챗gpt는 어떤기반으로 작동하나요?
요즘 챗gpt 를 통해 뭘 만드는데 재미가붙었는데요
챗gpt는 어떤기반으로 작동하길래 정확하고 디테일한 데이터값이 나오나요?
안녕하세요. 이주형 전문가입니다.
챗 GPT는 방대한 텍스트 데이터를 학습해 확률적으로 가장 적절한 답변을 생성합니다.
Transformer 구조와 어텐션 메커니즘을 이용해 문맥을 이해하고 정교한 응답을 만듭니다.
실제 데이터를 검색하는 것이 아니라 학습된 패턴을 기반으로 예측하는 방식입니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
챗GPT는 대규모 언어 모델이 GPT(Generative pre-trained Transformer)를 기반으로 작동합니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다. 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 문맥을 이해하고 질문에 대한 적절한 응답을 생성합니다. 사전 훈련후, 특정 작업에 맞춰 미세 조정이 이루어져 사용자와의 상호작용에서 자연스럽고 유용한 대화를 가능하게 합니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
챗GPT 가 어떠한 데이터를 기반으로 해서
어떤 방식으로 결과값을 도출해 내는 지에 대해
간단히 살펴보겠습니다.
데이터 수집방식
챗GPT의 데이터 수집 기반은 주로 책 / 문서의 데이터를 기반으로 하고있습니다.
웹 상의 텍스트를 기반으로 학습하며,
챗GPT 3 모델의 상황에서는 학습데이터 량이 약 600GB 가량 으로 증대되었습니다.
수십억개의 웹페이지에서 데이터세트와 데모데이터를 필터링하여, 신뢰성있는 페이지만을 학습데이터로 선정합니다.
위키피디아의 전체 데이터베이스 또한 데이터 수집에 큰 기여를 하며
수백만개의 채팅데이터 세트를 통해, 인공지능과 사람의 대화상황을 설정, 대화진행하여 대화데이터로 축적합니다.
그 외 수십만권의 책. 웹기사, 대화 등을 학습하도록하여, 자연어 처리 능력을 향상합니다.
학습 방식 과정
사람지시기반 학습
사람의 지시에 대한 인공지능 답변을 사람이 직접 답을 작성하고
사람과 인공지능의 대화 상황설정 후 , 양쪽의 대화 진행 데이터를 축적/수집합니다.
평가용 학습
전단계 학습 에 대해 가능한 여러가지 응답 생성 후, 사람 관점에서 어떤 것이 더 좋은 지 점수를 매긴 데이터 를 구축합니다
강화학습 방식 활용
앞서 두단계로 학습된 대화형 인공지능과 평가용 인공지능을 동시에 활용하여
생성된 응답에 대하 평가용 인공지능이 다시 평가하여
더 나은 답변을 생성하도록 강화합니다.
비지도 학습 방식
대량의 데이터 셋으로 부터 , 주어진 문장에서 랜덤하게 몇 개의 단어를 가리고, 가려진 단어를 예측하도록하는
비지도 학습 방식도 사용됩니다.
결과값 도출 방법
대화 맥락을 활용 및 대화 중의 인간의 요청에 대해 더 이해하고 만들고
강화학습을 통해 더 나은 답변을 생성하도록 만든 알고리즘을 통해 학습이 계속 진행되고
이용자가 입력하는 프롬프트에 대해 적절한 결과를 생성합니다.
프롬프트를 어떻게 작성하는 지에 따라 나오는 결과값은 퀄리티가 달라집니다.
따라서 프롬프트 작성에 대한 충분한 이해는, 양질의 결과를 얻는 데 필수적이라 하겠습니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
인터넷에서 수집된 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습됩니다.
이 과정에서 언어의 문법, 단어 간 관계, 문맥 등을 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춥니다.
사전 학습된 모델은 특정 도메인이나 작업에 맞게 추가로 학습됩니다.
이를 통해 더 정교하고 적합한 응답을 생성할 수 있도록 최적화됩니다.
주어진 입력에 대해 가능한 여러 응답 후보를 생성하고 가장 적합한 답변을 선택하는 방식으로 작동합니다.
이는 확률 분포를 기반으로 이루어지며, 다양한 상황에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다.