GPT(사전 학습된 생성형 트랜스포머)는 사람처럼 자연스러운 텍스트를 이해하고 생성하기 위한 AI 모델의 한 가지 유형입니다. GPT는 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 언어를 처리하는 딥 러닝 모델인 트랜스포머 아키텍처를 채택하여 사용자 입력에 따라 일관되고 관련성 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
최근 인공 지능의 급속한 발전은 거의 모든 산업 분야에서 비즈니스에 새로운 역량을 불어넣고 있습니다. 향상된 컴퓨팅 성능과 혁신적인 알고리즘은 NLP(자연어 처리), 이미지 인식, 예측 분석과 같은 작업을 획기적으로 개선하여 전 세계 기업들이 고객을 이해하여 타겟팅하고, 더 적은 비용으로 더 정확하게 인사이트가 포함된 강력한 콘텐츠를 생성할 수 있게 해주고 있습니다. 이러한 발전의 최전선에는 일반적으로 GPT로 알려진 사전 학습된 생성형 트랜스포머가 있습니다.
OpenAI에서 개발한 GPT 모델은 트랜스포머라는 고유한 아키텍처를 사용하여 AI 분야에서 획기적인 발전을 이루고 있습니다. 이러한 모델은 딥 러닝 프레임워크로 정의되며, 이를 통해 상황별 관련성이 높고 종종 인간이 생성한 콘텐츠와 구별할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 처음에 GPT-1으로 소개된 이 기술은 이후 여러 번의 반복을 통해 발전했으며, 가장 최근 버전에서는 복잡한 언어 작업을 처리할 때 훨씬 더 뛰어난 역량을 발휘하고 있습니다.
GPT 모델을 구축하는 것은 특수한 도구와 자원이 필요한 정교한 프로세스입니다. 이러한 도구는 대규모 AI 시스템 학습의 복잡성을 처리할 수 있을 만큼 강력해야 합니다. 다음은 사전 학습된 생성형 트랜스포머를 만드는 데 필요한 요소에 대한 개요입니다.
모든 AI 개발에 필수적인 이 소프트웨어는 딥 러닝 모델의 생성, 학습 및 검증을 간소화합니다. TensorFlow, PyTorch, Keras와 같은 인기 있는 프레임워크는 GPT에 사용되는 트랜스포머 모델을 포함하여 신경망 아키텍처를 강력하게 지원합니다.
GPT 모델에는 인간 언어의 미묘한 차이를 학습하기 위한 방대한 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 데이터 세트는 도서, 기사, 웹 사이트 콘텐츠뿐만 아니라 기타 출처의 다양한 텍스트로 구성되므로 언어에 대한 폭넓은 이해를 보장할 수 있습니다.
GPT 모델을 학습시키려면 일반적으로 GPU(그래픽 처리 장치) 또는 TPUS(텐서 처리 장치)에서 제공하는 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 이러한 환경은 학습 프로세스의 속도를 높이고 대량의 데이터와 복잡한 계산을 처리할 수 있습니다.
신경망, 최적화 알고리즘, 모델 아키텍처의 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 개발자는 이러한 지식을 바탕으로 모델을 효과적으로 설계, 학습, 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
학습 전에 데이터를 정리하고 전처리를 해야 합니다. 여기에는 토큰화와 관련 없는 데이터 제거뿐만 아니라 텍스트를 신경망에 적합한 형식으로 변환하는 등의 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 지원하는 도구와 라이브러리는 학습 데이터를 준비하는 데 필수적입니다.
모델 평가 도구
모델을 학습시킨 후에는 퍼플렉시티, 정확성 및 손실 함수와 같은 메트릭을 사용하여 성과를 평가해야 합니다. 이러한 평가를 지원하는 도구는 개발자가 모델을 개선하고 배포 준비 상태를 평가하는 데 도움이 됩니다.
NLTK, Spacy, Hugging Face 등의 트랜스포머와 같은 라이브러리는 GPT 모델 개발을 가속화할 수 있는 사전 구축된 함수와 모델을 제공합니다. 이러한 라이브러리에는 정교한 모델을 학습시키고 배포하는 데 필수적인 언어 처리 작업을 위한 기능이 포함되어 있습니다.
OpenAI가 개발한 GPT의 새로운 버전은 인공 지능 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이러한 모델은 시간이 지남에 따라 발전해 왔으며, 반복할 때마다 더 많은 고급 역량을 도입하고 더 큰 학습 데이터세트에서 가져오므로 새로운 버전이 릴리스될 때마다 "더 똑똑해지거나" 최소한 더 많은 역량을 갖추게 됩니다.
