챗GPT(Generative Pre-training Transformer)의 트랜스포머(Transformer)

챗GPT(Generative Pre-training Transformer)에서 
트랜스포머 모델은 인공지능에서 자연어를 처리하기 위해 사용되는 언어 모델입니다. 여기서 자연어(Natural Language)는 인간이 일상적으로 사용하는 언어를 의미합니다.

이 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터(인터넷에 존재하는 데이터)를 사전 학습(Pre-training)하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

트랜스포머 모델은 2017년 구글 연구팀에 의해 소개되었으며, 주목할만한 특징으로는 자기 주의 메커니즘(self-attention mechanism)을 사용한다는 점입니다. 여기서 흥미로운 점은 구글이 소개한 트랜스포머 이론을 챗GPT가 구글보다 먼저 상업화했다는 점입니다.

이 메커니즘은 모델이 입력된 문장 내의 모든 단어들 사이의 관계를 동시에 고려할 수 있게 해주어, 
인공지능에서 이전부터 자연어 처리를 위해 사용했던, RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델들이 가진 시퀀스 데이터 처리의 한계를 완벽하게 극복했습니다.

GPT의 특징
사전 학습과 미세 조정: GPT는 먼저 대량의 텍스트 데이터로부터 언어의 일반적인 패턴을 학습하는 사전 학습 단계를 통해 학습합니다. 그 후, 특정 작업에 대해 추가 학습(미세 조정)이나 사람이 직접 개입하여 성능을 개선합니다.

양방향 컨텍스트 이해: 트랜스포머 기반 모델은 입력 문장을 한 방향(예: 왼쪽에서 오른쪽)으로만 처리하는 것이 아니라, 
문장 내의 모든 단어들 사이의 관계를 양방향으로 파악하여 각 단어의 전후 관계를 학습합니다.

스케일러블: 트랜스포머 아키텍처는 병렬 처리를 할 수 있어, 대규모 데이터셋을 학습할 때 높은 효율성을 보입니다. 
이를 통해 GPT와 같은 모델은 매우 큰 규모의 매개변수를 가질 수 있으며, 이는 모델의 이해도와 생성 능력을 크게 향상시킵니다. 매개변수란 자연어 문장을 분석하고 처리하기 위한 패턴이라고 볼 수 있습니다. 챗GPT는 특정 문장을 다양하게 패턴화하여 이해할 수 있도록 큰 규모의 매개변수를 갖고 있으며, 보통 수십 억~수조 개의 매개변수를 갖고 있습니다.

다양한 언어 작업 수행: GPT는 단순한 텍스트 생성뿐만 아니라 번역, 요약, 질의 응답(QA), 텍스트 분류, 코딩 등 다양한 자연어 처리 작업과 프로그래밍에 활용될 수 있습니다.

GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델의 등장은 자연어 처리 분야에서 큰 전환점이 되었으며, 이후 발표된 GPT-2, GPT-3 등의 후속 모델들은 더욱 높은 성능과 다양한 언어 처리 능력을 선보이고 있습니다.

 

다음은 RNN과 LSTM에 대한 간단한 설명입니다.

RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)
RNN은 시퀀스 데이터(예: 문장, 시계열 데이터)를 처리하기 위해 설계된 신경망 아키텍처입니다. 
RNN의 핵심은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 결정에 반영할 수 있는 ‘메모리’ 기능을 가지고 있다는 점입니다. 
이를 통해 시퀀스의 길이에 관계없이 입력 데이터 간의 장기 의존성을 학습할 수 있습니다.
RNN은 각 시점에서의 입력과 이전 시점의 출력(상태)을 고려하여 현재 시점의 출력을 생성합니다. 
이러한 특징으로 인해 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 시퀀스 데이터를 다루는 다양한 분야에서 활용됩니다.

LSTM(Long Short-Term Memory, 장단기 메모리)
LSTM은 RNN의 한 변형으로, RNN이 가지는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 
기본 RNN은 시퀀스가 길어질수록 이전 정보를 잃어버리는(그래디언트 소실 문제) 경향이 있습니다. 
LSTM은 이를 해결하기 위해 세 가지 주요 게이트(입력 게이트, 삭제 게이트, 출력 게이트)를 도입합니다.

입력 게이트: 현재 입력이 셀 상태에 얼마나 중요한지 결정합니다.
삭제 게이트: 셀 상태에서 어떤 정보를 버릴지 결정합니다.
출력 게이트: 다음 상태로 어떤 값을 출력할지 결정합니다.

이 게이트들은 네트워크가 시퀀스 내에서 중요한 정보를 장기간 보존하고 불필요한 정보를 삭제할 수 있게 도와줍니다. 
이로 인해 LSTM은 복잡한 시퀀스 데이터에서 장기 의존성을 효과적으로 학습할 수 있으며, 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역 등의 분야에서 널리 사용됩니다.

RNN과 LSTM은 시퀀스 데이터를 다루는 데 강력한 도구이지만, LSTM은 RNN보다 더 복잡한 구조를 가지고 있어 학습이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 
그럼에도 불구하고, LSTM은 RNN이 가진 단점을 극복하고 다양한 시퀀스 모델링 문제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.