Chat GPT

1. Chat GPT

1-1. GPT와 자연어 처리

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 자연어 처리 모델 중 하나로, 채팅 형식으로 파인튜닝된 Chat GPT가 그 일종으로 OpenAI에서 제공하는 인공지능 챗봇 서비스이다.

1) LLM(Large Language Model)

거대 언어 모델로 현재 AI 시장에 가장 큰 시장을 형성하고 있으며, Chat GPT를 시작으로 다양한 거대 언어 모델이 생산 중이다.

1-2. Chat GPT의 특징

1) Chat GPT를 기반으로한 채팅 형태

Chat GPT는 GPT-3 모델을 기반으로 하며, 다양한 채팅 형태의 질문-답변 패턴에서 뛰어난 성능을 보여준다. 이는 사용자들과의 자연스럽고 동적인 상호작용을 가능케 한다.

2) 세밀한 조정 가능성

Chat GPT는 사용자의 특정 요구사항에 세밀하게 대응할 수 있다. 특정 주제나 문맥에 맞게 모델을 조정하여, 사용자가 원하는 정보나 서비스를 더 효과적으로 얻을 수 있도록 지원한다.

3) 자연스러운 대화 서비스

Chat GPT는 사용자의 요구를 기반으로 자연스럽고 유동적인 대화 서비스를 제공한다. 이를 통해 기존 AI 서비스에서 느껴지던 부자연스러움을 최소화하고, 사용자 경험을 향상시킨다.

4) 최적화 문제의 해결

Chat GPT는 채팅 형태의 특화된 최적화를 통해, 기존 AI 서비스에서 발생했던 문제를 극복한다. 사용자들은 높은 수준의 상호작용을 경험하며, 다양한 상황에서 신속하고 효과적으로 서비스를 이용할 수 있다.

2. 현재 사용 중인 GPT 모델

2-1. Chat GPT 3.5와 GPT 4

1) Chat GPT 3.5

Chat GPT 3.5는 GPT 3 모델을 기반으로 하며, 채팅 형태의 대화 상황에서 높은 성능을 자랑한다. 이 모델은 사용자의 다양한 질문에 정확하고 자연스러운 답변을 생성하여 풍부한 대화 경험을 제공한다.

2) Chat GPT 4

Chat GPT 4는 파라미터의 수를 증가시켜 성능을 향상시킨 모델로, 멀티모달 기능을 도입하여 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있다.

2-2. Chat GPT 4의 멀티모달 기능

1) 멀티모달 기능 소개

Chat GPT 4는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 제공한다. 이는 더욱 다양한 상황에서 유용하게 활용될 수 있음을 의미한다.

2) 이미지 처리

Chat GPT 4는 이미지를 이해하고 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 사용자가 이미지를 업로드하면 모델은 이를 해석하여 관련된 답변을 생성할 수 있다.

3) 음성 처리

음성 입력도 Chat GPT 4에서 지원된다. 사용자가 음성으로 질문하면 모델은 이를 이해하고 텍스트로 변환하여 답변을 생성할 수 있다.

4) 종합적인 활용

이러한 멀티모달 기능은 사용자들에게 보다 풍부하고 다양한 형태의 상호작용을 제공한다. 예를 들어, 사용자가 "이 사진을 설명해줘"라는 질문에 모델은 이미지에 대한 세부적인 설명을 포함한 텍스트로 응답할 수 있다.

3. GPT 모델의 발전과 성능

3-1. 파라미터 증가와 성능 향상

1) 파라미터 수의 지속적인 증가

GPT 모델은 초기의 GPT 1부터 GPT 4까지 파라미터 수가 지속적으로 증가함으로써 모델의 복잡성과 성능을 향상시켰다. 이는 더 많은 데이터와 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 하여 사용자의 다양한 요구에 더욱 정확하게 대응할 수 있게 되었다.

2) 성능의 혁신적인 향상

파라미터 수의 증가는 모델의 성능을 혁신적으로 향상시켰다. GPT 4에서는 더 깊은 이해와 높은 수준의 추론 능력을 갖추어, 사용자의 질문에 더 풍부하고 효과적인 방식으로 응답할 수 있게 되었다.

3-2. RLHF 기술 적용

1) 혁신적인 최적화 기술

Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 기술의 도입은 모델의 최적화를 혁신적으로 이끌어냈다. 인간의 피드백을 적극적으로 활용함으로써 모델은 실제 사용 시에 더 빠르게 학습하고 성능을 향상시킬 수 있게 되었다.

