본문내용
1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)의 소개
1.1. GPT의 개요
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 대규모 언어 모델로, 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습되었다"". 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있다"". 심지어, 시, 코드, 대본, 음악, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 창의적인 텍스트 형식의 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있다"". GPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, 텍스트에 대한 학습을 통해 인간과 유사한 언어 처리 능력을 갖추게 되었다"". 방대한 데이터를 활용하여 단어와 구 사이의 통계적 관계를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있다"". 또한, 단어의 의미에 대한 지식을 활용하여 자동 완성 기능을 제공하는 등 언어 처리에 있어 강력한 성능을 보여주고 있다"".
1.2. GPT의 발전 과정
1.2.1. GPT-1
GPT-1은 OpenAI가 2018년 발표한 자연어 처리 모델이다. GPT-1은 트랜스포머 기반 언어 모델로, 다중 레이어 트랜스포머 디코더 구조를 가지고 있다. GPT-1의 핵심은 대규모 텍스트 데이터를 이용한 사전 학습이다.
GPT-1의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, GPT-1은 방대한 량의 비지도 학습 데이터를 활용하여 언어모델을 사전 학습한다. 이를 통해 광범위한 언어 지식을 습득할 수 있다. 둘째, GPT-1은 파인튜닝을 통해 특정 작업에 맞춰 모델을 세밀하게 조정할 수 있다. 사전 학습된 모델에 추가 학습 데이터를 활용하여 모델의 가중치를 업데이트함으로써, 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있다. 셋째, GPT-1은 언어 생성 능력이 뛰어나다. 입력된 문맥을 바탕으로 자연스러운 문장을 생성할 수 있다.
GPT-1의 사전 학습 과정은 다음과 같다. 먼저 다중 레이어 트랜스포머 디코더 구조로 된 언어 모델을 구축한다. 그리고 방대한 량의 비지도 학습 데이터, 즉 웹페이지, 책, 신문기사 등의 텍스트 데이터를 활용하여 모델을 학습시킨다. 이를 통해 모델은 단어 간의 관계, 문장의 구조, 맥락 등 광범위한 언어 지식을 습득할 수 있다.
다음 단계는 파인튜닝이다. 사전 학습된 모델에 특정 작업에 대한 데이터를 추가로 학습시켜 모델의 성능을 높인다. 예를 들어 문서 요약 작업을 위해서는 문서 요약 데이터로 파인튜닝을 진행한다. 이를 통해 사전 학습된 광범위한 언어 지식에 특정 작업에 대한 세부적인 지식을 더할 수 있다.
GPT-1은 이러한 특징으로 인해 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다. 특히 언어 생성 능력이 탁월하여 문서 요약, 대화 생성, 질의응답 등의 작업에 활용될 수 있다. 또한 파인튜닝을 통해 특정 작업에 최적화된 모델을 만들 수 있어 실용적인 활용도가 높다.
1.2.2. GPT-2
GPT-2는 GPT-1에 이어 OpenAI에서 발표한 언어 모델이다.""
GPT-2는 GPT-1에 비해 모델 규모가 약 100배 가량 더 크다.""
GPT-1이 1억 2천만 개의 파라미터로 구성되어 있었던 반면, GPT-2는 150억 개의 파라미터로 구성되어 있다.""
이렇게 모델 규모가 커짐에 따라 GPT-2는 파인튜닝 없이도 다른 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 "제로샷 러닝" 효과를 나타낼 수 있게 되었다.""
또한 GPT-2는 GPT-1에 비해 언어 모델의 성능 평가 지표인 PPL(Perplexity)과 BPC(Bits Per Character)에서도 크게 개선된 모습을 보였다.""
PPL은 모델 추론 과정에서 헤매는 정도를 나타내는데, 값이 낮을수록 좋은 성능을 의미한다.""
BPC는 정보이론의 개념인 엔트로피를 기반으로 하는 지표로, 값이 낮을수록 정확한 예측을 하고 있음을 의미한다.""
이처럼 모델 규모와 성능 평가 지표 측면에서 크게 발전한 GPT-2는 GPT-1 대비 훨씬 발전된 모습을 보여주고 있다.""
1.2.3. GPT-3
GPT-3는 Open...
