Chat(챗)GPT는 무엇일까

Generative Pre-trained Transformer(GPT)와 Chat의 합성어가 ChatGPT이며, ChatGPT는 2022년 11월 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중받았다.

다만, 정보의 정확도는 중요한 결점으로 지적되고 있다.

GPT 모델은 트랜스포머(Transformers) 아키텍처를 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델을 구축합니다. 

이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에 대한 전이 학습(Transfer Learning)을 가능하게 하여, 풍부한 자연어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다.

GPT 모델은 주어진 텍스트 시퀀스에 기반하여 이어지는 텍스트를 자동으로 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 

이 모델은 대화 시스템, 문장 생성, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있으며, 사용자의 요구에 따라 적용 범위가 다양합니다.

여러 버전의 GPT 모델이 있으며, 이전 버전은 GPT, GPT-2, GPT-3 등이 있었으며, 이 모델들은 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받았습니다. 

GPT-3가 가장 최신의 버전으로, 이 모델은 엄청난 양의 데이터와 파라미터를 사용하여 탁월한 자연어 이해와 생성 능력을 지닌 모델로 알려져 있습니다.

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 자연어 이해 및 생성 모델입니다. 

ChatGPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 중 하나로, 사전 훈련된 모델을 기반으로하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

ChatGPT는 딥 러닝과 자연어 처리 기술을 사용하여 대화 상황에서 사람과의 자연스러운 대화를 모방하는 데 중점을 둡니다. 

이 모델은 대화의 맥락을 이해하고, 문맥에 따라 응답을 생성하며, 다양한 주제에 대해 의미 있는 대화를 할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
 

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1. 자연스러운 대화
ChatGPT는 사람과의 자연스러운 대화를 모방하며, 특정 주제에 대한 정보를 제공하거나 감정적인 상황에 대응할 수 있습니다.

2. 다양한 주제 다루기
다양한 주제와 질문에 대응하여 대화할 수 있으며, 일상적인 대화뿐만 아니라 전문적인 주제에 대해서도 대화를 이어나갈 수 있습니다.
커스터마이징 및 응용: ChatGPT는 사용자의 입력에 따라 맥락에 맞게 대답을 생성하고, 해당 환경에 맞게 커스터마이징될 수 있습니다.

3. 인간과 유사한 응답
모델은 대화에서 인간과 비슷한 행동을 시뮬레이션하고, 상황에 맞게 문맥을 이해하려고 노력합니다.
 
  
 

ChatGPT 기능과 한계

다른 챗봇들과 달리, ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 모종의 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 같은 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다.

음악, 텔레플레이, 동화, 학생 에세이를 작성하고, 시험 문제에 답할 수 있다. (때로는 시험에 따라, 평균적인 인간 테스트 응시자보다 높은 수준으로 답한다.); 

시와 노래 가사 쓰기; Linux 시스템을 모방하고, 전체 채팅방을 시뮬레이션하고, 틱택토와 같은 게임을 하고, ATM을 시뮬레이션한다. 

ChatGPT의 교육 데이터에는 man page와 인터넷 현상 및 게시판 시스템, Python 프로그래밍 언어와 같은 프로그래밍 언어에 대한 정보가 포함되어 있다.

일부 저술가는 ChatGPT가 놀라울 만큼 인간적이고 상세한 글을 생성할 수 있으며, 이 문제가 학계에서 심각한 문제가 될 수 있다 평가했다.

전작인 InstructGPT에 비해 ChatGPT는 위험하고 거짓된 답변을 가능한 회피하도록 설계되었다. 

ChatGPT는 2021년 9월 이후에 발생하는 사건에 대해서는 지식 획득이 제한되었다.

ChatGPT에는 여러 가지 제한이 있다. 

OpenAI는 ChatGPT가 "때로는 그럴듯하지만 부정확하거나 터무니없는 대답을 쓰기도 한다 "는 것을 인정한다.

이러한 행동은 대형 언어 모델에 공통적으로 나타나며 "할루시네이션"이라고 불린다.

인간의 감시를 중심으로 설계된 ChatGPT의 보상 모델은 과도하게 최적화되어 성능을 저해할 수 있다.

ChatGPT 훈련에서 인간 검토자들은 실제 이해나 사실 내용에 관계없이 더 긴 답변을 선호했다.

훈련 데이터는 또한 알고리즘 편향으로 어려움을 겪으며, 이는 ChatGPT가 사람에 대한 설명자를 포함한 프롬프트에 응답할 때 드러날 수 있다. 

한 예로, ChatGPT는 여성과 유색인종 과학자들이 백인과 남성 과학자들보다 열등하다는 것을 나타내는 답변을 내놓기도 했다.