챗(CHAT) GPT 반도체 품귀현상? 학습원리 인간 대화구별법 정보

챗 GPT의 아버지라 불리는 샘 울트먼이 대한민국을 찾았는데요. 최근 AI를 만드는데 들어가는 반도체가 전 세계적으로 부족하다 보니 이걸 직접 만들자는 이야기를 나누기 위해서 삼성전자와 SK 하이닉스의 경영진과 이야기를 나누기 위한 목적입니다.

 

작년까지만 해도 우리나라도 각종 전자기기에 들어가는 반도체 수급이 나빠져서 각종 기업체들에 납품하는 전자기기의 납품기간이 연장이 되는 경우도 생겨났습니다.

 

올해 취득해야할 기기들이 반도체시장의 어려움으로 기기가 내년으로 밀리는 현상이었는데요. 전자기기의 집합장소인 서울 용산의 컴퓨터 부품업체에서도 반도체의 품귀현상으로 없거나 있어도 높은 가격으로 판매가 되고 있습니다.

 

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또한 2022년 8월에는 미국이 대중국 수출을 금지하면서 AI 연산과 개발에 이런 고사향의 그래픽카드에 들어가는 반도체가 고가로 팔리고 전 세계적으로 품귀현상이 비정지고 있네요.

 

국내의 기업과 연구기관에서도 제품을 받으려면 몇 개월을 기다려야 합니다. 몇 년 전부터 이러한 품귀현상으로 자동차에 들어가는 전자기기의 반도체가 없어서 신차를 신청을 해도 1년을 기달려야한다는 판매원의 말을 들었는데, 실질적으로 와닫게 됩니다.

 

이와는 반대로 반도체의 품귀현상으로 자동차 중고시장이 더욱 활성화가 되고 있다고 합니다.

 

 

챗 GPT란?

 

챗 GPT

 

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 딥러닝 기반의 언어 모델입니다. GPT 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 문장 생성, 자연어 이해, 기계 번역 등 다양한 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에 사용될 수 있습니다.

 

GPT 모델은 트랜스포머(Transformer)라는 아키텍처를 기반으로 하며, 트랜스포머는 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 도입된 기술입니다. 트랜스포머는 자연어 문장을 이해하고 생성하기 위해 어텐션(Attention) 메커니즘을 사용하며, 이를 통해 문맥을 파악하고 단어 간의 의존 관계를 학습할 수 있습니다.

 

GPT 모델은 사전 학습(pre-training)과 세부 조정(fine-tuning)이라는 두 단계로 구성됩니다. 사전 학습 단계에서는 대규모의 인터넷 텍스트 데이터를 사용하여 모델을 일반적인 언어 이해 능력을 갖춘 '사전 학습된 모델'로 만듭니다. 그리고 세부 조정 단계에서는 특정한 자연어 처리 작업에 맞게 추가적인 학습을 진행하여 모델을 세부적으로 조정합니다.

 

GPT 모델은 자연어 처리 작업을 수행하는데 있어서 뛰어난 성능을 보여주며, 챗 GPT는 그 중 하나의 응용 프로그램입니다. 챗 GPT는 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 대화하고 대화 내용에 맞는 자연어 응답을 생성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 질문에 대답하거나 대화를 나눌 수 있는 인공지능 챗봇을 구현할 수 있습니다.

 

 

챗 GPT이 학습원리는?

 

챗 GPT

 

챗 GPT는 사전 학습(pre-training)과 세부 조정(fine-tuning)이라는 두 단계로 학습됩니다.

 

먼저, 사전 학습 단계에서는 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 모델을 일반적인 언어 이해 능력을 갖춘 '사전 학습된 모델'로 만듭니다. 이 과정에서는 인터넷의 다양한 웹 페이지, 온라인 문서, 소셜 미디어 게시글 등의 텍스트 데이터를 활용합니다.

 

이 데이터들은 언어의 다양성과 문맥을 반영하기 위해 다양한 주제와 장르에서 수집됩니다. 사전 학습된 모델은 문장의 다음 단어를 예측하는 자기 지도 학습(self-supervised learning) 방식으로 학습됩니다. 이 과정에서 모델은 문맥을 파악하고 단어 간의 의존 관계를 학습하여 언어 이해 능력을 향상시킵니다.

 

그 다음, 사전 학습된 모델은 세부 조정 단계에서 특정한 자연어 처리 작업에 맞게 추가적인 학습을 진행합니다. 이 단계에서는 특정한 데이터셋과 작업에 맞는 목표를 설정하여 모델을 세부적으로 조정합니다. 예를 들어, 질의 응답(Question-Answering) 작업을 위해 질문과 그에 대한 답변이 포함된 데이터셋을 사용하여 모델을 세부 조정할 수 있습니다.

 

세부 조정은 보다 구체적인 작업에 맞는 문맥과 응답을 생성할 수 있도록 모델을 미세 조정하는 역할을 합니다.

 

이렇게 사전 학습과 세부 조정을 통해 챗 GPT는 다양한 언어 이해 작업에 적용될 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 학습 단계에서 사용되는 데이터의 다양성과 규모는 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, 대량의 다양한 텍스트 데이터를 사용하여 학습하는 것이 중요합니다.

