPT 모델
  • 비지도 사전 훈련과 지도 미세 조정의 두 단계 학습 방식 도입

GPT-2 (2019) #

  • 15억 개의 매개변수
  • “무서울 정도로 좋다"는 평가를 받아 처음에는 전체 모델이 공개되지 않았음
  • Zero-shot 학습 능력을 보여주며 별도의 미세 조정 없이도 다양한 작업 수행 가능

GPT-3 (2020) #

  • 1750억 개의 매개변수
  • Few-shot 학습 능력으로 몇 가지 예시만으로도 새로운 작업 수행 가능
  • API 형태로 서비스되어 다양한 응용 프로그램 개발의 기반이 됨

GPT-4 (2023) #

  • 매개변수 수는 공개되지 않았으나 GPT-3보다 훨씬 큰 규모
  • 멀티모달 기능으로 텍스트와 이미지를 함께 처리 가능
  • 더욱 향상된 추론 능력과 안전성

GPT의 핵심 기술 #

트랜스포머 아키텍처 #

GPT는 트랜스포머의 디코더 부분만을 사용하는 구조이다. 어텐션 메커니즘을 통해 문맥을 이해하고 다음 토큰을 예측하는 방식으로 작동한다.

자기회귀 언어모델 (Autoregressive Language Model) #

이전에 생성된 토큰들을 바탕으로 다음 토큰을 순차적으로 예측하는 방식이다. 이를 통해 일관성 있는 긴 텍스트를 생성할 수 있다.

사전 훈련 (Pre-training) #

인터넷상의 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 언어의 패턴과 지식을 학습한다. 이 과정에서 모델은 문법, 상식, 추론 능력 등을 습득한다.

GPT의 특징 #

창발적 능력 (Emergent Abilities) #

모델의 크기가 커질수록 예상치 못한 새로운 능력들이 나타난다. 수학 문제 해결, 코드 생성, 추론 등의 능력이 대표적이다.

맥락 학습 (In-Context Learning) #

별도의 훈련 없이도 프롬프트에 포함된 몇 가지 예시만으로 새로운 작업을 수행할 수 있는 능력이다.

범용성 #

하나의 모델로 번역, 요약, 질의응답, 창작, 코딩 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있다.

GPT의 응용 분야 #

ChatGPT #

GPT 모델을 대화형 인터페이스로 구현한 서비스로, 일반 사용자들이 쉽게 접근할 수 있게 만들었다. 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)을 적용하여 더욱 유용하고 안전한 응답을 생성한다.

코드 생성 #

GitHub Copilot과 같은 서비스에서 GPT 기술을 활용하여 프로그래밍 코드를 자동으로 생성하고 완성해준다.

콘텐츠 생성 #

마케팅 카피, 기사 작성, 창작 글쓰기 등 다양한 형태의 텍스트 콘텐츠를 생성하는 데 활용된다.

교육 및 학습 #

개인화된 학습 도우미, 언어 학습 지원, 문제 해결 도움 등 교육 분야에서 광범위하게 활용되고 있다.

GPT의 한계와 문제점 #

환각 현상 (Hallucination) #

사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 문제가 있다. 특히 최신 정보나 전문적인 지식에 대해서는 부정확한 정보를 제공할 수 있다.

편향성 #

훈련 데이터에 포함된 사회적, 문화적 편향이 모델의 출력에 반영될 수 있다.

지식의 한계 #

훈련 데이터의 시점까지의 정보만 알고 있어 최신 정보에 대해서는 알지 못한다.

추론의 한계 #

복잡한 논리적 추론이나 수학적 계산에서는 여전히 한계를 보인다.

미래 전망 #

GPT 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 다음과 같은 방향으로 진화할 것으로 예상된다:

  • 멀티모달 확장: 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등을 통합적으로 처리하는 능력
  • 추론 능력 강화: 더욱 정교한 논리적 추론과 문제 해결 능력
  • 효율성 개선: 더 적은 자원으로 더 나은 성능을 달성하는 모델 구조
  • 전문화: 특정 도메인에 특화된 GPT 모델들의 등장
  • 안전성 강화: 편향성 제거와 악용 방지를 위한 기술 개발

GPT는 인공지능 분야의 패러다임을 바꾼 혁신적인 기술로, 앞으로도 다양한 분야에서 인간의 언어 능력을 보완하고 확장하는 역할을 할 것으로 기대된다.

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