AI. CHAT GPT 는 어떤 프로세스로 작동이 되는가

 

 

 

 

 

GPT (Generative Pre-trained Transformer)의 작동 원리는 상당히 복잡하며, 수학적, 통계적, 컴퓨터 과학적 개념을 포함한다. 여기에서는 GPT의 작동 과정을 설명하겠다.

 

1. 데이터 수집 및 준비

데이터 수집:

• 텍스트 데이터는 웹 스크래핑, 공개 데이터셋, 문학작품, 뉴스 아카이브 등에서 수집된다.
• 수집된 데이터는 다양한 주제와 문체를 포함해야 모델이 폭넓은 언어 이해를 가질 수 있다.

데이터 전처리:

• 토큰화: 텍스트를 토큰(token)으로 분할한다. 토큰은 일반적으로 단어 또는 서브워드(subword) 단위이다. BPE(Byte Pair Encoding)와 같은 알고리즘이 사용된다.
• 정규화: 모든 문자를 소문자로 변환하거나, 불필요한 문장 부호 제거 등의 작업이 포함된다.
• 패딩(Padding) 및 트렁케이션(Truncation): 입력 시퀀스의 길이를 맞추기 위해 패딩을 추가하거나 너무 긴 시퀀스는 잘라낸다.

 

 

2. 모델 아키텍처

Transformer 아키텍처:

• GPT는 Transformer 아키텍처 중 디코더 부분만 사용한다.
• 셀프 어텐션(Self-Attention): 입력 시퀀스 내의 각 단어가 다른 단어들과의 관계를 학습한다. 이는 어텐션 가중치를 계산하여 수행되며, 각 단어가 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지 측정한다.
• 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention): 여러 어텐션 메커니즘을 병렬로 수행하여 모델이 다양한 관점에서 문맥을 이해하도록 한다.
• 포지셔널 인코딩(Positional Encoding): 시퀀스 내 단어들의 순서를 모델이 이해할 수 있도록 위치 정보를 추가한다.

 

 

3. 사전 학습 (Pre-training)

언어 모델링(Language Modeling):

• 목표: 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어를 예측한다.
• 손실 함수(Loss Function): 크로스 엔트로피 손실(cross-entropy loss)을 사용하여 예측된 단어 분포와 실제 단어 분포 간의 차이를 최소화한다.
• 최적화: 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)과 Adam 옵티마이저를 사용하여 모델의 가중치를 업데이트한다.

 

 

4. 미세 조정 (Fine-tuning)

특정 작업에 맞춤:

• 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가 훈련한다. 예를 들어, 챗봇, 요약, 번역 등의 작업에 맞춘 데이터셋을 사용한다.
• 전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 모델의 파라미터를 초기화한 상태로 특정 작업에 맞게 미세 조정한다.

 

 

5. 추론 (Inference)

텍스트 생성:

• 입력: 사용자가 입력한 텍스트를 토큰화하여 모델에 입력한다.
• 출력: 모델은 입력 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하고, 이 과정을 반복하여 문장을 생성한다.
• 빔 서치(Beam Search), 탑-k 샘플링(Top-k Sampling), 탑-p 샘플링(Top-p/Nucleus Sampling) 등의 기법을 사용하여 더 자연스러운 텍스트를 생성한다.

 

 

6. 최적화 및 개선

모델 업그레이드:

• 새로운 데이터로 재훈련하거나 기존 데이터를 재구성하여 모델의 성능을 향상시킨다.
• 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning): 학습률, 배치 크기 등 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 성능을 찾는다.
• 모델 컴프레션(Model Compression): 지식 증류(Knowledge Distillation) 등을 사용하여 모델을 경량화하면서 성능을 유지한다.

이 과정을 통해 GPT 모델은 자연어 이해 및 생성 능력을 극대화하여 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.