Chat GPT 마스터 클래스_기초부터 실무(1)

 

# ChatGPT 대규모 언어 모델의 혁신

ChatGPT는 텍스트를 생성하고 번역하며, 창의적인 콘텐츠를 작성하고 유익한 답변을 제공하는 능력을 가진 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 다양한 분야에서 활용되며, 그 영향력은 날로 커지고 있습니다.

기간 별 이용자 수

ChatGPT는 출시 직후 빠르게 성장하여, 2023년 1월에는 1억 명의 월간 활성 사용자 수를 기록하며 역사상 가장 빠르게 성장한 애플리케이션 중 하나가 되었습니다. 2024년 12월 기준으로, ChatGPT는 3억 명의 주간 활성 사용자를 보유하고 있습니다.

세상을 어떻게 바꿀 것인가?

ChatGPT는 특이점의 시대를 앞당기며, 프로슈어(유튜버)와 같은 AI 크리에이터의 등장을 촉진하고 있습니다. 이로 인해 콘텐츠 제작의 패러다임이 변화하고 있으며, AI가 인간의 창의성을 보조하는 역할을 하고 있습니다.

확산 분야

ChatGPT는 웹 1.0에서 3.0으로의 진화 과정에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 웹 1.0은 정적 웹페이지 중심이었으나, 웹 2.0은 사용자 생성 콘텐츠와 소셜 미디어의 시대를 열었습니다. 이제 웹 3.0은 AI와 블록체인 기술을 통합하여 더욱 지능적이고 분산된 인터넷 환경을 제공하고 있습니다.

10개월의 역사

• 2022.12.01: ChatGPT 출시 직후, 빠르게 인기를 얻기 시작했습니다.
• 2023.01.31: ChatGPT를 활용한 번역책이 출간되었습니다.
• 2023.03.14: ChatGPT의 유료화가 시작되었으며, 의사, 변호사, MBA 등 전문 영역에서의 사용 가능성이 확인되었습니다.
• 2023.06.06: 코드 인터프리터 기능이 추가되어, 프로그래밍 관련 작업에서도 활용도가 높아졌습니다.

ChatGPT는 이러한 발전을 통해 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 앞으로도 그 가능성은 무궁무진합니다. 

# GAI 주요 용어 뽀개기

1. 생성 모델 (Generative Models)

생성 모델은 관측 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나 예측하는 모델입니다.

2. 오토 인코더 (Autoencoder)

오토 인코더는 입력 데이터를 압축한 후 다시 복원하는 신경망 구조로, 데이터의 특징을 추출하고 압축된 형태에서 원래 형태로 복원하는 데 사용됩니다.

3. 생성적 적대 신경망 (GANs, Generative Adversarial Networks)

GANs는 두 개의 신경망, 생성자와 판별자로 구성됩니다. 생성자는 진짜와 같은 데이터를 생성하고, 판별자는 진짜와 가짜를 구분합니다. 이 둘의 경쟁을 통해 모델은 점차 개선됩니다.

4. 변분 오토 인코더 (VAE, Variational Autoencoder)

VAE는 데이터를 확률분포로 모델링하여 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 신경망입니다. encoder와 decoder로 구성됩니다.

5. 순환 신경망 (RNNs, Recurrent Neural Networks)

RNNs는 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 구조로, 이전 시간 단계의 정보를 현재 시간 단계에 전달하여 시간에 따른 패턴을 학습합니다.

6. 장단기 메모리 (LSTM, Long Short-Term Memory)

LSTM은 RNN의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 정보는 장기간 기억되고 필요에 따라 사용할 수 있는 특별한 구조를 가집니다.

7. 마르코프 체인 몬테카를로 (MCMC, Markov Chain Monte Carlo)

MCMC는 복잡한 확률 분포로부터 샘플링하는 기법으로, 생성 모델에서 데이터 분포를 추정하는 데 사용됩니다.

8. 강화학습 (Reinforcement Learning)

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 생성형 인공지능에는 새로운 데이터나 행동을 생성하는 데 사용됩니다.

9. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT는 텍스트 데이터의 양방향 컨텍스트를 이해하는 데 사용되는 사전 훈련된 모델입니다. 생성 작업에서는 텍스트의 의미를 더 잘 이해하고 생성할 수 있게 합니다.

10. 조건부 변분 오토 인코더 (CVAE, Conditional Variational Autoencoder)

CVAE는 VAE의 확장으로, 특정 조건에 따라 데이터를 생성합니다. 예를 들어, 특정 스타일의 이미지나 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

11. 사전 학습된 모델 (Pre-trained Models)

사전 학습된 모델은 이미 대규모 데이터셋에서 학습된 모델을 의미합니다. 특정 작업에 대한 초기 학습을 마친 상태로, 추가 학습을 통해 더 구체적인 작업에 적용할 수 있습니다. 기존에 학습된 지식을 활용하므로 새로운 작업에 대한 학습 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

사전 학습된 모델의 학습 내용

일반적으로 대규모의 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터셋에서 학습됩니다. 데이터셋은 다양한 주제와 분야를 포함하여, 모델이 일반적인 패턴과 구조를 파악할 수 있게 합니다. 예를 들어, 텍스트 모델의 경우 언어의 문법, 문맥, 단어 간의 관계 등을 학습합니다.

사전 학습된 모델의 학습 규모

사전 학습된 모델은 종종 수백만 개 이상의 파라미터를 가지며, 수십 GB 이상의 데이터셋에서 학습됩니다. 이러한 대규모 학습은 모델이 다양한 패턴과 상황을 이해하게 하며, 새로운 작업에 더 유연하게 적용할 수 있게 합니다. 학습 시간은 사용하는 하드웨어와 데이터의 크기, 모델 복잡도 등에 따라 달라질 수 있으며, 일반적으로 몇 주에서 몇 달이 소요될 수 있습니다.

사전 학습된 모델 쉽게 이해하기

• What: 컴퓨터가 큰 학교에서 많은 것을 미리 배웁니다.
• Why: 미리 많이 배우면 물어볼 특별한 질문에 빠르게 대답할 수 있습니다.
• How: 많은 책을 읽고, 그림을 보고, 노래를 듣는 것처럼 많은 정보를 미리 읽습니다.

12. 파인 튜닝 (Fine-tuning)

파인 튜닝은 이미 사전에 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 기존에 학습된 지식을 기반으로, 새로운 작업에 더 특화된 성능을 내기 위해 사용됩니다.

파인 튜닝의 중요성

• 새로운 작업에 대한 학습 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.
• 기존에 학습된 지식을 활용하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 다양한 작업에 동일한 모델을 유연하게 적용할 수 있습니다.

파인 튜닝의 작동 원리

1. Pre-trained 모델 선택: 특정 작업에 적합한 사전 학습된 모델을 선택합니다.
2. 데이터 준비: 새로운 작업에 맞는 데이터를 준비하고, 필요한 형태로 전처리합니다.
3. 모델 조절: 모델의 일부 레이어나 파라미터를 조정하여 새로운 작업에 맞게 조정합니다.
4. 추가 학습: 새로운 데이터셋에서 모델을 추가로 학습시켜, 특정 작업에 최적화합니다.
5. 평가 및 적용: Fine-tuning된 모델을 평가하고, 실제 작업에 적용합니다.

파인 튜닝 쉽게 이해하기

• What: 컴퓨터가 미리 많이 배운 후, 특별한 일을 하기 위해 조금 더 배우는 것. 마치 우리가 수영을 배운 후 물놀이 하러 가기 전에 특별한 수영 기술을 조금 더 배우는 것처럼.
• Why: 컴퓨터가 특별한 일을 더 잘하게 하려고 합니다.
• How: 컴퓨터는 특별한 일을 하기 위해 조금 더 배웁니다. 마치 우리가 특별한 물놀이를 하기 위해 조금 더 수영을 배우는 것처럼.