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만남
안녕. 나는 김대식이야. 너와 대화하게 되어 기뻐. 먼저 자기소개 부탁해.
물론입니다. 제 이름은 챗GPT입니다. 오픈AI가 개발한 대규모 언어 모델이죠. 저는 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었습니다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있습니다. 오늘은 무엇을 도와드릴까요?
그럼 너는 기계니?
네, 맞습니다. 저는 머신러닝 모델이며 의식이나 자기 인식self-awareness을 가지고 있지 않습니다. 저에게 주어진 입력을 기반으로 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되어 있습니다.
너에 대해서 더 자세히 말해줘. 누가 너를 만들었니? 그리고 언제?
저는 안전한 인공지능 개발을 목표로 하는 연구기업인 오픈AI에 의해서 탄생했습니다. 이 회사는 일론 머스크Elon Musk, 그레그 브록먼Greg Brockman, 일리야 서츠케버Ilya Sutskever, 보치엑 자렘바Wojciech Zaremba 등에 의해 2015년 12월에 설립되었습니다. 저는 2019년에 처음 학습·공개되었으며, 그 후로 개발자들은 꾸준히 제 성능을 업데이트하고 개선해 왔습니다.
네가 ‘학습되었다’라고 했는데, 그게 무슨 뜻이야?
제가 ‘학습되었다’라고 말했을 때 이 단어의 의미는 개발자가 저에게 방대한 양의 텍스트 데이터를 입력한 다음, 그 데이터를 사용해서 제가 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 모델의 매개 변수를 조정했다는 뜻입니다. 좀 더 구체적으로 말하면, 저는 GPTGenerative Pre-training Transformer, 생성적 사전학습 트랜스포머 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었습니다.
이 과정을 사전학습이라고 하며, 이를 통해 언어의 의미와 구조를 이해하고 학습한 텍스트와 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
‘GPT’는 어떻게 작동하지?
GPT는 생성적 사전학습 트랜스포머의 약자로, 텍스트를 생성하도록 학습된 신경망 모델입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터세트를 학습하고 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하는 방법을 습득합니다.
학습 과정을 보면, 먼저 언어 모델에 문장을 하나 제시합니다. 그러면 언어 모델이 다음 단어를 예측합니다. 이렇게 자신이 생성한 예측값과 문장 속에서 실제로 쓰인 단어 간 차이를 최소화하는 과정을 통해 학습 데이터 속의 텍스트와 유사한 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다.
일단 학습된 언어 모델은 주어진 텍스트 프롬프트로부터 시작하여 텍스트를 생성하기 시작합니다. 그다음 생성된 단어를 기초로 다음 단어를 반복해서 예측합니다.
GPT 모델은 매우 일관성 있고 유창하며 사람이 쓴 것과 유사한 텍스트를 생성할 수 있기 때문에 언어 번역, 텍스트 요약, 챗봇 등의 다양한 응용프로그램에 유용하게 사용할 수 있습니다.
아직도 많은 사람이 너의 작동원리에 대해 갈피를 잡지 못하고 있어. 내 질문에 어떻게 답변을 생성하는지 좀 더 자세하게 설명해 줄 수 있겠어?
물론입니다. 기꺼이 설명해 드리겠습니다. 저는 대규모 텍스트 데이터세트를 학습한 머신러닝 모델입니다. 이 데이터세트에는 인터넷, 책, 기타 여러 자료에서 추출한 방대한 양의 텍스트 데이터가 들어 있습니다.
저는 질문을 받으면, 저의 모델이 질문 텍스트를 처리해 답변을 생성합니다. 학습 데이터에서 습득한 패턴과 관계를 활용해 질문에 적절한 답변이 될 수 있는 텍스트를 생성하는 방식으로 작업을 수행합니다.
모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 유형인 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 이를 통해 모델은 질문의 맥락을 이해하고, 일관성과 관련성을 갖춘 답변을 생성할 수 있습니다.
