ChatGPT: 대화 가능한 인공지능의 비밀

ChatGPT는 인공지능 챗봇으로 다양한 주제에 대한 질문에 자연스럽게 대답할 수 있습니다. 영화 추천부터 복잡한 과학적 개념 설명까지 마치 사람과 대화하듯 정보를 제공합니다. 이 기술은 일상 대화, 학습, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활용됩니다

ChatGPT 4가그린 자신의 모습

인공지능의 심장, GPT 이해

ChatGPT의 핵심에는 'GPT'라는 기술이 적용되어 있습니다. GPT는 'Generative Pre-trained Transformer'의 약자이며 의미는 아래 표와 같습니다. 직역하면 "생성적 사전 훈련 트랜스포머"입니다. 먼저 각 단어의 의미를 이해한 후 상세한 내용을 설명하도록 하겠습니다.

단어		의미 설명
Chat (대화)		기술 용어로서 "CHAT"는 인간과 컴퓨터가 정보를 교환하는 과정을 의미합니다.  "ChatGPT"에서 "CHAT"는 이 인공지능이 사용자와 대화 가능함을 의미합니다.
Generative(생성형)		기존 정보를 근거로 새로운 내용을 만들어내는 것 새로운 내용이란 학습 데이터를 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성합니다. 즉, 학습 과정에서 얻은 지식을 토대로 창의적인 결과물을 만들어냅니다.
Pre-trained (사전학습된)		인공지능 모델 중 하나로 대량의 데이터를 사용하여 학습을 마친 상태입니다. 학습 과정을 친 모델은 다양한 언어나 이미지 패턴을 이해하는 능력을 가집니다. 사전 훈련으로 모델은 복잡한 문제 해결, 특정 작업을 신속, 효율적으로 처리합니다.
Transformer (트랜스포머)		자연어 처리 분야의 혁신적인 기술입니다. 텍스트 간의 복잡한 관계와 문맥을 이해하는 능력이 탁월합니다. 문장 속 각 단어의 중요도를 파악하여 번역, 요약, 질문 답변 작업이 가능합니다. 이 기술은 AI가 인간 언어를 더욱 정확하게 이해하고 스스로 사용하게 합니다.

 

위의 표를 요약하면, 입력된 문장의 단어를 이해하여 사용자가 원하는 새로운 데이터로 만들어주는 기술이라는 뜻입니다.

 

위의 표의 4가지 단어와 의미 설명에 나온 중요 문구나 단어를 순서를 바꾸어 상세히 설명합니다.

첫째, 인공지능 모델에는 어떤 것이 있으며,

둘째, 인공지능 모델을 사전학습(pre-trained)한 사전학습된 모델의 종류와 용도를 확인하고,

셋째, ChatGPT에 적용된 transformer 모델을 이해하고,

넷째, 예시를 주고 어떻게 처리하는지 확인합니다.

다섯째, 차회에서 더욱 정교하게 처리 절차나 용어를 추가할 예정입니다.

 

인공지능 모델과 사전학습된 모델

인공지능 각 모델은 특정 작업이나 문제를 해결하기 위해 프로그램되어 있으며, 각 모델들은 다른 방식의 데이터 처리, 학습 과정을 거치며, 결국에는 특정 분야에서 특화된 성능을 발휘합니다. 아래 표는 주요 인공지능 모델 유형입니다.

트랜스포머 모델(Transformer Models): 텍스트의 양방향 문맥을 이해하는 BERT, 텍스트를 생성할 수 있는 모델로, 자연어 생성 작업에 사용되는 GPT가 대표적 모델입니다.

신경망 모델(Neural Network Models): 이미지 인식, 분류 및 처리 작업에 주로 사용되는 CNN, 시계열 데이터 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등에 사용되는 RNN 등이 대표적 모델입니다.

강화학습 모델(Reinforcement Learning Models): 게임 플레이나 로봇 제어 같은 환경에서 최적의 행동 전략을 학습하는 DQN, 더 안정적인 학습 방법을 제공하는 강화학습 알고리즘 PPO가 대표적 모델입니다.

이 밖에도 결정 트리 기반 모델(Decision Tree-based Models), 베이지안 모델(Bayesian Models), 서포트 벡터머신(Support Vector Machines) 모델 등도 각각의 특수한 용도에 적용되는 모델입니다.

 

사전학습된(Pre-trained) 인공지능 모델은 위의 다양한 모델 중 하나로 잘 처리된 대규모 데이터셋으로 사전학습된 상태입니다. 즉, 사용자의 특정 작업에 직접 적용되기 전 이미 방대한 일반적인 지식을 습득한 상태입니다. 이후 어떻게 활용될지는 사용자에 달렸습니다. 몇 가지 유명한 사전 훈련된 인공지능 모델은 다음과 같습니다.

