ChatGPT가 어떻게 작동하는가: 대형 언어 모델 상세히 설명하기

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Akira Sakamoto

Updated on 2023. 8. 19.

우리는 종종 인공지능과 상호작용하면서도, 그것에 대해 인식하지 못하고 있다. 그 중 하나가 OpenAI에서 개발한 대형 언어 모델인 ChatGPT이다. 이 인공지능은 많은 애플리케이션을 구동하며, 인간 같은 텍스트를 생성하는 능력으로 알려져 있다. 그렇다면, ChatGPT의 하드웨어는 어떠한가? ChatGPT는 어떻게 작동하는가?

ChatGPT에 대한 개론

ChatGPT, 또는 Generative Pre-trained Transformer는 OpenAI가 개발한 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이다. 핵심은 텍스트 생성기로써, 주어진 텍스트에서 계속된 사람 같은 텍스트를 생성하도록 설계되었다. 이를 위해서, ChatGPT는 논리적으로 이어지는 어떤 단어의 시퀀스가 이어질지를 추정하는 확률 연속체에 의존한다. 이것이 ChatGPT 작동의 기반을 이룬다.

ChatGPT의 능력은 텍스트를 이해하는 데서 기인한 게 아니라, 훈련에 사용된 엄청난 양의 데이터를 기반으로한, 다음에 오는 것을 예상하는 능력에서 비롯된다. 이러한 광범위한 훈련과 함께, 그 작동의 복잡함이 ChatGPT를 흥미롭게 만든다.

ChatGPT의 핵심: 대형 언어 모델(LLM)

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 설계되었다. 인간 언어의 복잡함과 미묘함에서 학습하여, 그들은 납득 가능한 인간같은 텍스트를 생성하는 능력이 강화되었다. 훈련 과정은 LLMs에 다양한 텍스트 데이터를 공급함으로써, 인간의 언어 패턴과 구조를 배우는 것을 목표로한다.

그렇다면 이들 확률의 형성은 어떻게 이루어지고, 어디에서 그들은 적용되는가?

ChatGPT에서 확률의 역할 이해하기

ChatGPT의 기반 원칙은 확률이다. 그것은 방대한 훈련 데이터를 기반으로, 단어 시퀀스가 발생할 가능성을 추정한다. 이러한 확률은 텍스트 생성 과정에서 중요하다. 이것은 ChatGPT가 일관된 문맥적으로 적절한 응답을 생성할 수 있도록 한다.

"해는 _____에서 뜬다"와 같은 문장에서, 다음 단어를 예측하도록 ChatGPT가 명령을 받는 상황을 상상해 보자. 훈련 결과, 모델은 이어지는 단어로 "east"가 가장 가능성 있는 것으로 이해한다. 따라서, ChatGPT는 이러한 확률을 사용하여 이미 존재하는 텍스트를 계속하여, "온도(temperature)"라는 매개 변수에 기반하여 적절한 수준의 창의성과 무작위성을 추가한다.

온도 변수는 출력에 영향을 미치며, 확률 분포에 영향을 주게 된다. 더 높은 온도는 더 많은 무작위성을 불러 일으키고, 더 낮은 온도는 예측 가능하고 안전한 출력을 생성한다.

추가로 읽어볼만한 자료: Stephen Wolfram의 "What is ChatGPT Doing"

ChatGPT의 신경망 아키텍처

ChatGPT는 "Transformer"라는 복잡한 형태의 인공 신경망에 기반하여 구현되었다. 이러한 네트워크의 아키텍처는 어느 정도까지는 인간 뇌를 모방한다. 뉴런과 같은 노드와 시냅스와 같은 연결로 어떻게 상호작용할지를 복잡하게 형성한 웹으로 되어 있다.

이러한 네트워크는 뉴런으로 구성된 계층들로 이루어져 있으며, 각각은 특정한 가중치, 즉 중요도를 할당받는다. 훈련 과정은 이러한 최적의 가중치를 찾아내어, 네트워크가 정확한 예측을 할 수 있도록 한다. 입력 데이터는 네트워크에 공급되며, 각 노드는 입력과 가중치에 따라 수치적 함수를 평가하고, 결과를 다음 계층으로 전달하게 된다. 이러한 과정이 종료될 때 까지 계속된다.

신기하게도, 이러한 네트워크의 아키텍처와 기능은 우리 뇌의 신경 기능과 비슷하다. 뉴런이 다른 뉴런으로부터의 자극에 따라 역동적으로 판단하듯이, 신경망의 각 노드들은 입력과 그들의 가중치에 따라 활성화된다.

