현재 GPT-3는 무슨 약자이고, 그 전 세대와의 차이는 무엇일까?

GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자입니다. 이는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리 모델의 하나로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 문장 생성, 기계 번역, 질문-답변 등의 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. GPT 모델은 주로 딥 러닝과 자연어 처리 분야에서 많이 사용되고 있습니다.

생성 사전훈련된 변환기 = GPT

현재까지 GPT 모델의 최신 버전은 BING에서 선보이고 있는 GPT-3이며, 이는 더욱 복잡한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 미래에는 더욱더 발전된 GPT 모델이 등장할 것으로 예상됩니다.

특히, GPT 모델은 지식 그래프와 같은 다양한 외부 지식을 활용하여 문제를 해결하는 능력을 가진 모델로 발전될 가능성이 있습니다. 이를 통해 더욱 실제 세상에서 유용하게 활용될 수 있는 다양한 자연어 처리 애플리케이션이 개발될 수 있을 것으로 예상됩니다.

또한, GPT 모델의 성능을 높이기 위해 더 많은 학습 데이터와 더 큰 모델 구조를 사용하는 것뿐만 아니라, 지속적인 알고리즘 개발과 하드웨어 성능 개선 등 다양한 방법을 통해 GPT 모델의 미래 모델이 발전할 것으로 예상됩니다.

Chat GPT에게도 아직 어려운 자연어

Chat GPT는 지금도 놀라운 문맥의 어색함을 없애주는데요. 높은 성능을 보이는것과 달리 다음과 같은 자연어의 요소에는 아직도 어려워하는 것으로 말합니다.

애매한 문맥: GPT 모델은 일반적으로 대용량 텍스트 데이터에서 통계적으로 특징을 추출하여 다음 단어나 문장을 생성합니다. 하지만 때로는 애매한 문맥이나 복잡한 어휘 구조 등에서 모호성이 발생하여 모델이 오류를 일으키는 경우가 있을 수 있습니다.
특수 용어 및 전문 용어: GPT 모델은 대용량의 범용 언어 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 특수 용어나 전문 용어와 같은 도메인 별 용어에 대한 이해가 부족할 수 있습니다.
문장의 길이: GPT 모델은 긴 문장에 대해서는 처리 속도가 느려질 수 있으며, 일부 상황에서는 문장의 일부를 무시하거나 다소 난해한 문장 생성 결과를 만들어 내기도 합니다.
감성 분석: GPT 모델은 문장의 긍정적, 부정적, 중립적인 감성을 판별하는 것에 대한 처리가 어려울 수 있습니다. 이는 모델이 감성 분석과 같은 특정 작업에 대해 특별히 훈련되지 않은 경우에 더욱 부각됩니다.

GPT-1 ~3까지의 발전 단계의 차이점에 대한 설명

GPT-1, GPT-2, GPT-3은 모두 OpenAI에서 개발한 자연어 처리 모델로, 순서대로 개발된 모델입니다. 이들 모델은 전부 대규모 텍스트 데이터를 학습한 이후 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 이들 모델은 다음과 같은 차이점이 있습니다.

크기: GPT-1에서 GPT-3까지 모델의 크기가 점점 커지면서, 모델 파라미터 수가 크게 증가하였습니다. GPT-1은 11만 개 파라미터, GPT-2는 1억 5천만 개 파라미터, GPT-3는 1조 7천억 개 파라미터를 가지고 있습니다.
성능: 모델의 크기가 커지면서, GPT 모델의 성능도 지속적으로 개선되었습니다. GPT-3는 자연어 생성, 기계 번역, 질문-답변 등 다양한 자연어 처리 작업에서 이전 버전의 모델보다 더 높은 성능을 보입니다.
학습 데이터: GPT 모델은 학습 데이터로부터 자연어의 특징을 학습합니다. GPT-3는 이전 버전의 모델보다 더욱 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 높은 성능을 보입니다.
활용 범위: GPT-3는 이전 버전의 모델보다 더 다양한 자연어 처리 작업에서 활용할 수 있습니다. GPT-3는 대화 생성, 문장 생성, 기계 번역, 질문-답변 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

OpenAI는 아직 GPT-4의 출시 일정을 발표하지 않았습니다. GPT-3는 2020년 6월에 출시되었으며, 그 이후로도 OpenAI는 GPT-3의 개발과 활용에 중점을 두고 있습니다.

파라미터는 또 뭐야?

파라미터는 인공지능 모델의 '머리'와 '손' 역할을 하는 것으로 생각할 수 있습니다. 머리는 입력된 정보를 받아들이고, 손은 그 정보를 가지고 작업을 수행하는 역할을 합니다. 이때, 머리와 손이 정확하게 일을 수행하기 위해서는 머리와 손의 크기, 형태, 색깔 등의 세부적인 부분이 매우 중요합니다. 이렇게 인공지능 모델도 입력값을 받아들이고 출력값을 생성하기 위해 내부적으로 여러 개의 파라미터가 존재하는데요, 이 파라미터들이 모델의 성능을 결정하는 역할을 합니다. 모델을 학습할 때 파라미터들을 최적화하는 작업이 이루어지고, 이렇게 최적화된 파라미터들은 모델의 머리와 손이 정확하게 일을 수행할 수 있도록 도와줍니다.