챗GPT 작동원리에 대해 알아보자
챗GPT는 인공지능 챗봇 서비스로, 인터넷에 있는 수많은 문서들을 학습하여 사용자와 대화를 할 수 있는 기술입니다. 챗GPT는 GPT-3.5라고 하는 거대언어모델을 기반으로 만들어졌습니다. 거대언어모델이란 무엇이고, 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.
* 참고글 : 빙챗 vs 챗GPT(GPT-4) 중 어떤 것이 더 좋은지 빙챗에게 물어봤더니...
거대언어모델이란 말 그대로 언어를 다루는 아주 크고 복잡한 모델입니다. 모델이라는 것은 함수나 수학식과 같은 개념으로 이해하면 됩니다. 즉, 어떤 입력값을 받아서 원하는 출력값을 내주는 과정을 수학적으로 표현한 것입니다. 예를 들어, 날씨 예측 모델은 현재의 기상 상황, 온도, 습도, 위성 사진 등의 입력값을 받아서 미래의 날씨를 출력값으로 내주는 함수입니다.
거대언어모델은 언어를 입력값으로 받아서 다음에 나올 언어를 출력값으로 내주는 함수입니다. 예를 들어, '안녕하세요'라는 입력값을 받으면 '반갑습니다'라는 출력값을 내주거나, '오늘 날씨가 좋네요'라는 출력값을 내줄 수 있습니다. 또한, 그 다음에 나올 언어도 예측할 수 있습니다. 예를 들어, '오늘 날씨가 좋네요'라는 출력값을 내준 후에 '저녁에 뭐 먹을까요?'라는 출력값을 내줄 수 있습니다.
거대언어모델은 어떻게 이런 일을 할 수 있을까요? 거대언어모델은 인공신경망이라고 하는 딥러닝 기술을 사용합니다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 신경 활동을 모방한 것으로, 많은 수의 노드와 파라미터로 구성됩니다. 노드는 원으로 표시되는 것으로, 데이터를 저장하거나 처리하는 역할을 합니다. 파라미터는 화살표로 표시되는 것으로, 노드와 노드 사이의 연결 강도를 나타냅니다.
인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구분됩니다. 입력층은 외부에서 들어오는 데이터를 받아서 은닉층으로 전달합니다. 은닉층은 여러 층으로 구성될 수 있으며, 각 층에서 데이터를 처리하고 변환하여 다음 층으로 전달합니다. 출력층은 은닉층에서 나온 데이터를 받아서 최종적인 결과를 내놓습니다.
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