챗GPT 소개

오늘은 인공지능 분야에서 주목받는 챗GPT(ChatGPT)에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

챗GPT는 OpenAI에 의해 개발된 대화형 인공지능 챗봇으로, 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 놀라운 가능성을 제시하며, 많은 사람들에게 큰 관심을 받고 있습니다.

1. 챗GPT란 무엇인가?

챗GPT는 'Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 인공지능입니다. 사용자와의 대화를 통해 학습하며, 복잡한 내용 설명, 소셜 미디어 게시물 작성, 새로운 아이디어 영감 제공 등 다양한 고급 기능을 제공합니다.

2018년 GPT-1의 출시를 시작으로, 2020년에는 GPT-3가 출시되었습니다. GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 사용하여 높은 성능을 보였지만, 일반인이 사용하기에는 한계가 있었습니다.

2022년 11월, 챗GPT가 출시되어 더 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 2023년 3월에는 GPT-4가 공개되었습니다.

챗GPT는 우리가 원하는 내용을 질문하면, 그 질문을 분석하고, 그 질문에 가장 근접한 답을 할 수 있는, 지능형 소프트웨어입니다. 조만간 여러분이 정확하고 신속한 정보를 얻고자 할 때,  구글검색이 아닌 챗GPT가 그 주인공이  될 것으로 예상됩니다.

< 챗GPT란? >

 

2. 챗GPT의 작동 원리와 기본구조

챗GPT는 인공지능 기술의 한 분야인 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하며, 사용자와의 대화를 통해 정보를 제공하거나 질문에 답변하는 등의 기능을 수행합니다. 이러한 과정은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 학습을 통해 이루어집니다.

대형 언어 모델 (LLM)

챗GPT는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 합니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 주어진 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 작업을 수행합니다.

인간 피드백형 강화학습 (RLHF)

챗GPT는 인간 피드백을 통해 추가적으로 학습하는 과정을 거칩니다. 이는 사용자의 지시를 따르고 만족스러운 반응을 생성하는 능력을 개선하기 위한 것입니다.

3. 챗GPT의 주요 작동 과정

사전 학습(Pre-training)

GPT는 인터넷에서 수집한 다양한 문서, 웹페이지, 뉴스 기사 등 방대한 양의 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 사전에 학습시킵니다. 이 과정에서 언어의 구조와 문법, 단어들 간의 관계 등을 학습합니다.


파인 튜닝(Fine-tuning)

사전 학습된 모델은 특정 도메인이나 태스크에 대한 최적화를 위해 파인 튜닝 단계를 거칩니다. 이는 특정 데이터셋을 이용하여 모델을 추가적으로 학습시켜 해당 도메인에 더욱 적합한 응답을 생성할 수 있도록 개선하는 과정입니다.

토큰화(Tokenization)

챗GPT는 텍스트를 처리할 때 토큰화를 수행합니다. 이는 입력 문장을 작은 단위인 토큰으로 분리하는 과정을 말하며, 토큰은 보통 단어, 구두점, 숫자 등으로 구성됩니다.

4. 챗GPT의 성능

현재 챗GPT-4 버전이 출시되어 서비스되고 있으므로,  챗GPT-4 중심으로 성능을 알아보겠습니다.

챗GPT-4는 약 1조 8000억 개의 파라미터를 가지고 있으며,  1750억 개의 파라미터를 가진 챗GPT-3에 비해 10배가 큽니다. 파라미터는 모델이 학습하는 가중치이며, 더 많은 파라미터를 가진다는 것은 더 많은 능력을 가진 것을 의미합니다.

챗GPT-4는 챗GPT-4는 약 1조 5000억 개의 단어로 구성된 Common Crawl 데이터셋을 사용하였다. 이것은 챗GPT가 훈련한 학습데이터 량을 의미합니다.


챗GPT-4는 챗GPT-3보다 더 나은 이미지 처리 능력을 가지고 있습니다. 챗GPT-4는 DALL-E라는 이미지 생성 모델과 CLIP이라는 이미지 분류 모델을 통합하였습니다. 이것은 DALL-E는 텍스트로 된 설명에 따라 이미지를 생성할 수 있으며, CLIP은 이미지와 텍스트 사이의 관계를 이해할 수 있는 기능이 통합되어 제공됨을 의미합니다.

