[ChatGPT] ChatGPT의 개념
OpenAI에서 개발하여 공개한 인공지능 챗봇인 ChatGPT (Chat Gernerative Pre-trained Transformer)는 2022년 11월 30일 출시 후 다양한 활용 가능성을 보여주며, 출시된 지 5일 만에 100만 명, 2주 만에 200만 명의 사용자를 달성하였습니다. 100만 며으이 이용자를 확보하는데 넷플릭스는 3,5년, 에어비앤비는 2,5년, 페이스북은 10개월이 걸린 것과 비교하면 압도적으로 단기간이라고 할 수 있으며 다른 인공지능 서비스에서 전례가 없는 기록입니다. 100만 명 이용자 확보에 깃허부(GitHub)의 코드 작성을 도와주는 AI 서비스 코파일럿(Copilot)은 6개월, OpenAI가 만든 이미지 생성 AI 서비스 달리2(DALL-E 2)는 약 2.5개월 소요된 바 있습니다. 이는 ChatGPT에 대한 사용자들의 폭발적인 반응을 나타내는 수치라고 할 수 있습니다.
ChatGPT는 사람이 의사소통할 때 사용하는 언어인 자연어를 분석하는 자연어 처리 Natural Language Processing, NLP 작업에 사용되는 대규모 인공 신경망 모델을 의미합니다. ChatGPT를 개발한 OpenAI는 2015년에 일론 머스크(Elon Musk), 그렉 브록만(Greg Brockman), 샘 알트만(Sam Altman), 일리야 수츠케버(Ilys Sutskever), 존 슐만(John Schulman) 등이 인공지능 기술발전을 위해 설립하였습니다. 2018년 이후 일론 머스크가 운영진에서 물러난 이후에도 OpenAI는 다양한 분야에서 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 일을 계속하고 있습니다. 인공지능 분야에서 혁신적인 연구와 개발을 추구해온 OpenAI의 주요 기술이 발전해 온 과정은 다음과 같습니다.
2015년: OpenAI 창립
OpenAI는 2015년에 인공지능 기술 발전을 위해 설립되었다. 창립 멤버로는 일론 머스크, 그렉 브록만, 샘 알트만, 일리야 수츠케버, 존 슐만 등이 있다.
2016년: Dactyl 프로젝트
OpenAI는 Dactyl 프로젝트에서 인공지능 기술을 이용해 로봇 손가락을 조작하는 기술을 연구하였다. 이 프로젝트를 통해 OpenAI는 인공 지능 기술이 물리적인 작업을 수행할 수 있다는 잠재력을 과시하였다.
2017년: Universe 프로젝트
OpenAI는 Universe 프로젝트를 시작하여 인공지능 기술을 이용해 게임을 학습하고 플레이하는 데 사용할 수 있는 기술을 연구하였다. 이 프로젝트를 통해 OpenAI는 강화학습 분야에서 큰 발전을 이루었다.
2018년: GPT -1 출시
OpenAI는 GPT 프로젝트를 시작하여, 대규모 언어모델인 GPT-1을 개발하였다. 이 프로젝트를 통해 OpenAI는 자연어 처리 분야에서 엄청난 발전을 이루어, 인공지능 기술의 영역을 확장하였다.
2019년: GPT-2 및 AI Dungeon 게임 출시
OpenAI는 AI Dungeon이라는 대화형 소셜 게임을 출시하였다. 이 게임은 GPT-2를 활용하여, 사용자들이 입력한 대화를 바탕으로 이야기를 생성하는 방식으로 동작한다.
2020년: GPT-3 출시
OpenAI에서 출시한 GPT-3는 지금까지 개발된 대규모 자연어 처리 모델 중에서 가장 큰 모델 중 하나이며, 기존 모델들보다 더 높은 수준의 자연어 처리 능력을 갖추고 있다.
2022년: GPT-3.5 출시
2022년 11월 30일 공개된 GPT-3.5는 2018년 처음 공개된 GPT-1보다 약 1, 500배 많은 파라미터(1,750억 개)를 활용하였다.
2023년: GPT-4 출시
OpenAI에서 2024년 3월 14일에 출시한 GPT-4는 GPT-3.5와 비교할 때 각종 벤치마크 점수가 크게 갱신되어 멀티모달 기반의 챗 서비스를 제공하게 되었다.