주요 GPT 버전은 다음과 같습니다.
2018년에 출시된 GPT-1은 첫 번째 버전으로, 후속 모델을 위한 기본 아키텍처를 도입했습니다. 1억 1,700만 개의 매개변수를 통합했으며, 다양한 언어 기반 작업을 비교적 성공적으로 수행할 수 있었습니다. 이 모델은 향후 더 정교한 트랜스포머를 개발할 수 있는 발판을 마련했습니다.
2019년에 출시된 GPT-2는 이전 모델보다 한 단계 업그레이드되어 약 15억 개의 매개변수를 가지게 되었습니다. 오해의 소지가 있는 뉴스 기사를 생성하거나 온라인에서 개인을 사칭하는 등 잠재적인 오용에 대한 우려로 인해 즉시 전체 공개되지는 않았습니다. GPT-2는 언어 이해 및 생성 능력에서 상당한 비약적인 발전을 보여주었습니다.
2020년에 도입된 GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 사용하는 역대 최대 규모의 가장 강력한 언어 모델 중 하나입니다. 이 버전은 사람처럼 자연스러운 텍스트를 생성하고 에세이, 시, 심지어 인간이 작성한 것과 구별하기 어려운 컴퓨터 코드까지 작성할 수 있어 AI의 능력에 큰 돌파구를 마련했습니다.
2022년에는 GPT-3를 개선한 3.5 버전이 출시되었습니다. 응답 품질과 학습 효율성 등 이전 모델에서 발견된 몇 가지 문제를 개선했습니다. GPT-3.5는 특히 보다 상세한 대화와 전문 작업에서 성능 개선을 보여주었습니다.
GPT-3 릴리스를 추가적으로 개선한 버전인 GPT-3.5 Turbo는 성능을 더욱 간소화하고 처리 속도를 최적화하기 위해 추가적으로 도입되었습니다. 이 버전은 모델의 지식 수준을 유지하면서 응답 시간을 단축하고 컴퓨팅 비용을 낮췄습니다.
2023년에 출시된 GPT-4는 더 많은 데이터, 정교한 학습 기법, 멀티모달 역량을 통합하여 한계를 더 넓혔습니다. 따라서 이제 텍스트와 이미지 입력을 기반으로 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다. 이 버전은 정확도, 이해도, 창의적인 출력 역량이 크게 개선된 것으로 알려져 있습니다.
GPT-4 Turbo는 지금 이 글을 작성하는 시점을 기준으로 가장 발전된 형태입니다. 이 버전은 효율성과 처리 속도를 더욱 개선하고 생성형 AI 언어 모델 측면에서 달성할 수 있는 새로운 표준을 지속적으로 설정하여 GPT-4의 역량을 강화합니다.
GPT의 효과는 생성형 모델, 사전 학습된 모델, 트랜스포머 모델의 세 가지 핵심 구성요소와 연관되어 있습니다. 이러한 각각의 구성요소는 GPT가 언어를 이해하고 생산하는 방식에 기초적인 역할을 합니다.
생성형 모델은 원래 데이터와 비슷하지만 별개의 새로운 데이터 인스턴스를 생성하도록 설계된 인공 지능 알고리즘의 한 종류입니다. GPT의 맥락에서 이러한 모델은 종종 인간의 글쓰기 스타일을 모방하는 텍스트를 생성하도록 학습됩니다. 생성형 모델은 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에서 학습함으로써 수집한 패턴과 구조를 기반으로 일관성 있고 맥락에 맞는 콘텐츠를 구성할 수 있습니다. 이 역량은 단순히 텍스트를 복제하는 것이 아니라 특정 프롬프트나 질문에 맞는 미묘한 응답을 이해하고 생성하는 것입니다. 따라서 자동화된 고객 서비스부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 작업에 매우 유용하게 활용할 수 있습니다.
생성형 모델의 강점은 각 작업에 대한 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 학습할 수 있다는 것입니다. 대신 통계적 방법을 사용하여 데이터의 기본 패턴을 추론하므로 단일 모델에서 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.
사전 학습은 특정 작업에 맞게 미세 조정하기 전에 대규모 데이터세트에서 ML(머신 러닝) 모델을 학습시키는 방법을 말합니다. GPT의 경우, 여기에는 다양한 인터넷 텍스트에 대한 학습이 포함됩니다. 사전 학습 과정을 통해 모델은 작업별 데이터에 대한 미세 조정을 통해 더욱 최적화되기 전에 언어(문법, 문맥, 특정 세계 지식 포함)에 대한 폭넓은 이해를 갖추게 됩니다. 이러한 광범위한 사전 학습 덕분에 GPT는 자연스럽고 정보를 바탕으로 하며 주어진 프롬프트에 적용 가능한 고품질의 응답을 생성하는 강력한 역량을 갖추게 되었습니다.
