ChatGPT와 같은 AI는 어떻게 학습되나요?
질문 그대로 입니다!
챗지피티 같은 AI는 어떤 프로세스에 의해서 학습되어 일반 사용자에게 내용이 전달되는지 구체적이지는 않더라도 간단한 프로세스 설명 부탁드립니다!
안녕하세요. 황성원 전문가입니다.
ChatGPT와 같은 AI는 주로 딥러닝(deep learning)을 사용해 학습됩니다.
먼저 AI는 대규모의 텍스트 데이터를 통해 학습됩니다. 이 데이터는 책, 웹사이트, 뉴스 기사, 대화 기록 등 다양한
소스에서 수집됩니다. 그리고 수집된 데이터는 원시 상태로는 AI가 효율적으로 학습하기 어려운 경우가 많습니다.
그래서 데이터를 정제하고 불필요한 부분을 제거하거나 특정 형식에 맞춰 데이터를 변환하는 과정이 필요합니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
불특정 다수가 AI 를 사용함에 따라 이러한 행위가 모두 AI 입장에서는 백데이터로 구축하게 됩니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기본적으로
챗지피티 같은 거대언어 AI 모델들은
기본적으로 머신러닝의 방식을 취합니다만
그 안에서 머신러닝의 여러가지 방식이 조합됩니다.
머신러닝은 기계가 알아서 학습한다는 것으로
지도학습 방식은
사람이 뭐가 옳고 좋다는 정답을 주고나서 그 정답을 토대로 확률상 컴퓨터가 학습을 하는 방식이고
강화학습 방식은
컴퓨터가 알아서 행동을 하도록 두지만, 그 행동들에 대해서 좋고 나쁘다는 점수를 메기는 방식으로
그것을 보상이라하고 그에 따른 데이터베이스가 축적되면서 디테일해 지는 방식입니다.
비지도 학습방식은
사람은 대량의 데이터만 주고 컴퓨터가 알아서 탐색하고 정리/분류하는 학습방식입니다.
딥러닝 방식은
말그대로 깊게 배우는 것으로, 대량의 데이터 연산이 가능한 시스템으로 구성된 인공신경망을 통해
계~속 반복학습을 시켜서 옳고 그름을 판단하게 하는 방식입니다.
결국 챗지피티 같은 AI 모델은
주로 대규모 언어모델과 인간의 피드백형 강화학습이 결합되어 학습을 하게 되는데요.
방대한 양의 텍스트 데이터에 노출시켜 전체적으로 언어의 패턴과 문맥상 의미를 학습시키는데
이는 비지도 학습방식으로 진행되면서, 문장 상에서 다음 단어를 예측하는 능력을 키우게 합니다.
강화학습도 병행되는데
인간이 피드백을 주는 강화학습을 사용하며
AI 모델이 생성한 응답 중 사람이 가장 선호하는 응답을 평가해주고
그에 따른 데이터를 통해 다시 추가 학습을 반복시킵니다.
이 추가적인 강화학습 알고리즘을 통해
인간의 평가에 따른 , 차후에 도출되는 응답들은 더욱 발전한 응답을 도출하게 하고
그에 따라 인간과 유사한 대화를 생성할 수 있고
다양한 자연어 처리까지 가능하게 학습시킵니다.
무엇보다 자연어 처리가 되느냐 안되느냐가 진정한 인공지능으로 평가 받는데
이는 인간의 언어를 이해하고, 생성하며, 조작할 수 있는 기술로 보시면 되겠습니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
AI모델, 특히 챗봇과 같은 대화형 AI는 여러단계의 학습 과정을 통해 개발됩니다. 이 과정은 주로 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
데이터수집 : AI모델을 학습시키기 위해 대량의 텍스트 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 책,웹사이트,뉴스기사,대화 기록 등 다양한 출처에서 수집됩니다.
전처리 : 수집된 데이터는 전처리 과정을 거칩니다. 이 과정에서는 불필요한 정보를 제거하고, 텍스트를 정제하여 모델이 이해할수있는형식으로 변환합니다. 예를 들어 특수문제 제거, 대소문자 통일, 불용어 제거 등이 포함됩니다.
훈련 : 전처리된 데이터를 바탕으로 AI 모델이 훈련됩니다. 이 과정에서는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델이 텍스트의 패턴을 인식하고 언어의 구조를 이해하도록 합니다. 주로 딥러닝 기술이 사용되며, 대규모 신경만 모델이 훈련됩니다.
검증 및 조정 : 훈련이 끝난후, 모델의 성능을 평가합니다. 검증 데이터셋을 사용하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 확인하고 필요에 따라 하이퍼파라미터를 조정하건 추가적인 훈련을 진행합니다.
배포 : 훈련된 모델이 최종적으로 검증을 통과하면, 실제 사용자와의 상호작용을 위해 배포됩니다. 이때 API를 통해 다른 애플리케이션이나 웹사이트와 통합될수있습니다.
피드백 및 업데이트 : 사용자가 AI와 상호작용하면서 발생하는 피드백을 수집하고, 이를 통해 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선합니다. 새로운 데이터를 추가하여 재훈련을 진행하기도 합니다.
이와 같은 과정을 통해 AI는 사용자의 질문에 대해 적절한 답변을 제공할수있는 능력을 갖추게 됩니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
인터넷 상의 광대한 데이터를 수집하고 정리하여, AI 모델 해당 구조와 패턴을 이해하도록 훈련합니다.
훈련을 통해 사람이 작성한 답과 모델이 답변한 답을 비교하여 더 나은 답변을 모델에게 강화 학습화 합니다.
학습이된 모델은 대화에서 입력된 문장을 분석하고 사전에 학습된 데이터를 토대로 답변하게 됩니다.