GPT란 무엇인가요?
일반적으로 GPT로 알려진 자동 회귀 언어 모델은 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 신경망 모델 제품군으로, ChatGPT와 같은 생성형 AI 애플리케이션을 지원하는 인공 지능(AI) 분야의 발전을 보여주는 주요 모델입니다. GPT 모델은 애플리케이션에서 인간과 유사한 텍스트 및 콘텐츠(이미지, 음악 등) 를 생성하고 대화형 방식으로 질문에 답할 수 있는 기능을 제공합니다. 업계 전반의 조직들이 Q&A 봇, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성 및 검색에 GPT 모델 및 생성형 AI를 사용하고 있습니다.
GPT가 중요한 이유는 무엇인까요?
GPT 모델, 특히 이 모델에 사용되는 트랜스포머 아키텍처는 AI 연구의 획기적인 발전이라고 수 있습니다. GPT 모델의 등장은 ML이 널리 도입되는 데 있어 변곡점이 되었습니다. 이 기술의 등장으로 언어 번역 및 문서 요약부터 블로그 게시물 작성, 웹 사이트 구축, 시각 자료 디자인, 애니메이션 제작, 코드 작성, 복잡한 주제 연구, 심지어 작시에 이르기까지 다양한 작업을 자동화하고 개선하는 데 ML을 활용할 수 있게 된 덕분입니다. 이러한 모델은 작동 속도가 빠르고 대규모로 운영할 수 있다는 데 그 가치가 있습니다. 예를 들어 핵물리학에 대한 기사를 사람이 조사하고 작성하고 편집하려면 몇 시간은 걸리겠지만 GPT 모델은 몇 초 만에 기사를 생성할 수 있습니다. GPT 모델은 범용 인공 지능 실현을 위한 AI 연구에 불을 지폈습니다. 범용 인공 지능이란 조직이 지금까지와는 차원이 다른 생산성을 달성하고 애플리케이션과 고객 경험을 혁신하는 데 기계가 도움을 줄 수 있도록 하는 것을 말합니다.
GPT의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?
GPT 모델은 오리지널 콘텐츠 제작부터 코드 작성, 텍스트 요약, 문서에서의 데이터 추출에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 언어 모델입니다.
GPT 모델을 활용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
소셜 미디어 콘텐츠 제작
디지털 마케터는 인공 지능(AI)을 활용하여 소셜 미디어 캠페인에 사용할 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 예를 들어 마케터는 설명 동영상 스크립트를 작성하도록 GPT 모델에 요청할 수 있습니다. GPT 기반 이미지 처리 소프트웨어는 텍스트 명령으로 밈, 비디오, 마케팅 카피 및 기타 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
텍스트를 다른 스타일로 변환
GPT 모델은 일상적인 텍스트, 유머러스한 텍스트, 전문적인 텍스트 및 기타 스타일의 텍스트를 생성합니다. 이 모델을 통해 비즈니스 전문가는 특정 텍스트를 다른 형식으로 다시 작성할 수 있습니다. 예를 들어 변호사들은 GPT 모델을 사용하여 법률 서류 사본을 간단한 설명 메모로 바꿀 수 있습니다.
코드 작성 및 학습
GPT 모델은 언어 모델로서 다양한 프로그래밍 언어로 컴퓨터 코드를 이해하고 작성할 수 있습니다. 이 모델은 일상 언어로 컴퓨터 프로그램을 설명함으로써 학습자에게 도움을 줄 수 있습니다. 또한 숙련된 개발자는 GPT 도구를 사용하여 관련 코드 조각을 자동으로 제안할 수 있습니다.
데이터 분석
GPT 모델은 비즈니스 분석가가 대량의 데이터를 효율적으로 컴파일하는 데 도움이 될 수 있습니다. 언어 모델은 필요한 데이터를 검색하고 결과를 계산하여 데이터 테이블 또는 스프레드시트에 표시합니다. 일부 애플리케이션은 결과를 차트에 표시하거나 포괄적인 보고서를 작성할 수 있습니다.
학습 자료 제작
교육자는 GPT 기반 소프트웨어를 사용하여 퀴즈 및 자습서와 같은 학습 자료를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, GPT 모델을 사용하여 답을 평가할 수 있습니다.
