ChatGPT에 대해서

1.GPT란?

GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 전이학습(pre-training)과 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다.

전이학습이란, 대규모의 데이터셋을 사전에 학습시켜 놓은 모델을 다른 작업에 활용하는 기술을 말합니다. 이렇게 사전 학습된 모델을 미세 조정(fine-tuning)하여 새로운 작업에 적용할 수 있습니다. GPT 모델도 먼저 대규모의 텍스트 데이터셋을 학습시켜 놓고, 이후에 다른 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

트랜스포머 아키텍처는 주로 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 다른 딥러닝 모델들과는 다르게, 입력 시퀀스와 출력 시퀀스를 모두 고려하여 전체 문장을 처리합니다. 이를 통해, 문장 내의 단어들 간의 의미론적인 관계를 파악할 수 있습니다.

GPT 모델은 이러한 전이학습과 트랜스포머 아키텍처를 결합하여, 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있는 범용 언어 모델을 만들었습니다. 예를 들어, 문장 생성, 기계 번역, 질의응답 시스템, 챗봇 등 다양한 자연어 처리 작업에서 활용됩니다. 최근에는 GPT-3 모델이 발표되어 대규모의 파라미터와 높은 성능으로 주목받고 있습니다.

 

2. GPT 구조

챗 GPT는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. Transformer는 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 다른 딥러닝 모델들과는 다르게, 입력 시퀀스와 출력 시퀀스를 모두 고려하여 전체 문장을 처리합니다.

GPT 모델의 구조는 크게 3가지 부분으로 나눌 수 있습니다.

1. 입력 임베딩(Input Embedding) 레이어: 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 과정입니다. 이 레이어에서는 텍스트 데이터에 대한 임베딩 벡터를 생성합니다. 이 임베딩 벡터는 단어의 의미와 역할을 반영하는 정보를 포함하고 있습니다.
2. 트랜스포머(Transformer) 인코더: 입력된 텍스트 데이터를 처리하는 부분입니다. 이 인코더는 여러 개의 층(layer)으로 이루어져 있으며, 각 층에서는 Self-Attention 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 문맥을 파악하고 처리합니다. 이렇게 입력 데이터를 처리하는 과정에서는 문맥 정보를 고려하므로, 문장 내의 단어들 간의 관계를 파악할 수 있습니다.
3. 출력 레이어: 인코더에서 처리된 입력 데이터를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다. 예를 들어, 다음 단어 예측, 문장 생성, 감성 분석 등이 가능합니다.

총 구조는 입력 임베딩 레이어를 거쳐 여러 개의 트랜스포머 인코더를 거쳐 출력 레이어로 이어지는 구조를 가지고 있습니다. 이렇게 구성된 챗 GPT는 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보여줍니다.

 

3. 챗 GPT 사용법

1. 온라인 상에서 ChatGPT를 이용할 수 있는 챗봇 서비스나 플랫폼을 찾습니다. 예를 들어, 일부 챗봇 서비스는 웹사이트나 메신저 앱에서 ChatGPT 기반의 챗봇을 제공합니다.
2. 챗봇 서비스나 플랫폼에서 대화 시작 버튼을 클릭하거나, 사용자 입력란에 질문을 입력합니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 어때요?"와 같은 질문을 입력할 수 있습니다.
3. ChatGPT는 입력된 질문을 분석하여 자연어 처리 기술을 활용하여 응답을 생성합니다. 이때, ChatGPT는 대화의 문맥을 파악하여 자연스러운 응답을 생성하려고 노력합니다.
4. 생성된 응답을 확인하고, 필요한 경우 추가 질문을 입력하여 대화를 이어나갈 수 있습니다.

ChatGPT는 대화형 챗봇 모델로, 다양한 자연어 처리 작업에서 활용될 수 있습니다. 챗봇 서비스나 플랫폼을 통해 ChatGPT 기반의 챗봇을 이용하면, 사용자는 자연어로 쉽게 질문하고 응답을 받을 수 있으며, ChatGPT는 대화의 문맥을 파악하여 자연스러운 응답을 생성합니다.