GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)

GPT 작동 방식

"GPT"라는 이름 자체가 핵심 구성 요소를 세분화합니다:

• 생성: GPT 모델은 입력 프롬프트와 일관성 있고 문맥적으로 연관성이 있는 새로운 원본 텍스트 출력을 생성합니다. 데이터를 분류하는 판별 모델과 달리 생성 모델은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 여기에는 이야기 이어가기부터 이메일 작성 또는 코드 생성까지 다양한 작업이 포함됩니다.
• 사전 훈련: 특정 작업에 사용하기 전에 GPT 모델은 인터넷 및 기타 라이선스 자료에서 가져온 방대한 텍스트 데이터 세트에 대한 광범위한 훈련 단계를 거칩니다. 이러한 사전 훈련을 통해 모델은 언어, 사실, 추론에 대한 폭넓은 지식을 습득할 수 있습니다. 그런 다음 미세 조정이라는 프로세스를 통해 또는 신속한 엔지니어링을 통해 이 일반적인 기능을 특정 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있습니다.
• 트랜스포머: 기본 아키텍처는 영향력 있는 논문"주의만 있으면 충분하다"에서 소개된 트랜스포머입니다. 트랜스포머는 모델이 입력 시퀀스에서 단어의 위치에 관계없이 각 단어의 중요도를 평가할 수 있는 자기 주의 메커니즘을 사용합니다. 이는 장거리 종속성을 처리하는 데 있어 순환 신경망(RNN) 과 같은 구형 아키텍처의 한계를 극복하고 GPU와 같은 하드웨어에서 더 많은 병렬 처리를 가능하게 합니다.

주요 기능 및 진화

GPT 시리즈는 매번 개선된 기능을 제공하며 상당한 진화를 거듭해 왔습니다:

• GPT-2: 인상적인 텍스트 생성 기능을 보여주었지만 오용에 대한 우려로 인해 초기에는 신중하게 출시되었습니다.
• GPT-3: 규모와 성능이 크게 도약하여 최소한의 작업별 학습 데이터로 광범위한 작업을 수행할 수 있으며, 종종 소수의 샷 학습에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
• GPT-4: 추론, 창의력, 문제 해결 능력이 더욱 향상되었습니다. 특히 GPT-4는 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있는 멀티 모달 모델로, 적용 범위가 크게 확장되었습니다. 자세한 내용은 GPT-4 기술 보고서를 읽어보세요.

이러한 모델은 텍스트 생성, 텍스트 요약, 기계 번역, 질문 답변, 코드 생성과 같은 작업에 탁월합니다. 많은 GPT 모델은 다음과 같은 플랫폼을 통해 액세스할 수 있습니다. Hugging Face 와 같은 플랫폼을 통해 액세스할 수 있으며 다음과 같은 프레임워크를 사용하여 구현할 수 있습니다. PyTorch 또는 TensorFlow.

실제 애플리케이션

GPT 모델은 다양한 도메인에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 지원합니다:

1. 콘텐츠 제작 및 지원: Jasper나 Writesonic과 같은 도구는 GPT 모델을 사용하여 사용자가 블로그 게시물, 마케팅 카피, 이메일 및 기타 서면 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원하여 창작 워크플로우의 속도를 크게 높여줍니다. 개발자는 코드 완성 및 생성을 위해 GitHub Copilot (GPT의 후손인 OpenAI Codex 기반)과 같은 변형을 사용하기도 합니다.
2. 고급 챗봇 및 가상 비서: GPT는 보다 정교하고 자연스러운 대화형 AI를 구현합니다. 고객 서비스 챗봇은 복잡한 쿼리를 처리하고, 문맥을 더 잘 이해하고, 보다 인간과 유사한 응답을 제공하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 인터콤과 같은 플랫폼 내 통합 또는 OpenAI API를 사용하여 구축된 맞춤형 솔루션이 있습니다.

GPT와 다른 모델 비교

GPT를 다른 유형의 AI 모델과 구별하는 것이 중요합니다:

• BERT: 둘 다 Transformer 기반 LLM이지만, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers )는 주로 문맥을 양방향으로 이해하도록 설계된 인코더 모델입니다. 감정 분석, 명명된 개체 인식(NER), 텍스트 분류와 같은 작업에 탁월합니다. 디코더 중심인 GPT는 텍스트 생성에 최적화되어 있습니다.
• 컴퓨터 비전 모델과 비교: GPT 모델은 텍스트(때로는 GPT-4와 같은 이미지)를 처리하고 생성합니다. 다음과 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 근본적으로 다릅니다. Ultralytics YOLO (예 YOLOv8, YOLO11). YOLO 모델은 시각 데이터(이미지, 동영상)를 분석하여 객체 감지, 이미지 분류 또는 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행하며 경계 상자 또는 마스크를 사용하여 어떤 객체가 있고 어디에 있는지 식별합니다. GPT-4는 이미지를 설명할 수 있지만, YOLO 실시간 추론에 적합한 고속으로 이미지 내에서 정밀한 위치 파악과 분류에 탁월합니다. 복잡한 시스템에서는 이 두 가지를 결합할 수 있으며, 잠재적으로 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리할 수 있습니다.

GPT 모델은 광범위한 기능과 적응성으로 인해 최신 머신 러닝의 초석이 되는 기초 모델로 간주됩니다.