챗 GPT 원리

Chat GPT는 컴퓨터가 대화를 할 수 있는 기술입니다. 대화를 만들 때, 컴퓨터는 이전 대화 내용을 보면서 다음 대화를 이어나갑니다. 이렇게 대화 내용을 계속 보면서 대화를 이어가는 것을 컴퓨터가  "문맥 파악"이라고 합니다.

 

Chat GPT는 이렇게 컴퓨터가 문맥을 파악하고 대화를 이어나갈 수 있도록 학습하는 기술입니다. 이를 위해 많은 대화 내용을 컴퓨터에게 학습시켜 미리 대화를 예측하는 능력을 키웁니다. 이러한 능력을 가진 Chat GPT는 사용자의 질문에 대답하거나, 사용자와 대화를 나누는 등 다양한 대화 상황에서 활용됩니다.

 

 

Chat GPT가 이러한 일을 하는 방법은, 이전 대화 내용을 보고 다음 대화를 생성하는 기술을 사용하는 것입니다. 이를 위해 컴퓨터는 이전 대화 내용에서 무엇이 중요한지를 알아내고, 그것을 바탕으로 다음 대화를 만듭니다. 이렇게 컴퓨터가 대화를 이어가면서 자연스러운 대화가 만들어집니다.

 

GPT는 Transformer라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 하며, 다양한 자연어 처리 작업에적용됩니다. 여기서 자연어 처리는 딥러닝을 사용해서 문장의 구조와 의미를 파악하는 것입니다. 

Transformer는 언어 모델링에 사용되는 인코더-디코더 구조를 가지고 있습니다. 인코더는 입력 문장을 토큰 단위로 분리하고 각 토큰을 벡터 형태로 변환합니다. 그리고 이를 다른 토큰들과 연관시켜, 문맥 정보를 인코딩합니다. 디코더는 인코더가 만든 문맥 정보를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다.

GPT는 Transformer의 디코더만 사용하고, 다양한 사전 훈련 과정을 거쳐 대규모 텍스트 코퍼스에서 다음 단어를 예측하는 모델을 학습합니다. 

 

이때, 입력 문장의 이전 단어들을 모두 고려하여 다음 단어를 예측하므로, 문맥을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.

Chat GPT는 이러한 사전 훈련 과정을 거친 후, 대화 생성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용됩니다. 

 

입력 문장의 일부를 지정하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 이를 Conditional GPT라고 부릅니다. Chat GPT는 대화 시스템에도 적용되어,자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다. 

 

미리 정의된 대화 템플릿을 사용하여 대화의 흐름을 유지하거나, 사용자의 입력에 대한 의도를 파악하여 적절한 응답을

생성합니다.