대화형 음성 도우미 구축
GPT 모델을 사용하면 지능형 대화형 음성 도우미를 구축할 수 있습니다. 기본적인 음성 프롬프트에만 반응하는 챗봇이 많지만, GPT 모델은 대화형 AI 기능을 갖춘 챗봇을 생성할 수 있습니다. 또한 이러한 챗봇을 다른 AI 기술과 연동하면 인간처럼 구두로 대화할 수 있습니다.
GPT는 어떻게 작동하나요?
GPT 모델을 인공 지능(AI)이라고 설명하는 것이 정확하기는 하지만, 이는 너무 포괄적인 설명입니다. 좀 더 구체적으로 말하자면, GPT 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 구축된 신경망 기반 언어 예측 모델로, 프롬프트라는 자연어 쿼리를 분석하고 언어에 대한 이해를 바탕으로 가능한 최상의 응답을 예측합니다.
이를 위해 GPT 모델은 방대한 언어 데이터 세트에 대한 수천억 개의 파라미터로 훈련시킴으로써 얻은 지식에 의존합니다. 입력 컨텍스트를 고려하고 입력의 여러 부분에 동적으로 주의를 기울일 수 있으므로, 시퀀스의 다음 단어뿐만 아니라 긴 응답도 생성할 수 있습니다. 예를 들어 셰익스피어에서 영감을 받은 콘텐츠를 생성하라는 요청을 받으면 GPT 모델은 비슷한 문체의 새로운 문구와 전체 문장을 기억하고 재구성하여 콘텐츠를 생성합니다.
신경망에는 순환 신경망과 컨벌루션 신경망 등 다양한 유형이 있습니다. GPT 모델은 트랜스포머 신경망입니다. 트랜스포머 신경망 아키텍처는 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 각 처리 단계마다 입력 텍스트의 서로 다른 부분에 초점을 맞춥니다. 트랜스포머 모델은 더 많은 컨텍스트를 캡처하고 자연어 처리(NLP) 작업의 성능을 높입니다. 트랜스포머 모델에는 두 가지 주요 모듈이 있으며 이에 대해서는 나중에 설명하겠습니다.
인코더
트랜스포머는 텍스트 입력을 단어의 수학적 표현인 임베딩으로 전처리합니다. 벡터 공간에 인코딩되면 서로 가까운 단어일수록 의미가 더 가까운 것으로 여겨집니다. 이러한 임베딩은 입력 시퀀스에서 컨텍스트 정보를 캡처하는 인코더 구성 요소를 통해 처리됩니다. 입력을 받으면 트랜스포머 네트워크의 인코더 블록이 단어를 임베딩으로 분리하고 각각에 가중치를 할당합니다. 가중치는 문장 내 단어의 연관성을 나타내는 파라미터입니다.
또한 위치 인코더를 사용하면 GPT 모델이 단어가 문장의 다른 부분에 사용될 때 의미가 모호해지는 것을 방지할 수 있습니다. 예를 들어 위치 인코딩을 사용하면 트랜스포머 모델이 이러한 문장 간의 의미적 차이를 구분할 수 있습니다.
- 고양이를 쫓는 개
- 개를 쫓는 고양이
즉, 인코더는 입력 문장을 처리하고 임베딩이라고 하는 고정 길이 벡터 표현을 생성합니다. 이 표현은 디코더 모듈에 사용됩니다.
디코더
디코더는 벡터 표현을 사용하여 요청된 출력을 예측합니다. 입력의 다른 부분에 초점을 맞추고 일치하는 출력을 추측하는 셀프 어텐션 메커니즘이 내장되어 있습니다. 디코더가 여러 가지 출력을 추정하고 가장 정확한 출력을 예측하는 데 도움이 되는 복잡한 수학 기법들이 사용됩니다.
