AI가 바꿔줄 미래에 대한 준비 [3탄]

오늘부터는 AI언어모델들에 대해서 한가지씩 자세히 알아 볼 예정입니다.

 

그 첫번째로는 GPT-3 & GPT-4에 대해서 알아 보겠습니다.

 

오늘 글의 순서는 아래와 같습니다.

 

1. GPT-3란 무엇인가?
2. GPT-3에서 더욱 발전한 GPT-4
3. Deep-Learning 기술이란

OpenAI의 GPT-4 소개페이지

 

GPT-3란 무엇인가?

GPT-3(GPT stands for "Generative Pre-trained Transformer")는 OpenAI에서 개발한 인공지능 언어모델로, 기계 학습을 사용하여 자연어 처리(natural language processing)를 수행합니다.

 

GPT-3의 핵심 아이디어는 pre-training(사전 학습)입니다. 사전 학습은 말 그대로 대규모 데이터셋을 사용하여 인공지능 모델을 미리 학습시키는 것입니다. GPT-3는 원래 대규모 텍스트 코퍼스에서 pre-training되었으며, 이를 통해 자연어 처리 작업에 대한 일반적인 지식을 배웁니다.

 

GPT-3는 transformer(트랜스포머) 아키텍처를 기반으로합니다. Transformer는 attention mechanism(어텐션 메커니즘)을 사용하여 입력 시퀀스와 출력 시퀀스를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 이를 통해 GPT-3는 장기적인 의존성(long-term dependencies)을 가진 언어 모델링 작업에서 효과적입니다.

 

GPT-3는 사람이 작성한 텍스트와 매우 유사한 텍스트를 생성하고, 문장, 단락, 문서 등의 긴 텍스트 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 또한 자연어 이해(natural language understanding) 작업, 예를 들어 질문에 대한 답변을 생성하는 것도 가능합니다.

 

GPT-3는 현재까지 가장 큰 언어모델로 알려져 있으며, 다양한 자연어 처리 작업에 사용될 수 있습니다

 

GPT-3에서 더욱 발전한 GPT-4

최근에 OpenAI에서 공개한 GPT-4에 대해서는 구체적인 정보가 아직 많이 공개되지 않았습니다.

그러나, OpenAI는 GPT-4를 Deep Learning 기술의 스케일 업의 최신 도약으로 소개하고 있습니다. 

GPT-4는 이미지와 텍스트 입력을 받고, 텍스트 출력을 생성하는 큰 멀티모달 모델로, 

실제 세계의 여러 상황에서 인간보다 능력이 떨어지지만, 여러 프로페셔널과 학교적인 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 보인다고 합니다

 

한편, 한국어 매체에서는 GPT-4의 구체적인 사항은 아직 알려지지 않았지만, 관계자들이 GPT-4에 100조 개의 매개변수를 사용할 수 있을 것이라고 예측하고 있다고 보도하고 있습니다. 또한, 새로운 기능이나 알고리즘 업그레이드가 포함될 가능성이 있다는 언급이 있었으며, GPT-4가 ChatGPT의 업그레이드 버전이 될 것이라는 정보도 보도되었습니다

 

하지만, 대규모 인공지능 모델은 학습에 필요한 하드웨어 자원과 데이터 양 측면에서 매우 비싸므로, GPT-4의 개발과 출시 시기에는 아직 불확실성이 있습니다. 따라서 GPT-4가 GPT-3 대비 어떤 부분에서 개선될 것인지에 대해서는 구체적인 정보를 기다려봐야 합니다.

 

그렇다면 Deep Learing 기술은 무엇일까요?

Deep Learning은 인공지능의 일종으로, 기계가 스스로 학습하고 예측을 수행하는 능력을 갖춘 기술입니다.

이를 위해서는 대량의 데이터와 이를 처리하기 위한 컴퓨팅 파워가 필요합니다.

딥러닝은 인공신경망을 활용하여 입력 데이터를 다수의 층으로 처리하며, 각 층에서는 입력 데이터로부터 특징(feature)을 추출합니다.

이러한 추출된 특징들은 점차적으로 복잡해지며, 마지막 층에서는 최종 결과를 출력합니다.

 

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(ANN) 구조를 기반으로 합니다. 따라서 딥러닝 알고리즘은 ANN을 구성하는 여러 계층(레이어)을 통해 입력 데이터를 처리하고 예측하는 방식으로 작동합니다.

 

대표적인 딥러닝 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

 

Convolutional Neural Network (CNN, 합성곱 신경망) : 이미지 처리에 특화된 딥러닝 알고리즘으로, 입력된 이미지의 특징을 추출하고 분류하는 데 사용됩니다. 

 

Recurrent Neural Network (RNN, 순환 신경망) : 시퀀스 데이터 처리에 특화된 딥러닝 알고리즘으로, 이전 시점의 출력값이 다음 시점의 입력값으로 사용되는 구조를 가지고 있습니다. 자연어 처리나 음성 인식 분야에서 많이 사용됩니다. 

 

Generative Adversarial Network (GAN, 생성적 적대 신경망) : 생성 모델링에 사용되는 딥러닝 알고리즘으로, 두 개의 신경망(생성자, 판별자)이 서로 대립하며 모델 학습을 진행합니다. 이미지, 음악, 텍스트 등의 데이터 생성에 사용됩니다.

 

Deep Belief Network (DBN, 심층 신뢰망) : 비지도 학습에 사용되는 딥러닝 알고리즘으로, 여러 개의 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 쌓아올린 구조를 가지고 있습니다. 음성 인식, 추천 시스템 등에서 사용됩니다.

 

딥러닝은 머신러닝 기술 중 가장 강력한 성능을 발휘하는 분야 중 하나이며, 위에 언급된 알고리즘 외에도 다양한 딥러닝 알고리즘이 개발되고 있습니다.

 

딥러닝 기술은 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에서 사용됩니다. 특히 이미지 인식 분야에서는 딥러닝을 이용하여 사람보다 정확한 인식 능력을 갖게 되었고, 이를 기반으로 자율주행 자동차나 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 적용되고 있습니다.

 

딥러닝 기술의 발전은 인공지능 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이전에는 사람이 직접 특징(feature)을 추출하여 기계학습을 시켰지만, 딥러닝에서는 기계 스스로 특징을 추출하므로 보다 정확한 학습이 가능합니다.

 

하지만 딥러닝 기술의 발전에는 여전히 다양한 과제가 존재합니다. 대표적으로 데이터의 부족, 학습 시간의 증가, 과적합(overfitting) 등이 있습니다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 다양한 연구가 진행 중이며, 앞으로 딥러닝 기술의 발전이 더욱 기대됩니다.