안녕하세요 warehouse입니다.
요즘 OpenAI CEO 샘 올트먼의 방한으로
큰 이슈가 되고 있습니다.
이렇게 화제가 되는 이유는 아무래도 OpenAI 의 Chat GPT 때문이 아닐까 생각됩니다.
오늘은 ChatGPT와 그 기반기술인 LLM(Large Language Model) 에 대해서
짧게나마 리서치한 내용을 적어보려고 합니다.
LLM(Large Language Model)
"Large Language Model"은 대화형 인공지능 모델 중 하나를 나타냅니다.
이러한 모델은 많은 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있으며
Open AI에서 제공하는 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 이러한 대표적인 모델 중 하나입니다.
GPT는 트랜스포머(Transformer)라는 아키텍처를 기반으로 하며,
대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 후 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.
GPT 모델은 문맥을 이해하고 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 요약 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 최신 버전으로, 1750억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.
이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 탁월한 언어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다.
그러므로 GPT-3.5는 다양한 언어 작업에서 인상적인 성과를 보이며, 인간과 자연스럽게 대화하는 데 사용될 수 있습니다.
국내에서는 네이버가 하이퍼클로바 X는 LLM 서비스를 하고 있으며,
네이버의 하이퍼클로바X는 2040억 개 의 파라미터를 가지고 있습니다.
일반적으로 파라미터의 개수가
성능의 지표가 되기는 하지만,
사용자가 체감하는 완성도와는 다소 차이가 있는 것 같습니다.
LLM 기반기술
대화형 인공지능에는 다양한 기술과 방법이 사용됩니다. 아래는 일반적으로 대화형 인공지능에 쓰이는 주요 기술들입니다:
1. 자연어 처리 (NLP - Natural Language Processing)
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술입니다.
이 기술은 텍스트를 이해하고 해석하여 정보를 추출하거나 생성하는 데 사용됩니다.
2. 텍스트 생성 모델
텍스트 생성 모델은 문장, 단락, 또는 긴 글을 생성하는 데 사용됩니다.
GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델은 사전 훈련된 언어 모델을 기반으로 하여
다양한 텍스트 생성 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 대화형 시스템과 챗봇
대화형 시스템과 챗봇은 사용자와 자연스럽게 대화할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
이를 위해 음성 또는 텍스트 기반의 대화를 이해하고 사용자에게 응답할 수 있도록 설계됩니다.
4. 강화학습 (Reinforcement Learning)
일부 대화형 시스템은 강화학습을 통해 훈련되어 사용자의 피드백을 받아 성능을 개선합니다.
사용자의 입력에 대한 모델의 응답이 얼마나 좋은지를 평가하고 이를 향상시키기 위해 사용됩니다.
5. 대화 맥락의 이해
사용자의 이전 발언을 이해하고 그 문맥을 유지하는 능력은 좋은 대화형 시스템을 만들기 위한 중요한 부분입니다.
이를 위해 메모리 네트워크(Memory Networks)와 같은 기술이 사용될 수 있습니다.
6. 개체 인식 (Entity Recognition)
대화 중에서 특정 개체, 주제, 또는 정보를 인식하는 기술은 대화형 시스템이 더 유용한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다.
7. 감정 분석
대화 상대방의 감정을 이해하고 이에 맞추어 응답하는 능력은 더 자연스러운 대화를 가능케 합니다.
이를 위해 감정 분석 기술이 사용될 수 있습니다.
이러한 기술들은 종종 함께 사용되어 대화형 인공지능 시스템을 구축하고 개선하는 데 활용됩니다.
오늘은 LLM 에 대한 간단한 소개와
이를 구현하는데 활용되는기술에 대해 알아보았습니다.
샘 올트먼이 한국에 방문하면서 국내 IT, 반도체 기업들과 협업을 에상하는 시선이 많은데요,
전 세계적으로 핫한 기업인 만큼 앞으로 우리나라 기업에 좋은 소식이 있기를 기다리며
이만 포스팅을 마치겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다.