2) 사용자 기대의 증가

이러한 모델의 발전은 사용자들 사이에서 높은 기대를 일으키고 있다. 더욱 정교한 대화, 뛰어난 이해력, 그리고 멀티모달 기능의 도입으로, Chat GPT는 다양한 분야에서 혁신적인 응용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 사용자들은 보다 높은 수준의 상호작용과 풍부한 경험을 기대하며, 미래에는 더욱 진보된 AI 기술의 도입이 기대된다.

4. GPT 모델의 단어 생성과 예측

4-1. 모델 동작 원리

1) GPT 모델의 작동 방식

GPT 모델은 입력에 따라 다음 단어를 생성하는 방식으로 동작한다. 사용자가 모델에 특정 문장이나 질문을 입력하면, 모델은 이를 기반으로 다음에 나올 단어를 예측하고 생성한다.

2) 확률적 추론을 통한 예측

GPT 모델은 확률적 추론을 사용하여 다음 단어를 예측한다. 모델은 주어진 문맥에서 각 단어의 등장 확률을 계산하고, 이를 기반으로 다음 단어를 선택한다. 이러한 방식으로 모델은 문장을 자동으로 생성하며, 입력에 대한 응답을 제공한다.

3) 자동 단어 생성

일련의 단어를 자동으로 생성하는 과정에서, 모델은 학습된 언어 모델을 활용하여 문맥에 맞는 자연스러운 문장을 형성한다. 이는 사용자가 입력한 문장과 유사한 문맥을 갖춘 응답을 생성하는 데 도움이 된다.

5. GPT 모델 수정과 파인 튜닝

5-1. 파인 튜닝 기술

GPT 모델을 특정한 목적이나 도메인에 맞게 수정하고자 할 때, 파인 튜닝 기술을 사용합니다. 이를 위해서는 추가 학습 데이터셋과 질문-답변 형식의 데이터를 활용하여 모델을 원하는 방향으로 작동시킨다. 이는 모델을 특정 도메인에 더 적응시키고 특화된 기능을 수행하게 만든다.

5-2. 지도학습과 RLHF 기술

1) 지도학습

지도학습은 모델에게 사람이 정답을 알려주는 방식이다. 즉, 특정 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키고 정확한 답변을 알려주는 방식으로 모델을 조정한다.

2) RLHF 기술

Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF) 기술은 강화 학습을 기반으로 하며, 모델이 스스로 학습 가능하도록 한다. 사용자가 모델의 답변에 대해 직접 순위를 매기면, 모델은 좋은 답변에 더 높은 점수를 부여받아 점차적으로 성능을 향상시킨다.

6. 강화학습 기반 챗봇의 생성 방식

6-1. RLHF 기술 적용

강화 학습 기반 챗봇은 Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF) 기술을 적용한다. 이는 사람의 피드백을 받아 답변을 생성하며, 좋은 답변에 높은 점수를 부여하여 모델이 높은 품질의 대화를 생성하도록 유도한다.

6-2. 활용 분야 확대

초기에는 Pre-training(PT)이 모델의 학습을 주도했지만, 현재는 강화 학습이 PT 뿐만 아니라 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 이러한 기술의 확장은 더 다양한 응용 분야에서 효과적인 챗봇의 개발과 서비스를 가능케 한다.

7. 챗GPT의 환각 문제: 단점과 대응

7-1. 정의 및 현상

1) 환각 (Hallucination)

모델이 실제로는 존재하지 않는 정보를 생성하여 사실처럼 보이게 되는 현상이다.

2) 신뢰성 감소와 사용자 불신

모델의 환각 문제로 인해 생성된 정보가 실제와 차이가 있어 사용자들의 모델에 대한 불신을 유발하며, 신뢰성이 감소한다.

3) 다단계 추론에서의 문제

특히 다단계 추론에서 논리적 오류가 발생하면 단계를 거치면서 더 큰 오류를 초래할 수 있어, 문제가 더 커진다.

4) 사례 및 대표적 문제 상황

환각으로 인한 대표적인 문제 사례로는 거짓 사진 및 판례가 있다.

5) 과정 감독 방식의 도입

이 문제에 대응하기 위해 오픈AI는 결과 감독이 아닌 각 추론 단계에서 보상을 부여하는 '과정 감독' 방식을 도입하고 있다.

6) 설명 불가능한 결과와 불안정성

모델이 왜 특정 답변을 선택했는지 설명하기 어렵고, 모델의 불안정성이 여전히 존재한다.

7) 대응과 향후 개선

환각 문제를 해결하기 위한 노력은 계속되고 있으며, 신뢰성과 안정성을 향상시키는 방향으로 개선이 필요하다.