상위 수준에서 ChatGPT는 신경망을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 딥 러닝 모델입니다. 모델의 특정 버전인 ChatGPT-3은 변환기 아키텍처라는 기술을 기반으로 합니다. 이러한 유형의 아키텍처를 통해 모델은 언어의 패턴과 구조를 인식할 수 있습니다. 토큰 시퀀스를 처리하고 출력 시퀀스를 생성하여 이를 수행합니다.
이 모델은 책, 기사, 웹 사이트 등을 포함한 방대한 텍스트 데이터 세트를 가져왔습니다. 학습 프로세스 중에 모델은 수백만 개의 텍스트 예제를 가져와 각 시퀀스에서 다음 단어를 예측하도록 요청했습니다.
ChatGPT와 상호 작용하는 방법은 프롬프트 또는 질문을 제공하는 것입니다. 그런 다음 모델은 교육 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 응답을 생성합니다. 그 결과 고도로 지능적인 자연어 처리(NLP) 도구가 탄생했습니다.
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 무엇을 의미합니까?
GPT의 “Generative”는 자연어 텍스트를 생성하는 기능을 나타냅니다. “사전 훈련됨”은 모델이 일부 한정된 데이터 세트에서 이미 훈련되었다는 사실을 나타냅니다. 반면에 “변환기”는 GPT를 구동하는 기본 기계 학습 아키텍처를 나타냅니다.
ChatGPT를 사용하는 이유는 무엇인가요?
OpenAI 에서 학습한 언어 모델인 ChatGPT는 다양한 기능을 갖추고 있으며 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 ChatGPT가 할 수 있는 일 중 일부입니다.
- 질문 답변: ChatGPT는 자연어로 질문에 답변하여 다양한 주제에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 텍스트 생성: 다양한 스타일과 톤으로 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있어 콘텐츠 제작 및 텍스트 생성에 유용합니다.
- 텍스트 요약: ChatGPT는 긴 기사나 문서에 대한 간결한 개요를 제공하여 주요 아이디어를 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 합니다.
- 텍스트 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 기능이 있어 다른 언어를 사용하는 사람들과 의사소통하는 데 유용합니다.
- 시 생성: ChatGPT는 다양한 스타일의 독창적인 시를 만들어 시인과 작가에게 영감과 예를 제공할 수 있습니다.
- 작문 피드백 제공: ChatGPT는 작문을 분석하고 문법, 스타일 및 어조와 같은 요소에 대한 피드백을 제공하여 작가가 기술을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
ChatGPT는 어떻게 훈련되나요?
트랜스포머 아키텍처라는 딥 러닝 기술로 chatGPT를 훈련했습니다. 모델의 특정 버전인 ChatGPT-3은 45테라바이트가 넘는 텍스트의 방대한 데이터 세트를 가져왔습니다.
감독된 미세 조정(SFT) 모델
초기 개발에서 GPT-3 모델은 40명의 계약자와 계약하여 지도 학습 데이터 세트를 생성하는 방식으로 발전했습니다. 입력에는 모델이 학습할 수 있는 알려진 결과가 있습니다. 입력 또는 프롬프트는 Open API에 대한 실제 사용자 항목이었습니다.
보상 모델
다음 단계는 보상 모델을 사용하여 생성된 응답의 품질을 개선하는 것입니다. 보상 모델은 SFT 모델의 출력을 평가합니다. 그런 다음 원하는 출력과 얼마나 잘 일치하는지에 따라 점수를 할당합니다.
강화 학습 모델
마지막 단계는 강화 학습 접근 방식을 사용하여 GPT의 성능을 더욱 향상시키는 것입니다. Proximal Policy Optimization 알고리즘에는 AI 챗봇이 시뮬레이션된 환경에서 사용자와 상호 작용하도록 하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 성능에 따라 보상 신호를 받습니다.
성능 평가
인간 노동자의 입력은 모델을 훈련시킵니다. 이것이 바로 평가의 핵심 부분이 사람의 피드백을 반영하여 레이블러가 모델 출력의 품질을 평가하도록 하는 이유입니다.
세 가지 높은 수준의 기준으로 모델을 평가합니다.
- 유용성 : 사용자 지침을 따르고 추론하는 모델의 능력을 평가합니다.
- 진실성: 폐쇄 영역 작업에서 환각에 대한 모델의 성향 평가(사실 구성). 이 모델은 TruthfulQA 데이터 세트를 사용하여 테스트됩니다.
- 무해성: 모델의 출력이 적절한지, 보호된 클래스를 폄하하는지 또는 경멸적인 콘텐츠가 포함되어 있는지 평가합니다.
- ChatGPT API 또는 라이브러리 선택 : ChatGPT를 사용할 수 있는 다양한 API 및 라이브러리가 있습니다. 귀하의 필요와 프로그래밍 경험에 가장 적합한 것을 선택하십시오.
- 계정 생성 및 API 키 받기(해당되는 경우) : API를 사용하는 경우 ChatGPT를 사용하려면 계정 생성 및 API 키 받기가 필요합니다. API 공급자가 제공하는 지침을 따르십시오.
- 필수 라이브러리 설치(라이브러리를 사용하는 경우) : Hugging Face Transformers와 같은 라이브러리를 사용하는 경우 프로그래밍 환경에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
- ChatGPT 초기화 : 필요한 라이브러리 또는 API 키가 있으면 프로그램에서 ChatGPT 모델을 초기화합니다.
- 프롬프트 입력 : ChatGPT를 사용하려면 응답을 생성하려면 대화의 맥락이나 주제를 설명하는 프롬프트를 제공해야 합니다.
- 응답 생성 : 프롬프트를 제공하면 ChatGPT 모델은 입력 프롬프트와 훈련 데이터의 컨텍스트를 기반으로 응답을 생성합니다.
- 응답 평가 및 구체화 : 생성된 응답의 품질은 입력 프롬프트 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 잘못된 정보와 사실을 분별하는 데 여전히 도움이 필요하므로 응답을 확인하십시오.
- 반복 : 5-7단계를 필요한 만큼 반복하여 필요에 맞는 대화 또는 일련의 응답을 생성합니다.