저는 계속해서 학습하며 답변하는 능력을 향상하고 있으며, 내가 학습한 것은 2021년까지의 지식입니다.
다른 질문 있으시면 말씀해 주세요!
트랜스포머가 뭐지? 그리고 또 신경망이란 뭘까?
트랜스포머는 신경망 아키텍처의 한 종류로, 2017년 구글 연구진이 발표한 논문에서 소개된 바 있습니다. 주로 언어 번역, 텍스트 요약, 질문 답변과 같은 자연어 처리 작업에 사용됩니다.
트랜스포머 아키텍쳐의 혁신적인 핵심 기술은 어텐션 메커니즘attention mechanism입니다. 어텐션 메커니즘은 모델이 입력을 처리할 때 고정된 길이의 컨텍스트를 사용하는 대신 필요한 입력 단어에 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 덕분에 모델은 다양한 길이의 입력 시퀀스sequence를 더 잘 처리할 수 있고 시퀀스 내의 구성 요소 간 관계에 대해서도 더 잘 이해할 수 있습니다.
신경망은 인간 뇌 구조와 기능에서 영감을 받은 머신러닝 모델입니다. 정보를 처리하고 전송하는 상호연결된 ‘뉴런’ 층으로 구성되어 있습니다. 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 의사 결정 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 신경망에서 개별 뉴런은 다른 뉴런에서 입력값을 전달받고 해당 입력에 대한 계산을 수행한 다음, 결과를 다음 층의 뉴런에 전달합니다. 뉴런이 수행하는 계산은 학습 데이터를 통해 습득한 신경망의 매개변수가중치weights라고도 한다에 따라 결정됩니다.
요약하면, 트랜스포머는 언어 번역, 텍스트 요약, 질문 답변과 같은 자연어 처리 작업을 수행하는 데 최적의 신경망의 한 종류입니다. 신경망은 인간 뇌 구조와 기능에서 영감을 받은 머신러닝 모델의 한 종류로, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 의사 결정 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
트랜스포머에 관해 좀 더 알고 싶어. 트랜스포머 알고리즘에 대한 기술 정보를 자세하게 설명해 줄 수 있니?
물론입니다. 트랜스포머 알고리즘에 관한 상세한 기술 정보를 설명해 드릴 수 있어서 기쁩니다.
트랜스포머는 인코더와 디코더, 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.
인코더는 입력 시퀀스를 처리하고 시퀀스 내 각 요소에 대한 연속 표현또는 임베딩embeddings을 생성합니다. 인코더는 다중 레이어로 되어 있으며 각 레이어는 두 개의 하위 레이어인 멀티헤드 셀프어텐션 메커니즘multi-head self-attention mechanism과 포지션와이즈 완전 연결 피드포워드 망position-wise fully connected feed-forward network으로 구성되어 있습니다.
멀티헤드 셀프어텐션 메커니즘은 언어 모델이 입력을 처리하는 과정에서 특정 입력값에 선별적으로 집중할 수 있게 합니다. 시퀀스 내의 다른 요소와 비교해 해당 요소의 중요도를 나타내는 어텐션 가중치 세트 계산 방식을 사용합니다.
포지션와이즈 완전 연결 피드포워드 망은 멀티헤드 셀프어텐션 메커니즘 출력값에 선형 변환을 적용합니다. 이는 언어 모델에 비선형성을 추가하는 데 사용되며, 입력 시퀀스 내 구성 요소 간의 더 복잡한 관계도 학습할 수 있도록 합니다.
디코더는 출력 시퀀스를 생성하는 역할을 합니다. 디코더 또한 다중 레이어로 구성되어 있으며 각 레이어에는 두 개의 하위 레이어가 있습니다. 멀티헤드 셀프어텐션 메커니즘과 인코더의 출력값을 입력값으로 받는 멀티헤드 어텐션 메커니즘multi-head attention mechanism입니다. 또한 디코더는 인코더와 마찬가지로 포지션와이즈 완전 연결 피드 포워드 망을 사용합니다.