사전 학습된 모델을 사용하면 특정 작업에 효과적인 모델을 개발하는 데 필요한 시간과 자원을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. 개발자와 연구자는 처음부터 시작하는 대신 사전 학습된 모델의 일반적인 역량을 활용하고 더 작은 작업별 데이터 세트를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다.
GPT의 기반이 되는 아키텍처인 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용한다는 점에서 RNN(순환 신경망)과 같은 이전 모델과 다릅니다. 이러한 메커니즘은 위치 관계에 상관없이 문장에서 서로 다른 단어의 중요성을 평가하여 모델이 입력 데이터의 모든 부분을 동시에 처리할 수 있도록 합니다. 결과적으로 GPT는 긴 텍스트의 문맥을 보다 효율적이고 효과적으로 이해할 수 있게 됩니다.
트랜스포머 모델의 주요 특성은 대규모 입력과 출력을 관리할 수 있다는 점으로, 긴 형식의 텍스트를 이해하고 생성하는 작업에 이상적입니다. 마찬가지로 동적 데이터 처리를 원활하게 하는 이 아키텍처를 통해 일반적으로 다른 모델의 역량을 뛰어넘는 미묘한 차이를 가진 컨텍스트 인식 출력이 가능합니다.
인류 역사를 통틀어 모든 도구의 기본 기능은 동일합니다. 즉, 인간이 작업을 완수하는 데 투자해야 하는 시간과 노력을 줄이는 것입니다. 나무판에 못을 박거나, 무거운 짐을 옮기거나, 소프트웨어 애플리케이션을 프로그래밍하는 등 어떤 작업을 수행하든, 중요한 점은 도구가 인간을 대신해 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있느냐입니다. 이 점에서 GPT도 다르지 않은데, 주목해야 할 점은 작업자의 지시나 개입을 훨씬 덜 받으면서 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있다는 것입니다.
앞서 언급한 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 GPT 모델은 언어 번역, 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발과 같은 프로세스를 간소화하여 관련 시간과 노동력을 크게 줄여줍니다. 이러한 역량 덕분에 GPT 모델은 다양한 분야에서 생산성 향상과 혁신을 위한 귀중한 도구가 되었습니다. 동시에 이 기술로 대표되는 처리 속도와 규모의 비약적인 발전은 기업, 연구자, 심지어 일반 사용자들에게도 새로운 가능성을 열어주며 자동화할 수 있는 것의 경계를 넓혀주고 있습니다.
GPT 모델은 컴퓨터 수준의 효율성과 정확성으로 인간과 유사한 결과를 도출해 낼 수 있기 때문에 AI 분야에서 매우 앞선 모델로 여겨지는 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 가장 영향력 있는 사용 사례는 다음과 같습니다.
코드 생성
GPT는 코드 작성을 자동화하여 솔루션을 제안하고 기존 코드를 디버깅하여 개발자를 지원합니다.NLP를 사용한 인간의 언어 이해
GPT 기술은 기계가 인간 언어의 억양과 함축된 의미를 이해하는 능력을 향상시켜 더 나은 사용자 상호작용과 서비스 자동화를 지원합니다.콘텐츠 생성
기사 및 보고서 작성부터 창의적인 콘텐츠 생성에 이르기까지 GPT 모델은 다양한 형태의 텍스트를 명확하고 빠르게 생성할 수 있습니다.언어 번역
GPT 모델은 언어 간 거의 즉각적인 번역을 제공하여 글로벌 커뮤니케이션의 접근성을 높입니다.데이터 분석
이러한 모델은 대규모 데이터 세트를 분석하여 인사이트와 패턴을 추출하여 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다.텍스트 변환
GPT는 산문을 다양한 구조화된 데이터 형식으로 변환하는 등 여러 형식 간에 텍스트를 변환할 수 있습니다.학습 자료 제작
GPT는 다양한 학습 스타일과 요구에 맞는 맞춤형 교육 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.대화형 음성 어시스턴트 생성
GPT는 음성으로 작동하는 AI를 지원하여 스마트폰이나 홈 어시스턴트와 같은 장치에서 보다 자연스러운 상호작용이 가능하도록 지원합니다.이미지 인식
주로 텍스트 작업에 적용하는 것으로 잘 알려져 있지만 이미지 인식 작업, 시각적 데이터 식별 및 분류에 GPT 모델이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
ChatGPT라는 이름이 광범위하게 알려지고 있는 상황을 고려하면, 많은 사람들이 이를 사전 학습된 생성형 트랜스포머의 일반적인 개념과 같은 말로 생각하는 것은 당연합니다. 하지만 GPT와 ChatGPT는 동일하지 않습니다. 그 중 하나는 애플리케이션이고 다른 하나는 이를 지원하는 기반 기술입니다.