챗GPT-4는 WaveRNN이라는 음성 생성 모델과 Wav2Vec 2.0이라는 음성 인식 모델을 통합하였습니다. WaveRNN은 텍스트로 된 설명에 따라 음성을 생성할 수 있으며, Wav2Vec 2.0은 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기능입니다.


챗GPT-4는 Codex라는 코드 생성 모델을 통합하였는데, Codex는 텍스트로 된 설명에 따라 다양한 프로그래밍 언어의 코드를 생성할 수 있는 기능이다. Codex는 챗GPT-3보다 10배 이상 높은 정확도를 보이는 것으로 알려지고 있습니다. 기능을 설명으로 하는 것으로 코딩을 할 수 있는 있다는 것을 의미합니다.
 

5. 챗GPT를 가장 많이 사용하는 국가는?

현재 챗GPT-4는 175개의 언어를 지원할 수 있다고 합니다.  온세계 언어를 다 지윈 하고 있는 것 같은 느낌입니다.  

챗GPT 서비스에 접속하는 트래픽을 언어권으로 분류하면 다음과 같습니다. 한국이 10위에 올라있습니다. (참고로 북한과 중국은 사용불가국가로 분류되어 있습니다)

• 영어 10.6%
• 힌디어 9.0%
• 일본어 6.6%
• 인도네시아어 3.6%
• 캐나다어 3.2%
• 독일어 2.9%
• 프랑스어 2.7%
• 스페인어 2.5%
• 중국어 2.3%
• 한국어 2.1%

국가별로 보면 다음과 같다.

• 미국: 이용자의 14.84%
• 인도: 이용자의 6.23%
• 일본: 이용자의 3.63%
• 콜럼비아: 이용자의 3.19%
• 캐나다: 이용자의 2.94%
• 기타: 이용자의 69.18%

 

6. 챗GPT의 활용

챗GPT는 번역, 검색, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 보인다.

챗GPT의 사용자는 매우 다양하다. 학생들은 과제 또는 연구 프로젝트에 도움을 얻기 위해 사용할 수 있다. 마케터와 콘텐츠 크리에이터는 창의적인 아이디어 생성과 글쓰기에 적용할 수 있다. 개발자들은 코딩 관련 문제 해결에 이를 활용하며, 일반인들은 호기심을 해결하거나 일상 대화에서 영어 학습도구로 사용할 수 있다. 다양한 배경과 필요가 만나는 챗GPT는 모든 분야에서 유용함을 입증하고 있다.

개인적으로는  다음과 같은 용도 활용하면, 바로 효과를 볼 수 있을 것이다.

• 인터넛자료, 책, 기사  요약
• 이력서·자기소개서 작성
• 창의적인 아이디어 브레인스토밍
• 업무 이메일 초안 작성
• 컴퓨터 코딩·디버깅
• 언어학습, 번역

 

챗GPT는 공부벌레?

 
 

7. 챗GPT는 최강의 공붓벌레?

우리가 챗GPT에게 질문하면, 챗GPT는 학습된 데이터를 탐색하여 가장 최적의 답을 찾아줍니다.

만일 챗GPT의 답변이 마음 들지 않거나, 보완이 필요하거나, 추가사항이 있을 경우, 챗GPT에게 새로운 요청을 하면 챗GPT는 새로운 최적의 답을 찾아내어 답변합니다.

그런데 이런 과정이  우리가 원하는 답을 찾아가는 과정이기도 하지만, 챗GPT를 학습시키고 있는 과정이라는 생각을 해 본 적 이 있으신가요?  

위에서 이야기한 것처럼 챗GPT는 인간 피드백형 강화학습 (RLHF) 구조에 따라 인간의 대화에서 얻어진 피드백을 이용하여 사람들이  원하는 답을 찾는 방법을 끊임없이 조정합니다.

만약 우리가 챗GPT에 질문을 입력하고 답변을 받은 후 ‘자세한 설명’을 요청받았다면, 다음번에 이와 비슷한  질문이 입력되면 챗GPT는 ‘자세한 설명’이 원하는 답이라 생각하고 이 답변을 먼저 내놓습니다.

챗GPT는 분명 인류 최강의 공붓벌레임이 틀림없다.


다음 글에서는 챗GPT 사용법에 대해서 알아보기로 하겠다.