다음 섹션에서는 이러한 신경망의 훈련 과정과 성능 향상을 위해 가중치를 조절하는 방법에 대해 더 자세히 살펴볼 것이다.

훈련 과정: 효율적인 언어 모델 제작

사람들도 경험을 바탕으로 배우듯이, ChatGPT와 같은 언어 모델도 데이터의 대량 처리에서 학습한다. 이러한 훈련에는 신경망의 가중치를 조정하여 모델의 출력과 실제 결과 간의 차이를 최소화하는 것이 포함된다.

훈련에서 Loss Function의 역할

ChatGPT와 같은 신경망을 훈련시키는 것은 반복적인 연산 및 계산 체제를 가지고 있다. 매 반복에서 모델은 Loss Function을 사용하여 예측과 실제 결과 간의 차이를 측정한다. 최종 목표는 그러한 방식으로 가중치를 수정하여 Loss Function## Transformer: 챗GPT의 성공의 열쇠

챗GPT의 성능과 확장성은 대부분 Transformer 구조의 기여를 받았습니다. 이러한 형태의 신경망은 모델이 문장이나 단락에서 멀리 떨어진 단어들 간의 문맥과 관계를 이해할 수 있게 합니다.

순차적으로 텍스트를 읽는 다른 모델과 달리 Transformer는 한 번에 모든 텍스트를 읽을 수 있어 더 빠르고 문맥에 맞는 텍스트 처리가 가능해집니다. 이러한 접근 방식으로 챗GPT는 더 자연스럽고 일관된 응답 생성을 가능하게 하는 것이 특징입니다.

더 읽어보기: Attention is All You Need: A Paper on Transformers (opens in a new tab).

의미 공간: 텍스트의 대표화

챗GPT에서 텍스트는 단순한 단어의 연속이 아니라 '의미 공간'에서 숫자 배열로 표현됩니다. 이러한 단어의 수량적 표현은 모델이 서로 다른 단어와 구문의 의미적 관계를 이해할 수 있도록 합니다.

그러나 다음 단어의 경로는 수학 법칙이나 물리학처럼 예측할 수 있는 것이 아닙니다. 문맥, 앞 선 단어, '온도' 요소가 영향을 미치며 창의성을 삽입합니다. 이러한 접근 방식으로 인해 챗GPT가 생성한 텍스트는 인간과 유사한 성격이 강화됩니다.

챗GPT와 인간의 뇌는 얼마나 가까운가요?

챗GPT의 내부 구조를 살펴보면, 그 아키텍처와 인간 뇌의 신경망 사이에 유사점이 있는 것으로 나타납니다. 둘 모두 링크로 연결된 노드(인 경우 뇌의 뉴런)를 가지며 피드백 기반의 반복적인 학습과 조정 프로세스를 사용합니다.

그러나 이러한 유사점에도 불구하고 중요한 차이점이 있습니다. 인간 뇌는 재귀적 사고를 가능하게 해서 데이터를 재방문하고 재계산할 수 있는 반면, 챗GPT는 이러한 기능이 없어 계산 능력이 제한됩니다.

또한, 챗GPT의 학습 프로세스는 인간 뇌와 비교해 훨씬 효율적이지 않습니다. 충분한 예제가 제공되지 않아 빠르게 학습하지 못하며, 많은 데이터와 계산 리소스가 필요합니다.

챗GPT: 진정한 인공 일반 지능과는 아직 멀었다

챗GPT가 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력 때문에 종종 과학 시대 소설에서 묘사되는 날 것의 인공 지능 시리즈의 선구자로 간주됩니다. 그러나 챗GPT는 더욱 발전해야 하는 언어 모델에 지나지 않습니다.

챗GPT는 기본적으로 학습에 기반한 확률 모델로, 나온 텍스트를 기반으로 다음에 올 단어를 예측합니다. 그러나 챗GPT는 인간처럼 생성된 텍스트를 이해하지 못합니다. 믿음이나 욕망, 두려움과 같은 감정을 가지지 않습니다.

그러나 챗GPT와 기타 대형 언어 모델의 발전과 함께 우리의 이해와 인공지능 기술의 발전이 진행됨에 따라 미래가 어떤 활기찬 가능성을 가질 지는 아무도 알 수 없습니다.

결론

결론적으로, 챗GPT가 어떻게 동작하는지 이해하는 것은 인공 지능과 기계 학습의 세계를 알아가는 매우 흥미진진한 창을 열어줍니다. 그것은 인공 지능 언어 모델의 복잡성과 우아함의 특별한 결합으로, 인간 언어 자체와 마찬가지로 계속 발전하는 것입니다.