챗GPT의 주요 기능과 배경 기술Ⅰ (자연어 처리)

 

 

 

 

■ 챗GPT의 주요 기능 

챗GPT는 오픈 AI의 거대 언어모델인 GPT-3.5와 GPT-4.O을 기반으로 동작하는 AI 챗봇 서비스입니다.  AI 챗봇 혹은 대화형 에이전트는 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션을 의미합니다. 사실 AI 챗봇 자체는 이미 우리에게 익숙한 서비스입니다.  빅스비와 시리와 같은 음성 기반 가상 비서는 물론, 심심이나 스캐럽터의 '이루다'와 같은 택스트 기반 대화형 에이전트도 챗봇으로 볼 수 있습니다.

 

그리고 챗GPT는 텍스트를 기반으로 사람과 소통하는 인공지능 챗봇입니다.

챗GPT는 기본적으로 인터넷의 방대한 텍스트 데이터세트를 학습하여 질문에 대한 답변을 생성함은

물론 인간과 대화를 나누고, 에세이나 이메일을 작성하고, 텍스트를 요약하는  등 언어와 관련된 다양한

작업을 수행할 수 있습니다. 

그뿐만 아니라 코드를 작성하고 코딩 오류를 잡아내기도 합니다. 챗GPT는 전통 언어 모델에 비해

다양한 태스크에서 탁월한 성능을 보이는 챗 PT의 주요 기능은 아래와 같이 요약할 수 있습니다.

 

◆ 대화 지원 : Chat GPT는 가상 비서 역할을 하여 자연어 대화에 참여하여 정보를

    제공하고 질문에 답하며 다양한 주제에 대한 지침을 제공합니다.

 

◆ 고객 지원 : 고객 지원을 위한 챗봇 역할을 하고, 고객 문의를 처리하고, 일반적인

    문제를 해결하고, 시기적절하고 효율적인 방식으로 지원합니다.

 

◆ 콘텐츠 생성 : 채팅 GPT는 블로그 게시물, 제품 설명, 소셜 미디어 캡션 작성 또는

    서면 자료에 대한 아이디어 브레인스토밍과 같은 다양한 목적을 위한 서면 콘텐츠

    생성을 지원할 수 있습니다.

 

◆ 언어 번역 : 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 기능이 있어 사용자가

     언어 장벽을 극복하고 다양한 언어컨텍스트에서 의사소통을 용이하게 하여 100

     가지 이상의 언어를 번역합니다.

◆ 지식 공유: Chat GPT는 방대한 지식 기반을 활용하여 다양한 주제에 대한 정보를

     제공하고 질문에 답하며 대화식으로  액세스할 수 있는 지식 소스 역할을 합니다.

 

◆ 창작 지원 : 창의적인 제안을 제공하고, 영감을 제공하고, 플롯 개발을 지원하거나,

     작문 과정을 향상하기 위해 대화  스니펫을 생성함으로써 작가와 콘텐츠 제작자를

     도울 수 있습니다.

 

◆ 맞춤 추천 : 채팅 GPT는 사용자 기본 설정 및 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된

    권장 사항을 제공할 수 있다.

     개인 취향에 맞는 책, 영화, 제품 또는 기타 관련 콘텐츠를 제안할 수 있습니다. 

 

◆ 교육 지원 : Chat GPT는 교육적 동반자 역할을 할 수 있으며, 설명을 통해 학생

    들을 돕거나, 예를 제공하거나, 다양한  학문 분야에서 문제 해결을 도울 수

    있습니다.

 

     이러한 범주는 Chat GPT의 기본 기능을 포함하며 일상적인 지원에서 전문 작업에

    이르기까지 다양한 상황에서  다재다능함과 가치를 보여줍니다

 

 

 

 

■ 챗GPT의 배경기술Ⅰ (자연어 처리)

오픈 AI가 최초의 챗 GPT모델을 개발하고 현재의 챗 GPT로 발전시키는 과정에는

 자연어 처리,생성형 AI, 트랜스포머,초거대 AI, 클라우딩 컴퓨팅, 사전학습과 인간

 피드백 기반 강화 학습 등의  배경 기술이 활용되었습니다.

   ◆ 자연어 처리

       인공지능의 한 분야로 기계를 통해 인간의 언어를 처리하고 이용하는 작업으로

      번역, 감정 분석, 텍스트 분류, 요약, 질의응답 같은 태스크들이 포함됩니다.

      이런 태스크를 수행하기 위해서는  알고리즘으로 인간의 언어를 분석 및 이해

      하고 처리하는 과정이 필요합니다. 

 

      전통적인 자연어 처리 기술은 형태소 분석 등을 활용한 통계적인 방법에 의존

      했지만, 최근에는 자연어 처리 분야에서도 딥러닝과 같은 머신러닝 기술이 도입

      되고 있습니다.

 

       그리고 자연어 처리에 딥러닝이 적용되면서 기존의 통계 기반의 자연어  처리

       모델보다 그 성능이 급격히 발전했습니다. 

       특히, 2013년 신경망 모델을 통해 방대한 텍스트 말뭉치에서 단어와 단어 사이의

       패턴을 학습하는 단어 임베딩 모델 워드투벡터(word2ve)가 발표된 뒤 딥러닝

       분야에서 자연어 처리에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있습니다. 

       딥러닝 기반 언어모델로 대표적인 것은 챗GPT와 구글의 버트(BERT)이다.

       언어모델이란 단어의 다음에 올 단어를 예측하여 문장을 완성하는 자연어 처리

       모델로, 쉽게 표현하면 마치 네이버나 구글, 혹은 스마트폰에서 제공하는 자동

       완성 기능과 유사한 것입니다. 

      언어 모델이 빈칸에 올 단어를 예측하는 방식도 인간과 비슷합니다. 앞에 있는

      단어들을 기반으로 빈칸에 올 수 있는 단어들의  후보들 중 빈칸에 올 확률이

      가장 높은 단어를 선택하는 것입니다.

      예를 들면 아래의 도표와 같습니다.

     버트는 '미스크 언어모델'이라는 방식을 활용해 문장 '중간'에 위치한 빈칸을

     맞추는 방식인 반면, GPT는 '다음' 단어를 맞추는 모델을 활용합니다.

     버트는 양방향 모델로 빈칸의 앞과 뒤의 문맥을 고려할 수 있기 때문에 문장의

    전체적인 의미를 추출하는데 강점을 갖는 반면, GPT는 앞에서부터 수차적으로

    학습하여 다음에 나올 단어의 확률을 계산하기 때문에 문장생성에 강점을 갖는다.