GPT는 점점 더 정교해지는 일련의 AI 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 매우 다재다능하여 대화뿐만 아니라 다양한 분야의 애플리케이션을 지원하는데, GPT 솔루션을 통해 자동 쓰기 지원, 코딩 및 시각적 콘텐츠 생성을 개선할 수 있습니다.
반면 ChatGPT는 대화 용도에 맞게 조정된 GPT 모델의 특정 애플리케이션으로, GPT 기반을 활용하여 대화에 참여하고 사용자 문의에 대해 인간 수준의 지능적인 응답을 제공합니다. 이러한 전문성을 통해 ChatGPT는 질문에 답하고, 설명을 제공하고, 텍스트 콘텐츠 작성을 지원하고, 일상적인 토론에 참여할 수 있는 인간과 유사한 대화 파트너를 시뮬레이션할 수 있습니다. 다시 말해, ChatGPT는 고급 역량을 갖춘 AI 기반 챗봇입니다.
구조화되지 않은 텍스트 및 시각적 데이터를 컴퓨터 시스템이 이해하고 에뮬레이션할 수 있는 형태로 전환하는 것은 결코 간단한 과정이 아닙니다. GPT 기능을 만드는 데 필요한 기술적 세부 사항은 이 글의 범위를 벗어나지만, GPT 모델을 구동하는 표면적인 수준의 핵심 프로세스는 다음과 같습니다.
대규모 데이터 세트에 대한 학습
GPT 모델은 초기에 인터넷 상의 방대한 양의 데이터로 학습됩니다. 이 학습에는 더 광범위한 머신 러닝 분야의 일부인 딥 러닝 기술이 포함됩니다. 예를 들어 GPT-3는 기본적으로 약 5,000억 개의 텍스트 조각, 즉 토큰으로 학습되었습니다. 이러한 광범위한 학습을 통해 모델은 다양한 언어 패턴을 학습할 수 있습니다.
토큰을 통한 이해
인간과 달리 GPT 모델은 텍스트를 직접 이해하지 못합니다. 대신 텍스트를 위에서 언급한 토큰으로 분해합니다. 이러한 토큰은 단어 또는 단어의 일부일 수 있으며, 모델이 인간 언어의 구조와 다양성을 파악하는 데 도움이 됩니다. GPT-3는 수십억 개의 매개변수를 통해 이러한 토큰을 처리할 수 있으므로 텍스트를 심층적으로 이해하고 복제할 수 있습니다.
트랜스포머 아키텍처 내에서 작업
GPT의 핵심은 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 것으로, 이 아키텍처는 텍스트 등의 데이터 시퀀스를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 이 방법은 이전 RNN 솔루션보다 효율적이며 텍스트 시퀀스가 길면 더 잘 확장됩니다.
셀프 어텐션 메커니즘 사용
트랜스포머 아키텍처 내에서 GPT는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문장 내 각 토큰의 중요도를 다른 토큰과 비교하여 평가할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 모델은 응답을 생성할 때 관련 토큰에 집중하여 컨텍스트에 적합한 출력을 보장할 수 있습니다.
네트워크 학습 적용
GPT의 트랜스포머 모델은 토큰 간의 확률과 관계를 계산하는 여러 신경망 레이어로 구성되어 있습니다. 이러한 네트워크 내에서 가중치를 조정함으로써 GPT 모델은 향상된 응답을 생성할 수 있습니다.
인코딩 및 디코딩 프로세스 사용
보다 상세한 트랜스포머 모델에서 인코더는 입력 텍스트를 단어와 그 관계의 본질을 포착하는 일련의 수학적 벡터로 처리합니다. 각 벡터는 단어 또는 토큰을 나타내며 단어의 정체성과 문장에서의 위치 정보를 유지합니다. 그런 다음 디코더는 이러한 벡터를 가져와 출력 텍스트를 생성합니다. 인코딩된 정보와 지금까지 생성한 단어를 고려하여 시퀀스의 다음 단어를 예측하고 내부 표현을 인간이 읽을 수 있는 텍스트로 효과적으로 변환합니다.
GPT 모델을 만들려면 신중한 계획, 중요한 자원, 심층적인 기술 전문 지식이 필요한 일련의 단계를 거쳐야 합니다. 자체 GPT 모델 개발에 관심이 있는 조직은 다음과 같은 접근 방식을 따르는 것이 좋습니다.
