이에 가장 먼저 자연어 처리 원리에 대해 이해한다면 챗gpt 원리를 이해하는 것과 대동소이하다고 할 수 있습니다.
여기서 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)란 문자 그대로 인간이 일상적으로 사용하는 언어, 즉 자연어를 처리하는 기술을 의미하는 것으로 문법, 어휘, 문맥 등 다양한 요소로 이루어진 자연어를 기계가 이해하고 처리하는 것을 가능케 하는 것을 뜻합니다.
이러한 자연어 처리는 다양한 기술과 알로기즘의 조합으로 이루어져 있는데 일반적으로 자연어 처리 시스템은 다음과 같은 기본적인 과정을 거친다 할 수 있습니다.
1) 토큰화 (Tokenization)
입력된 문장을 단어 단위로 분리하는 작업으로 이를 토큰화라고 합니다.
2) 형태소 분석 (Morphological Analysis)
분리된 단어를 형태소라는 의미를 가지는 최소 단위로 분리하며 이 과정에서 단어의 원형, 품사 등을 결정합니다.
3) 구문 분석 (Syntactic Analysis)
문장의 구문을 분석하여 문장 구조를 파악하는 것으로 예를 들어, 문장이 주어-동사-목적어 구조인지, 혹은 다른 구조인지를 확인하는 단계입니다.
4) 의미 분석 (Semantic Analysis)
문장에서 단어들의 의미와 그들 사이의 관계를 파악하여 문장의 의미를 분석합니다.
5) 담화 분석 (Discourse Analysis)
문장이 사용된 맥락, 문맥 등을 분석하여 더 큰 문맥 속에서 문장의 의미를 파악합니다.
6) 생성(Generation)
마지막으로 자연어처리 결과를 기반으로 자연어로 된 출력물을 생성합니다.
이러한 자연어 처리가 적용된 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
1) 검색 엔진
사용자가 검색창에 입력한 질문을 이해하고, 검색 결과를 제공하는 것도 일종의 자연어 처리가 적용된 것으로 예를 들어, 사용자가 "파리에서 관광지 추천"이라는 검색어를 입력했다면, 검색 엔진은 이 검색어를 이해하고 파리의 관광지 정보를 제공합니다.
2) 자동 번역
다양한 언어 간에 자동으로 번역하는 기술인 자동 번역 또한 자연어 처리가 적용된 예로 이를 통해 온라인상에서 다른 언어로 작성된 문서나 채팅 등을 쉽게 이해할 수 있는 것입니다.
3) 챗봇 (Chatbot)
챗봇은 자연어 처리 기술이 적용된 대표적인 사례로, 사용자와 자연스럽게 대화할 수 있는 프로그램인 챗봇은 예약, 주문 등 다양한 서비스를 제공하는 데 사용되고 있습니다.
4) 감정 분석
텍스트의 감정을 분석하는 기술 또한 자연어 처리 기술이 기반이 된 것으로 이를 통해 소셜 미디어에서 사용자의 감정을 파악하고, 이에 따라 적절한 대응을 하는 것이 가능하게끔 할 수 있는 것입니다.
챗gpt는 이러한 대규모 자연어 처리 데이터를 이용해 사전 학습된 대화형 인공지능 또는 인공지능 ai 모델로 챗gpt 원리는 근본적으로 자연어 처리 과정과 유사한 절차를 거친다 할 수 있습니다.
즉, 챗gpt는 기본적으로 입력 텍스트를 토큰화 (Tokenize)하여 각 토큰에 대한 임베딩 (Embedding) 벡터를 생성하고 이후, 이러한 토큰들의 임베딩 벡터들을 입력으로 받아 각 토큰의 다음 토큰에 대한 예측 값을 출력하는 것입니다.
그리고 이 예측 값은 Softmax 함수를 통해 확률 분포로 나타내어져 있으며, 다음에 나올 단어의 확률을 예측하는 것이 모델의 주된 목적이라 할 수 있습니다.
