1. 소개
* ChatGPT 개요
ChatGPT는 OpenAI에서 개발하였고, 이 글을 쓰는 시점인 2023년 기준으로 가장 최신의 언어 모델이다. GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 텍스트 생성 언어 모델이다. 트랜스포머는 2017년 "Attention is All You Need" 라는 논문에서 소개된 인코더-디코더 구조의 신경망 모델이다. ChatGPT는 대용량 언어 모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 미리 학습한 후 디코더를 사용하여 문맥에 맞는 텍스트를 생성한다.
* 동작 원리
ChatGPT는 다음 단어의 확률을 예측하는 기계에 가까운 모델로, 개념 간의 관계나 내재적인 이해력은 제한적이다. ChatGPT의 동작 원리는 트랜스포머의 인코더-디코더 아키텍처에 기반한다. 인코더는 입력 데이터를 숫자로 변환하여 새로운 표현으로 만들고, 디코더는 이 숫자를 활용하여 텍스트를 생성한다. 좀 더 자세히 보자면 인코더는 입력 시퀀스의 단어들 간의 관계를 파악하여 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터와 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측한다. 어텐션 메커니즘을 활용하여 문장 내 단어들 간의 관계나 중요한 부분에 집중할 수 있다.
ChatGPT는 대규모 텍스트 데이터를 입력으로 사용하여 학습되며, 손실 함수를 최소화하여 모델의 파라미터를 최적화한다. 학습이 완료된 ChatGPT는 학습 데이터의 패턴과 관계를 기반으로 주어진 요청에 대해 자연스러운 텍스트를 생성한다.
2. 발전과 한계
* 챗봇의 발전과정
과거에도 다양한 챗봇들이 개발되었지만, 초기 챗봇인 ELIZA나 이후 등장한 A.L.I.C.E는 단순한 응답과 패턴 매칭에 의존하였다. 이후 음성 비서라 불리우는 챗봇이 등장한다. 2010년에 Siri를 시작으로 Alexa나 Google Assistant들이 등장한다. 앞서 나온 규칙기반의 챗봇과 달리 인공지능 기반이었기 때문에 정해진 규칙외의 대답도 할 수 있었다. 하지만 여전히 문맥을 파악하지 못하거나 자연스럽지 못한 대답을 하곤했다. 현재는 하드웨어뿐만 아니라 알고리즘과 데이터의 발전으로 ChatGPT는 이전 챗봇과 달리 비교하여 문맥을 이해하고 훨씬 자연스러운 대화를 제공한다.
ChatGPT의 개발은 딥러닝 모델의 발전과 방대한 양의 텍스트 데이터의 활용과 관련이 있다. GPT 시리즈는 2018년부터 시작하여 GPT-2(2019년)와 GPT-3(2020년)로 발전해왔으며, 파라미터 수가 증가하면서 모델의 성능이 향상되었다. 방대한 양과 다양성의 텍스트 데이터는 자연어 처리 모델의 성능 향상에 크게 기여하였다.
* ChatGPT의 한계
ChatGPT는 학습에 사용된 데이터의 편향성을 갖고 있을 수 있으며, 이는 출력에도 영향을 줄 수 있다. 또한 개념 간의 관계나 내재적인 이해력은 부족하다. 때문에 ChatGPT는 상식적이지 않거나 비꼬는 문장에 대해 이해하지 못할 수 있다. 또한 전문적인 개념의 연결은 매끄럽지 않을 수 있다. 또한 ChatGPT는 학습된 데이터를 기반으로 답변을 생성하기 때문에 최신 정보가 없거나 특정 분야에 대한 지식이 부족할 수 있다. 또한 확률적인 결과를 내기 때문에 같은 질문에 대해 일관된 답변을 제공하지 못할 수 있다. 악의적인 입력에 예측하지 못한 결과가 나올 가능성도 있다.
ChatGPT는 딥러닝 기반 모델로써 학습된 데이터의 편향성, 내재적 이해력의 한계, 일관성 부족 등의 한계가 있다. 그러나 이러한 한계를 인식하고 적절하게 활용함으로써 ChatGPT는 유용하게 활용될 수 있다. 또한 AI 분야는 계속해서 발전하고 있으며 ChatGPT를 포함한 모델의 한계를 극복하기 위한 연구와 개발이 진행되고 있다. 우리는 AI와 현명하게 공생하기 위한 방안을 모색하며 ChatGPT를 적절히 활용해야 한다.
3. 결론
ChatGPT는 대화를 흉내내며 자연어 이해와 텍스트 생성 능력을 가진 언어 모델이다. 그러나 ChatGPT는 일정한 한계와 제약이 존재하므로 이를 인식하고 활용해야 한다. 데이터의 편향성, 내재적 이해력의 한계, 확률적 결과 등을 고려하여 신중하게 사용해야 한다. AI 분야는 지속적으로 발전하고 있으며 ChatGPT를 포함한 모델의 한계를 극복하기 위한 연구와 개발이 진행되고 있다. 우리는 AI와 현명하게 공존하고 상황에 맞게 활용하기 위한 방안을 모색해야 한다.
참고
개발자를 위한 챗GPT 활용법 - YES24
프로그래밍을 공부하는 과정에서 새로운 언어에 대한 공부는 필수이다. ChatGPT를 사용한다면 새로운 언어를 빠르고 쉽게 습득할 수 있을 것이다!이 책은 프로그래밍 공부와 개발 업무에 ChatGPT를
www.yes24.com
ChatGPT 원리는 무엇이고, 어떻게 학습되었을까?
devocean.sk.com
What is a chatbot? A Brief Introduction with Tovie AI
What is a chatbot? A chatbot is a program that automatically performs an action based on specific intents and algorithms.
tovie.ai