범위 및 목표 정의
GPT 모델을 통해 달성할 목표를 명확하게 정의합니다. 여기에는 챗봇을 통한 고객 서비스 개선부터 특정 유형의 콘텐츠 생성 자동화까지 다양한 범위가 포함될 수 있습니다.숙련된 팀 구성
머신 러닝, 데이터 과학, 소프트웨어 엔지니어링에 대한 전문 지식을 갖춘 팀을 구성합니다. 이 팀이 GPT 모델의 개발과 학습을 주도하게 됩니다.데이터 수집 및 준비
모델이 수행해야 할 작업과 관련된 대규모 데이터 세트를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터를 정리하고 사전 처리하여 모델 학습에 적합한지 확인해야 합니다.적합한 도구와 기술 선택
GPT 학습을 지원하는 딥 러닝 프레임워크와 하드웨어를 결정합니다.모델 학습 및 조정의 우선순위 지정
준비된 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이 과정에는 매개변수 설정, 반복적인 모델 학습, 정확도와 성능을 개선하기 위한 결과 미세 조정이 포함됩니다.평가 및 반복
적절한 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 지속적으로 평가합니다. 피드백에 따라 조정하여 모델의 출력을 개선합니다.배포 및 통합
모델이 원하는 표준을 충족하면 지정된 작업을 수행할 수 있는 프로덕션 환경에 배포합니다. 기존 시스템과 원활하게 통합되는지 확인합니다.
GPT 모델을 성공적으로 구현하려면 기술적인 전문 지식과 자원만으로는 부족합니다. 조직은 모델이 효과적이고 책임 있게 운영될 수 있도록 윤리적, 기능적 특정 측면도 고려해야 합니다. 사용자 지정 GPT를 구축할 때는 다음 사항을 고려하세요.
편향성 및 기타 유해 요소 제거
편향을 최소화하려면 다양한 데이터 세트로 모델을 학습시켜야 합니다. 차별적이거나 유해한 언어를 식별하고 제거하기 위해 모델을 정기적으로 테스트하고 업데이트하는 것은 윤리적 AI 관행에 필수적입니다.부정확성 최소화
GPT 모델은 때때로 "환각(hallucination)"이라고 하는 잘못된 정보나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있습니다. 학습 방법을 개선하고 모텔 아키텍처를 세부 조정하면 이러한 부정확성을 줄여 생성된 콘텐츠의 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 마찬가지로 인간의 평가는 부정확한 결과를 포착하는 효과적인 "최후의 방어 수단"이 될 수 있습니다.데이터 보안 유지
학습 데이터가 출력으로 유출되지 않도록 하는 것은 정보의 무결성과 기밀성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 개인정보 차등 보호, 신중한 데이터 관리 및 모니터링, 개발자 간의 투명한 데이터 사용 정책 수립과 같은 기술은 매우 중요합니다.
사내에서 GPT 모델을 만드는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업일 수 있습니다. 따라서 많은 조직이 AI 및 머신 러닝 솔루션을 전문으로 하는 외부공급업체와 협력하는 방법을 선택합니다. 이러한 벤더는 낮은 초기 투자 비용으로 효과적인 모델을 더 빠르게 개발하고 사용하는 데 필요한 전문 지식과 자원을 제공할 수 있습니다.
일관되고 관련성 높은 텍스트 생성 기능을 갖춘 GPT 모델은 기술적으로 진화하는 오늘날의 시장에 상당한 가치를 가져다줄 것입니다. 이러한 환경에서 혁신에 앞장서고자 하는 기업은 적절한 플랫폼을 사용하여 생성형 AI 및 지능형 자동화의 잠재력을 활용하는 것이 매우 중요합니다.
다양한 제품과 서비스를 지원하며 수상 경력에 빛나는 ServiceNow의 클라우드 기반 Now Platform®은 GPT 모델과 원활하게 통합되도록 설계된 포괄적인 AI 솔루션을 제공합니다. Now Platform은 일상적인 작업을 자동화하고 고급 분석을 제공하여 생산성을 높여 GPT를 구현하려는 기업에게 필수적인 도구가 되었습니다. ServiceNow의 AI 역량에는 NLU(자연어 이해)와 지능형 검색부터 예측 분석, 프로세스 마이닝에 이르기까지 업무 프로세스를 간소화하고 개선하기 위한 모든 것이 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 기업이 고객 서비스 자동화부터 엔터프라이즈 데이터 분석, 의사 결정에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 구축되었습니다.
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