아래 단계에서는 GPT-3가 응답을 생성하는 방법을 설명합니다.
- Generative Pre-training: GPT-3는 먼저 책, 기사, 웹사이트를 포함하여 인터넷에서 가져온 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 사전 교육을 받습니다. 이 과정에서 모델은 변환기 신경망을 사용하여 각 단어 또는 구문의 컨텍스트를 분석하고 문장의 다음 단어를 예측하는 표현을 생성합니다. GPT-3는 이 텍스트에서 다른 단어가 주어졌을 때 일부 단어가 텍스트에 나타날 가능성을 계산합니다. 단어의 조건부 확률이라고 합니다.
- 미세 조정: 사전 훈련이 완료되면 덜 작업 관련 데이터에 노출하여 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다. 이 미세 조정 프로세스는 모델이 새로운 데이터에 더 잘 맞도록 알고리즘을 조정하여 Python과 같은 언어 번역 또는 코드 생성과 같은 특정 작업을 수행하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
- 컨텍스트 분석: 프롬프트 또는 입력 텍스트가 주어지면 GPT-3는 사례 및 변환 네트워크를 사용하여 각 단어 또는 구문의 컨텍스트를 분석하고 이를 나타내는 표현을 생성합니다. 이는 모델이 입력 텍스트의 단어 간의 의미와 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 언어 생성: 입력 텍스트의 컨텍스트 분석을 기반으로 프롬프트에 대한 응답으로 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 이 모델은 언어 작업에 대한 이해와 단어와 구 사이의 관계를 사용하여 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어나 구를 예측합니다.
- 반복 개선: GPT-3는 동일한 입력 텍스트를 기반으로 여러 출력을 생성하여 사용자가 최상의 것을 선택할 수 있도록 합니다. 이 모델은 또한 시간이 지남에 따라 출력을 개선하기 위해 사용자의 피드백에 대해 교육을 받을 수 있으며, 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기능을 더욱 개선할 수 있습니다.
GPT-3가 유용한 이유는 무엇입니까?
다음은 GPT-3가 유용한 이유 목록입니다.
- 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성함으로써 GPT-3 모델은 인간과 기계 간의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다. 따라서 사람들이 컴퓨터 및 기타 스마트 장치와 더 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.
- GPT-3 언어 모델은 보다 매력적이고 효과적인 챗봇과 가상 도우미를 생성합니다. 이를 통해 고객 서비스와 지원이 향상됩니다.
- GPT-3는 학생을 위한 맞춤형 교육 자료를 만듭니다. 또한 새로운 언어를 배우는 사람들을 위한 가상 튜터링 및 지원을 제공합니다.
- GPT-3는 인간과 같은 언어 기술이 필요한 광범위한 작업을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에는 기계 번역, 요약, 심지어 법률 및 의학 연구도 포함됩니다.
- GPT-3의 개발은 자연어 처리 작업 분야를 크게 발전시켰습니다. 그것의 성공은 이 분야에서 더 많은 연구와 개발에 영감을 주었습니다.
GPT-3의 역사는 무엇입니까?
GPT-3의 개발은 반복적인 과정입니다. 다음은 GPT-3 역사의 발전입니다.
- 2015년: 안전한 인공 지능 개발을 목표로 OpenAI가 설립되었습니다.
- 2018: OpenAI는 GPT 1(Generative Pre-trained Transformer) 언어 모델의 첫 번째 버전을 출시합니다. BERT 및 Turing NLG와 같은 이전의 대규모 언어 모델은 텍스트 생성기 방법의 실행 가능성을 보여주었습니다. 이러한 도구는 이전에는 얻을 수 없었던 긴 텍스트 문자열을 생성했습니다.
- 2019년: OpenAI는 더 많은 매개변수가 포함된 GPT 생성 모델의 개선된 버전인 GPT-2를 출시합니다. GPT-2는 전례 없는 품질의 텍스트를 생성하지만 오용 가능성에 대한 우려로 인해 완전히 공개되지는 않았습니다.
- 2020: OpenAI는 GPT 언어 모델의 가장 강력한 최신 버전인 GPT-3를 출시합니다. GPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 포함되어 있어 지금까지 만들어진 가장 크고 복잡한 언어 모델입니다. GPT-2보다 더 정확하고 유창하게 텍스트를 생성합니다. 퓨샷, 제로샷, 원샷 학습으로 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT-3의 기능은 무엇입니까?
GPT-3는 다음을 포함한 많은 분야에 능숙합니다.
- 언어 생성: GPT-3는 프롬프트에 응답하는 사람과 유사한 텍스트를 생성하여 챗봇, 콘텐츠 생성 및 창의적 글쓰기와 같은 애플리케이션에 유용합니다.
- 언어 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 기능이 있어 국제 커뮤니케이션 및 현지화에 유용합니다.
- 언어 완성: GPT-3는 주어진 프롬프트를 기반으로 문장이나 단락을 완성하므로 자동 완성 및 요약에 유용합니다.
- Q&A: GPT-3는 자연어로 질문에 답변하므로 가상 비서 및 고객 서비스 애플리케이션에 유용합니다.
- 대화: 사용자와 주고받는 대화에 참여하여 챗봇 및 기타 대화형 에이전트에 유용합니다.
- 코드 생성: GPT-3는 자연어 설명을 기반으로 코드 스니펫을 생성하므로 개발자와 프로그래머에게 유용합니다.
- 감정 분석: 주어진 텍스트의 감정을 분석하여 소셜 미디어 모니터링 및 고객 피드백 분석과 같은 응용 프로그램에 유용합니다.
- 텍스트 생성: 콘텐츠를 기반으로 다양한 범주로 텍스트를 생성하므로 콘텐츠 조정 및 스팸 필터링과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
- 요약: 주요 아이디어를 유지하면서 긴 텍스트를 짧은 텍스트로 요약하므로 뉴스 집계 및 학술 연구와 같은 응용 프로그램에 유용합니다.
자주 묻는 질문
GPT-3란 무엇입니까?
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 모든 유형의 텍스트를 생성하도록 훈련된 신경망 기계 학습 모델입니다. OpenAI CEO인 Sam Altman은 GPT-3의 개발을 3세대 “최첨단 언어 모델”로 설명합니다. 또한 일반 인공지능(Artificial General Intelligence) 탐구의 첫 번째 단계로 간주됩니다.
GPT-3는 어떻게 훈련되었습니까?
GPT-3에는 1,750억 개 이상의 기계 학습 매개변수가 있는 반면 GPT-2에는 150만 개의 매개변수만 있습니다. GPT-3 이전에 가장 큰 훈련된 언어 모델은 100억 개의 매개변수가 있는 Microsoft의 튜링 자연어 생성(NLG) 모델이었습니다. GPT-3는 Common Crawl, WebText2 및 Wikipedia를 포함하여 각각 가중치가 다른 여러 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다.