하지만 챗gpt가 입력 텍스트를 토큰화하는 과정 이전에 가장 먼저 대량의 자연어 데이터를 이용해 사전학습 (pre-training)되어 있어야 하는데, 이러한 사전학습 단계에서는 대규모 자연어 데이터를 이용해 모델의 가중치를 학습하고 모델이 자연어 데이터의 패턴과 구조를 파악할 수 있도록 하는 것입니다.
이후 사용자의 입력 또는 텍스트 프롬프트 (질문 등)가 들어오면, 챗gpt는 이를 인식하고 이해하기 위해 자연어 처리 기술을 활용하는데 이 과정에서 위에서 설명한 바와 같이 입력된 문장을 토큰화하고 단어나 문장의 의미를 파악하는 등의 과정을 거쳐 입력 문장을 이해하는 것입니다.
그리고 모델은 이해한 내용을 바탕으로, 적절한 답변을 생성하는데 이 때 생성 모델링 기술이 사용되어 모델은 이전에 학습한 대량의 자연어 데이터를 바탕으로 다양한 형태와 구조의 문장을 생성할 수 있습니다.
챗gpt는 이렇게 생성된 답변을 사용자에게 반환하며, 이후 사용자의 추가 입력이 들어올 때까지 대기하는데, 이 과정에서 모델은 사용자의 이전 대화 내용 등을 저장하고 다음 텍스트 프롬프트에서 이를 기억 입력으로 받아들여 활용하기에 마치 사람과 대화하듯이 좀 더 자연스러운 대화를 이어나갈 수 있는 것입니다.
결국 챗gpt는 이러한 자연어 처리 기술과 생성 모델링 기술을 결합하여, 인공지능이 자연어를 처리하고 대화를 수행할 수 있는 모델을 구현한 것이 챗gpt 원리의 핵심이라 할 수 있습니다.
챗gpt와 같은 대화형 인공지능 또는 대화형 ai 모델은 어떻게 학습되나요?
대화형 인공지능, 대화형 ai 모델 학습방법
챗gpt와 같은 대화형 인공지능 모델 또는 대화형 ai 모델이 학습되는 방식은 기본적으로 지도학습 (Supervised Learning)이라 할 수 있는데, 여기서 지도학습 방법이란 모델이 입력 데이터와 예측 값을 비교하여 모델의 오류를 최소화하도록 학습하는 방식을 일컫습니다.
이러한 챗gpt의 지도 학습은 크게 2단계로 나눌 수 있는데, 첫 번째 단계는 사전 학습 (Pre-Training)으로 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 모델을 사전 학습하는 것을 의미합니다.
이 사전 학습된 모델은 대화형 인공지능 모델 또는 대화형 ai 모델로 사용되기 전, 다양한 자연어 처리 분야에서 사용될 수 있습니다.
두 번째 단계는 Fine-tuning으로, 첫번째 단계에서 사전 학습된 모델을 실제 대화 데이터와 같은 작업에 맞게 조정하는 단계로 Fine-tuning은 보통 대화 데이터를 사용하여 진행되며, 이를 위해 대화 데이터를 적절한 전처리 과정을 거치게 되는 거치게 되는 것입니다.
이렇게 전처리된 대화 데이터는 모델에 입력으로 제공되며, 모델은 입력 데이터와 예측 값을 비교하여 학습하고 이때, 예측 값과 실제 값 사이의 오류를 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다.
학습이 진행됨에 따라 모델은 입력 데이터와 예측 값을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되며, 대화형 인공지능 모델 또는 대화형 ai 모델로서의 성능을 높일 수 있는 것입니다,
따라서 챗gpt와 같은 대화형 인공지능 모델은 학습에 사용되는 데이터의 양과 품질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며 학습에 사용되는 데이터의 선택과 전처리 과정은 모델의 성능을 크게 좌우할 수 있는 것입니다.
이러한 학습 데이터의 양의 차이는 챗gpt-3와 얼마 전 발표된 챗gpt4에서도 찾아볼 수 있으며, 학습 데이터 양에 차이에 비례하여 성능도 월등히 차이 나는 것을 확인할 수 있습니다.
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