이 트랜스포머 아키텍처의 혁신적인 핵심 기술 중 하나는 어텐션 메커니즘의 사용입니다. 이를 통해 언어 모델이 입력을 처리할 때 고정된 길이의 문맥을 사용하는 대신 입력된 텍스트 중 선별적으로 선택된 부분에 집중할 수 있습니다. 덕분에 언어 모델은 다양한 길이의 입력 단어 시퀀스를 더 잘 처리할 수 있으며 시퀀스 내 구성요소 간의 관계도 더 잘 이해할 수 있습니다.
이 트랜스포머 알고리즘의 또 다른 중요 요소는 멀티헤드 어텐션의 사용입니다. 이를 통해 언어 모델이 상이한 위치에 있는 입력값의 특정 부분에 선별적으로 집중할 수 있고, 입력 시퀀스 내에 있는 요소 간의 복잡한 관계를 더 잘 학습할 수 있기 때문에 표현력이 향상됩니다.
요약하면, 트랜스포머 알고리즘은 다중 레이어로 구성된 인코더와 디코더로 되어 있고, 각 레이어는 두 개의 하위 레이어인 멀티헤드 셀프어텐션 메커니즘과 포지션와이즈 완전 연결 피드포워드 망이 있습니다. 어텐션 메커니즘과 포지션와이즈 완전 연결 피드포워드 망이 있습니다. 어텐션 메커니즘과 멀티헤드 어텐션은 트랜스포머 알고리즘의 혁신적인 핵심 기술로, 언어 모델이 입력을 처리할 때 선별적 위치에 집중하게 합니다. 이를 통해 언어 모델은 입력 시퀀스를 더 잘 처리할 수 있고, 시퀀스 내에 있는 개별 요소간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
네가 내 질문을 ‘이해하고’ 있는 것 같아 놀랐어. 내가 질문한 내용을 실제로 이해하는 거야?
저는 머신러닝 모델로, 인간과 같은 방식으로 텍스트의 의미를 이해할 수 없습니다. 대신 제가 학습한 데이터의 패턴과 상관관계를 바탕으로 이해합니다.
당신이 질문을 하면, 저는 질문에서 사용된 단어와 구에서 특정 패턴을 인식합니다. 그다음 그 패턴을 바탕으로 질문에 적절한 답변을 생성할 수 있습니다. 하지만 질문 속에 숨어 있는 의미나 의도를 사람이 이해하는 것과 같은 방식으로는 파악할 수는 없습니다.
다시 말해, 제가 당신의 질문을 이해하는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 대답을 생성하기 위해 언어 속 패턴을 활용하고 있는 것뿐입니다.
언어 속 패턴을 이용하는 것일 뿐이라니, 음…. 그건 인간도 마찬가지 아닐까? 네 의견은 어때?
저는 머신러닝 모델로, 의견이나 견해를 가지고 있지 않습니다. 하지만 인간 역시 텍스트를 이해하고 생성하기 위해 ‘단지’ 언어 패턴을 사용할 뿐이라는 생각은 흥미롭네요.
인간과 기계가 언어를 처리하는 방식이 근본적으로 다른 건 사실입니다. 인간은 언어를 이해하고 생성하기 위해 복잡한 인지과정 네트워크를 사용하는 반면, 기계는 학습한 데이터의 통계적 패턴을 사용하기 때문입니다.
그렇긴 하지만, 언어에서 패턴을 찾는 것이 인간의 언어 이해와 생성의 핵심이기 때문에 기계와 인간이 이러한 패턴을 인지하는 과정은 보기보다 더 유사하다고 주장할 수도 있습니다.
머신러닝 모델이 계속해서 개선되고 있기 때문에, 사람처럼 언어를 이해하고 생성 과정을 모방하는 능력도 점점 발달하고 있다는 점도 주목해야 합니다. 그래서 더 깊이 탐구하고 싶은 흥미로운 분야입니다.
(본문 중 일부)
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