2018년부터 시작된 GPT 프로젝트는 기존에 개발된 다양한 자연어 처리 기술들을 발전시키는 것을 목표로 하였습니다. 여기서 GPT는 ‘Generative Pre-trained Transformet'의 약자로 ’Generative'는 모델이 새로운 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 의미하며, ‘Pre-trained'는 모델이 사전 학습되었고, 'Transformer'는 자연어 처리를 위한 딥러닝 모델 중 하나를 의미합니다. 즉 ’생성형 사전학습 트랜스포머‘라는 것을 의미합니다. OpenAI는 2018년 6월에 처음으로 GPT 모델을 발표했습니다. 특히 ChatGPT는 주로 대규모 텍스트 코퍼스(Corpus, 말뭉치)를 학습해 다음 단어나 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다. ChatGPT는 자연어 처리 작업에 있어 놀라울 정도로 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 예컨대 ChatGPT는 대화 시스템, 기계 번역, 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 응용 분야에 활용될 수 있습니다.
이후에도 OpenAI는 GPT 시리즈의 다양한 버전을 발표하고 있으며, 2023년 3월 14일 가장 최신 버전으로 GTP-4가 출시되었습니다. OpenAI의 인공지능 언어모델의 성능은 비약적으로 향상되어 왔습니다.
하지만 초거대 AI를 성공적으로 활용하기 위해서는 몇 가지 조건을 충족해야 합니다. ChatGPT와 같은 초거대 AI는 대규모의 데이터셋과 연산 능력을 필요로 하기 때문에 학습 및 추론에 상당한 비용이 투입되어야 합니다. 그리고 모델의 파라미터 수가 매우 크기 때문에 모델 자체가 비대해진다는 문제도 존재합니다. 이러한 점에 서 모두 고려하면, 초거대 AI 모델의 학습 및 추론을 성공적으로 이끌기 위해서는 강력한 컴퓨팅 자원과 인프라가 필수적입니다. 그리고 앞서 설명한 문제를 해결할 수 있는 기초연구도 보다 활발히 이루어져야 할 필요가 있습니다.
ChatGPT는 다양한 세부 요소들이 복합적으로 작용하여 이루어지는 인공지능 모델이기도 합니다. 이를 구성하는 세부 요소는 크게 데이터, 모델 아키텍처, 학습 알고리즘, 추론 방법, 토픽 모델링 등으로 구분할 수 있습니다.
첫째, ChatGPT를 위한 학습 데이터는 대규모의 텍스트 코퍼스 데이터입니다. 이러한 데이터들은 일상 대화, 온라인 채팅, 문서, 뉴스, 책 등 다양한 분야에서 수집됩니다. 이 데이터를 통해 ChatGPT는 말뭉치에 대한 통계 및 특성을 분석하고, 이를 기반으로 문장 생성 및 이해를 수행합니다.
둘째, ChatGPT의 모델 아키텍처는 구글에서 개발하였던 모델인 트랜스포머(Transformer)기반으로 구성됩니다. 트랜스포머는 인코더-디코더-아키텍처를 사용하여 기계 번역에 적용되기 시작했으며, 이후 자연어 처리 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. ChatGPT의 모델 아키텍처는 트랜스포머의 디코더 부분만 사용하며, 이를 여러 층으로 쌓아 학습합니다.
셋째, ChatGPT의 학습 알고리즘은 주로 언어 모델링에서 사용되는 기술들을 사용합니다. 이러한 알고리즘들은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN과 같은 기존 모델보다 더욱 정확하고 효과적으로 새로운 데이터를 처리할 수 있습니다.
넷째, ChatGPT는 다양한 추론 방법을 사용하여 입력 문장에 대한 출력 문장을 생성합니다. 대표적인 추론 방법으로는 빔 서치(Beam search), 샘플링(Sampling), 그리디 디코딩(Greedy decoding) 등이 있으며, 이러한 방법들을 조합하여 보다 정확한 문장을 만들게 됩니다.
다섯째, ChatGPT는 입력 문장에서 주제(Topic)를 추출하는 토픽 모델링 기술을 사용합니다. 이를 통해 ChatGPT는 입력한 문장의 주제를 파악하고, 이를 바탕으로 적합한 답변을 생성할 수 있습니다.