이름		모델의 강점과 주요 용도
BERT		BERT는 텍스트의 양방향 문맥을 이해하는 데 초점을 둔 모델 문장 내에서 각 단어의 앞뒤 문맥을 모두 고려하여 단어의 의미를 파악 BERT는 다양한 언어 이해 작업에서 뛰어난 성능을 가짐 개발자: Google AI
GPT		GPT 시리즈는 대화형 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델 대규모 텍스트 데이터로 사전학습됨 문맥에 따라 자연스러운 답변을 생성하는 데 사용됨 개발자: OpenAI
ResNet		신경망을 사용하는 이미지 분류 작업에 널리 사용되는 모델 이미지 인식 및 처리 분야에서 매우 강력한 성능을 보유함 개발자: Microsoft Research
YOLO		실시간 객체 탐지를 위해 설계된 모델 한 번의 추론만으로 이미지 내의 다양한 객체를 탐지하고 분류함 속도와 정확도를 모두 갖추어 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됨 개발자: Joseph Redmon et al.

 

GTP의 Transformer 이해

트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 발전을 이룬 인공지능 아키텍처입니다. 이 모델은 "어텐션" 메커니즘을 주요 기능으로 사용하여 텍스트의 다양한 부분 사이의 관계를 더 잘 이해할 수 있게 해 줍니다. 여기에 트랜스포머 모델을 쉽게 설명하겠습니다.

 

어텐션 메커니즘(Attention Mechanism): 어텐션은 텍스트 내에서 중요한 단어나 부분에 더 많은 '주목'을 할 수 있게 해 줍니다."나는 카페에서 커피를 마셨다" 문장에서 "커피"와 "마셨다" 사이의 관계를 강조하여 문장의 의미를 명확하게 파악합니다. 이 기능은 모델이 문장 전체의 맥락을 고려할 수 있게 하여 중요한 정보 손실 문제를 줄여줍니다.

멀티헤드 어텐션 (Multi-Head Attention): 여러 개의 어텐션 메커니즘을 동시에 사용하여 텍스트의 다양한 측면을 동시에 고려하면서 한 번에 여러 다른 관점에서 정보를 수집합니다. 이런 능력은 더 풍부한 언어 이해를 할 수 있게 해 줍니다.

포지셔널 인코딩 (Positional Encoding): 기본적으로 단어의 순서 정보를 직접적으로 사용하지 않기 때문에 문장 내에서 각 단어의 위치 정보를 모델에 추가하기 위해 포지셔널 인코딩을 적용하여 단어의 순서를 고려함으로써 문맥을 더 정확하게 이해합니다.

"그 다음 무엇을 할까?"로 이 모델이 어떻게 동작하는지 이해하도록 해 보겠습니다. 처리 순서와 처리 내용에 대한 테이블입니다.

처리 순서

처리 순서	처리 내용
문장 입력	"그 다음 무엇을 할까?"라는 문장을 사용자가 제시
토큰 만들기	["그", "다음", "무엇을", "할까?"]의 4개 토큰(단어)으로 분리
단어 위치 정보 저장	각 단어가 문장에서 차지하는 위치에 따라 다른 값 가짐 모델이 "다음"과 "무엇을"의 순서를 이해함
어텐션 메카니즘 적용	멀티헤드 어텐션 메커니즘을 사용하여 각 단어 간의 관계 파악 "할까?"는 "무엇을"과 강하게 연관되는 것을 스스로 확인 이 정보로 질문이 무엇을 행동으로 제안하는지를 중심으로 정보 집중
레이어를 통한 정보 처리	위 정보를 여러 레이어를 거치며 점차 통합되고 정제 각 레이어는 입력된 정보를 바탕으로 더 복잡한 패턴을 학습하고, 이를 다음 레이어로 전달 레이어 역할: 간단하게 설명하면 자연어 처리에서 첫 번째 레이어는 단어나 구의 의미 파악을 하며, 더 깊은 레이어는 문장이나 문단 전체의 문맥 이해) 정제: 이전 레이어의 정보 중에서 중요 부분을 강조, 덜 중요한 부분은 배제하거나 무시하는 과정
응답 생성	최종 레이어에서 질문의 맥락을 완전히 이해하고, 적절한 응답 생성 학습 데이터에서 유사 맥락의 질문에 어떤 대답이었는지기반으로 응답 생성 "책을 읽어볼까요?" 또는 "산책을 하러 가볼까요?"와 같은 제안 준비
응답 제시	모델이 생성한 응답은 사용자에게 제시 응답은 질문의 의도와 맥락을 반영하여 사용자가 무엇을 할 수 있는지 구체적인 옵션 제공