트랜스포머는 단어를 한 번에 하나씩 순차적으로 처리하지 않고 학습 주기 동안 전체 입력을 한꺼번에 처리하기 때문에 순환 신경망과 같은 이전 버전에 비해 병렬화하기가 더 쉽습니다. 이러한 특징과 엔지니어들이 GPT 모델을 미세 조정하고 훈련시키는 데 쏟은 수천 시간의 노력 덕분에, 엔지니어들은 사용자가 제공하는 거의 모든 입력에 대해 유창한 답변을 제공할 수 있습니다.
GPT-3는 어떻게 훈련되었나요?
발표된 연구 논문에서 연구원들은 생성형 사전 훈련이란 레이블링되지 않은 데이터로 언어 모델을 훈련시키고 정확한 예측을 달성할 수 있는 능력이라고 설명했습니다. 최초의 GPT 모델인 GPT-1은 2018년에 개발되었습니다. GPT-4는 2023년 3월에 GPT-3 후속 모델로 출시되었습니다.
GPT-3는 1750억 개 이상의 파라미터 또는 가중치를 사용하여 훈련되었습니다. 엔지니어들은 웹 텍스트, Common Crawl, 서적, 위키백과 등의 소스에서 수집한 45테라바이트 이상의 데이터를 기반으로 훈련을 실시했습니다. 훈련이 도입되기 전에는 모델이 버전 1에서 버전 3으로 발전하는 과정에서 데이터 세트의 평균 품질이 향상되었습니다.
GPT-3는 반지도 모드로 훈련되었습니다. 먼저, 기계 학습 엔지니어들이 레이블링되지 않은 훈련 데이터를 딥 러닝 모델에 제공합니다. 그러면 GPT-3가 문장을 이해하고 분해한 다음 새로운 문장으로 재구성합니다. 비지도 훈련에서는 GPT-3가 자체적으로 정확하고 사실적인 결과를 도출하려고 시도합니다. 그런 다음 기계 학습 엔지니어가 지도 학습, 구체적으로는 인적 피드백 기반 강화형 기계 학습(RLHF)이라는 프로세스 통해 결과를 미세 조정합니다.
추가 훈련 없이 GPT 모델을 사용하거나, 특정 작업에 대한 몇 가지 예를 사용하여 사용자 지정할 수 있습니다.
GPT를 사용하는 애플리케이션의 예를 몇 가지 들어주세요.
GPT 모델은 출시 이후 다양한 산업의 수많은 애플리케이션에 인공 지능(AI)을 도입하는 역할을 했습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- GPT 모델을 사용하여 고객 피드백을 분석하고 이해하기 쉬운 텍스트로 요약할 수 있습니다. 먼저 설문조사, 리뷰, 실시간 채팅과 같은 소스에서 고객 감정 데이터를 수집한 다음, GPT 모델에 데이터를 요약하도록 요청할 수 있습니다.
- GPT 모델을 사용하면 가상 캐릭터가 가상 현실에서 인간 플레이어와 자연스럽게 대화할 수 있습니다.
- 헬프 데스크 직원에게 더 나은 검색 경험을 제공하는 데에도 GPT 모델을 사용할 수 있습니다. 헬프 데스크 직원이 대화형 언어로 제품 기술 자료를 쿼리하여 관련 제품 정보를 검색할 수 있습니다.
AWS는 GPT-3 같은 대규모 언어 모델을 실행하는 데 어떻게 도움이 되나요?
Amazon Bedrock은 GPT-3와 유사하고 파운데이션 모델(FM) 이라고도 하는 대규모 언어 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. Amazon Bedrock을 사용하면 API를 통해 AI21 Labs, Anthropic, Stability AI 등 주요 AI 스타트업의 파운데이션 모델과 Amazon의 최신 파운데이션 모델 제품군인 Amazon Titan FM에 액세스할 수 있습니다. Bedrock의 서버리스 환경을 사용하면 인프라를 관리할 필요 없이 빠르게 시작하고, 자체 데이터로 FM을 맞춤화하며, 익숙한 AWS 도구 및 기능(다양한 모델을 테스트하기 위한 실험 및 대규모로 FM을 관리하기 위한 파이프라인 같은 Amazon SageMaker ML 기능과의 통합 포함)을 사용하여 애플리케이션에 쉽게 통합 및 배포할 수 있습니다. Amazon Bedrock에서 파운데이션 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 알아보세요.