자연어처리, 생성형 AI, chatGPT
이 글은 Aydın, Ö., & Karaarslan, E. (2023). Is ChatGPT Leading Generative AI? What is Beyond Expectations?. What is Beyond Expectations. 논문을 기반으로 한 것입니다
인류는 이제 인공지능을 수많은 분야에서 사용하기 시작했고, 기업들은 생성형 인공지능이라고 불리는 새로운 패러다임을 리드하고 있다. 생성형 AI는 훈련된 데이터로 새롭고 창의적인 콘텐츠를 창작하는데 초점을 맞추고 있다. 이것은 문학, 그림, 음악, 영상을 아우르며, 사실 적용 가능한 분야는 무한대이다.
챗봇은 생성형 AI의 적용 분야중 하나이다. 구글, 메타, 딥마인드, 오픈AI가 챗봇을 개발하고 있다. 챗봇은 '컴퓨터가 사고할 수 있는가?(Turing, 1951)'라는 질문 이후 항상 인류의 질문이었다. chatGPT는 openAI가 언어 모델과 유저인터페이스를 보편화하여 대중의 관심을 집중시켰다. chatGPT를 이해하기 위해서는 우선 자연어처리와 생성형 AI를 이해해야 한다.
자연어 처리
자연어처리는 컴퓨터 과학의 중요한 연구분야 중 하나이다. 자연어처리의 궁극적인 목표는 인간의 발화 또는 쓰여진 텍스트를 이해하고 대답할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 것이다. 자연어 처리는 많은 기술, 알고리즘, 모델을 결합하고, 특히 컴퓨터 언어학, 머신러닝, 딥러닝 모델과 인공지능 분야를 접목한다. 언어를 번역하면서 주어진 정보에 따라 대답을 생성하거나 명령을 수행할 수도 있다.
생성형 AI
제너레이티브 AI는 방대한 경험 데이터베이스에서 기계 학습을 통해 새롭고 독창적인 정보를 생성하는 데 집중하는 인공 지능 분야이다. 새로운 사진, 텍스트, 음악 생성, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 생성 AI에 대한 응용 프로그램이 있다. 예를 들어 생성 모델은 비디오 게임, 시뮬레이션 및 가상 현실을 위한 사실적인 이미지와 의약 연구를 위한 새로운 화합물을 만드는 데 사용될 수 있다.
이는 대규모 예제 데이터 세트에서 훈련된 모델을 사용하고 훈련 데이터 세트와 비교할 수 있는 새 인스턴스를 구성하여 수행된다. 자연어 처리 생성 모델을 사용하여 특정 작성자 또는 주제의 스타일 및 내용과 동일한 새로운 자료를 생성할 수 있다. 가장 인기 있는 생성 AI 모델 중에는 GAN, VAE 및 Transformer 기반 모델이 있습니다.
GPT-2 및 GPT-3는 Transformer 기반 모델이다. 이 모델은 어텐션 메커니즘을 사용하여 실제 인스턴스와 매우 유사한 새로운 텍스트, 그림 및 사운드를 생성한다. 이러한 모델은 고품질의 일관된 텍스트, 이미지 및 애니메이션을 생성할 수 있다(Brown, 2020). 다음 그림은 @aaronsim(https://twitter.com/aaronsiim)이 Twitter 계정(Sim, 2022a)에서 공유한 Generative AI 그룹이다. 생성 AI 도구는 Text to Image(T2I), Text to Video(T2V), Text to Audio(T2A), Text to Text(T2T), Text to Motion(T2M), Text to Code(T2C), Text to Code(T2C), Text to NFT(T2N), Text to 3D(T2D), Audio to Text(A2T), Audio to Audio(A2A), Brain to Text(B2T), Image to Text(I2T)로 그룹화된다.
ChatGPT
ChatGPT는 고급 자연어 처리 모델이다. 이 모델은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련되어 일관되고 상황에 적합하며 사람이 작성한 것과 구별할 수 없는 언어를 생성할 수 있다. 생성 모델의 이점과 확장성을 병합하는 변환기 아키텍처를 사용한다. 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 자연어를 생성하여 대화의 맥락을 학습하고 보다 정확한 답변을 제공할 수 있다. ChatGPT를 사용하면 지정된 프롬프트에서 모든 용어 및 주제로 텍스트를 생성할 수 있다. 모듈식 아키텍처를 통해 질문 답변, 기계 번역, 언어 모델링 등을 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있다. 또한 가상 비서 및 챗봇을 개발하고 인간과 같은 토론을 생성하는 데 사용될 수 있다. ChatGPT의 디자인과 알고리즘을 통해 길고 풍부한 자료를 생성할 수 있다. 의학, 교육, 금융 등 모든 분야에서 복잡한 애플리케이션을 개발하는 데 사용될 수 있다.