 

 

챗 GPT 성능 향상을 위한 기술

 

챗 GPT의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기술과 접근 방법이 사용됩니다. 몇 가지 주요한 기술에 대해서 알아볼께요.

 

챗 GPT

 

모델 아키텍처 개선

챗 GPT의 기본 모델 아키텍처는 GPT 모델을 기반으로 합니다. 최신 버전의 챗 GPT에서는 이러한 기본 아키텍처에 다양한 개선 사항이 적용되며, 더 깊고 넓은 모델 구조, 더 많은 파라미터, 다양한 어텐션 메커니즘 등이 포함될 수 있습니다.

 

데이터 다양성과 규모

챗 GPT의 성능은 학습에 사용되는 데이터의 다양성과 규모에 크게 의존합니다. 더 많은 다양한 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습하고 세부 조정하는 것은 모델의 언어 이해 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

 

사전 학습 방법 개선

모델의 사전 학습 방법을 개선하여 성능을 향상시키는 연구가 진행되고 있습니다. 예를 들어, 데이터 전처리 방법의 개선, 학습 알고리즘의 변경, 자기 지도 학습 방식의 개선 등이 이에 해당합니다.

 

미세 조정 데이터의 최적화

세부 조정 단계에서 사용되는 데이터셋의 품질과 다양성을 개선하는 것이 성능 향상에 도움이 됩니다. 더 정확하고 다양한 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정함으로써 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

지식 증강과 후처리

지식 그래프나 외부 지식 베이스를 활용하여 모델의 응답을 보완하는 방법이 있습니다. 이를 통해 모델이 더 정확하고 의미 있는 답변을 생성할 수 있습니다.

 

강화 학습

강화 학습을 통해 모델이 대화 상황에서 최적의 응답을 선택하고 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 강화 학습은 모델이 대화 상황에서 보상 신호를 통해 학습하고 최적의 응답을 찾는 방식입니다.

 

이러한 기술과 접근 방법들은 챗 GPT의 성능을 향상시키기 위해 계속해서 연구되고 개발되고 있습니다. 새로운 기술의 도입과 연구 결과에 따라 챗 GPT의 성능은 지속적으로 발전하고 있습니다.

 

 

챗 GPT와 인간의 대화를 구별하는법

 

챗 GPT

 

챗 GPT와 인간의 대화를 구분하는 것은 때로 어려울 수 있습니다. 그러나 몇 가지 차이점과 구분 방법이 있습니다.

 

챗 GPT는 사전 학습된 모델로써 인터넷과 다양한 소스에서 수집한 텍스트 데이터를 기반으로 학습됩니다. 그 결과로, 챗 GPT는 인터넷에 있는 정보나 일반적인 상식에 대한 답변을 알고 있는 경우가 많습니다. 반면 인간은 개인적인 경험, 교육, 학습 등을 통해 획득한 지식을 기반으로 대화합니다.

 

그리고 인간은 자신의 개인 경험과 감정을 대화에 반영할 수 있는데요. 예를 들어, 자신의 경험을 공유하거나 감정을 표현하며 대화를 진행할 수 있습니다. 챗 GPT는 이러한 개인적인 경험과 감정을 갖지 않으며, 주어진 문맥과 데이터를 기반으로 일반적인 응답을 생성합니다.

 

챗 GPT의 한계점도 있습니다. 사전 학습된 데이터 범위 내에서 작동하게 되어 있는게 문제저이죠. 학습된 데이터 이외의 정보나 최신 정보에 대한 업데이트된 내용에 대해서는 알지 못하거나 정확한 답변을 제공할 수 없습니다. 인간은 새로운 정보를 학습하고 업데이트할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 새로운 지식을 활용하여 대화를 진행할 수 있습니다.

 

인간은 대화 상황과 의도를 파악하고 이에 맞는 대화를 진행할 수 있어요. 인간은 상황에 따라 적절한 질문을 던지거나 답변을 할 수 있습니다. 챗 GPT는 주어진 문맥을 기반으로 응답을 생성하지만, 상황과 의도를 완전히 이해하지는 못할 수 있어서 더욱 많은 발전이 필요한 상황이지요

 

 

마무리

지금까지 챗(CHAT) GPT 반도체 품귀현상? 학습원리 인간 대화구별법 정보에 대해서 알아보았는데요. 미래로 갈 수록 인공지능은 실생활에 접목되며, 지금도 많은 부분에서 인간을 대신하고 있습니다.

 

일상생활에서 키오스크의 배치와, AI를 통한 인간의 습성까지 파악하여 정보를 제공해주는 것들도 전부 챗 GPT처럼의 인간을 대신해주는 것들이 아닐까요?

 

언젠가는 안내원 대신하여 챗 GPT를 사용하여 인간과 똑같은 모습으로 사람과 대화하는 로봇들로 가득찰 미래가 되지 않을까하는 생각을 해보게 됩니다. 감사합니다.

 

 

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