챗GPT

테코피디아 신뢰성

챗GPT?

챗GPT (ChatGPT)는 모델이 튜링 테스트를 통과할 수 있을 정도로 높은 수준의 정확도로 자연어 생성(NLG) 작업을 수행할 수 있는 복잡한 머신 러닝 모델이다.

챗GPT는 2022년 이전에 인터넷에서 수집한 방대한 양의 라벨링되지 않은 데이터로 학습되었다. 이 모델은 사람이 라벨을 붙인 추가 데이터 세트를 통해 특정 언어 중심의 작업을 위해 지속적으로 모니터링하고 미세 조정되고 있다.

챗GPT는 다음과 같은 작업에 탁월한 성능을 발휘한다:

  • 질문에 답변 제공하기;
  • 주어진 텍스트 또는 구문 완성하기;
  • 프롬프트 기반으로 소설 및 논픽션 콘텐츠를 작성하기;
  • 사람과 같은 챗봇 응답 생성;
  • 컴퓨터 코드 생성;
  • 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 번역하기;
  • 계산 작업 수행;
  • 주어진 텍스트 요약하기;
  • 텍스트를 다양한 카테고리로 분류하기;
  • 텍스트 감정 분석하기;
  • 표와 스프레드시트의 데이터를 요약하는 텍스트를 생성;
  • 대화형 방식으로 사용자 입력에 응답하기.

챗GPT는 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)라는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 구축되었다. LLM은 수십억 개의 매개 변수를 사용하고 페타바이트 단위의 데이터로 학습되는 심층 신경망의 일종이다.

이 모델은 일론 머스크가 설립한 연구 회사 OpenAI에서 개발했다.

테코피디아가 설명하는 챗GPT

챗GPT는 일종의 생성형 AI로 분류할 수 있다. 학습이 완료된 생성형 인공지능 모델은 학습 데이터와 유사하지만 동일하지는 않은 결과를 생성할 수 있다.

챗GPT의 학습 방법은?

데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 반지도 학습을 사용하여 챗GPT를 학습시켰다.

반지도 학습 알고리즘은 부분적으로 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 학습되며, 일부 데이터 포인트에는 레이블이 있고 일부는 레이블이 없다. 이 모델은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터의 출력을 예측한다.

OpenAI에 따르면, 데이터 과학자들은 인터넷을 스크래핑하여 LLM을 학습시키는 데 필요한 방대한 양의 레이블이 없는 데이터를 수집했다. 그리고 이를 공개 도메인에 있거나 연구자 및 정부에서 사용할 수 있도록 공개된 텍스트 소스로 보완했다.

OpenAI는 모델을 미세 조정하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터 세트에 라벨을 붙이는 방법을 정확히 밝히지 않았지만, 라벨링의 일부를 아웃소싱한 것으로 알려져 있으며, 아마존의 Mechanical Turk와 같은 크라우드소싱 플랫폼도 활용했을 가능성이 높다.

챗GPT는 프롬프트를 사용하여 다양한 입력에 대해 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하며, 현재 진행 중인 특정 작업과 관련된 사용자 프롬프트로 지속적으로 미세 조정되고 있다.

이 프로세스에는 모델에 프롬프트를 제공한 다음 모델이 응답을 생성하도록 하는 과정이 포함된다. 그런 다음 생성된 결과물을 평가자가 평가하고 피드백을 바탕으로 모델을 조정한다. 이 미세 조정 프로세스는 모델의 출력이 허용 가능한 수준이 될 때까지 반복된다.

따라서 챗GPT와 상호 작용하는 사용자가 모델 출력의 품질에 대한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 사용자는 모델의 결과물을 평가하고 피드백을 제공함으로써 모델을 미세 조정하고 지속적인 개발과 개선에 기여할 수 있다.

챗GPT 및 책임감 있는 AI

책임감 있는 인공지능(AI)는 챗GPT와 같은 복잡한 블랙박스 인공지능 모델을 보다 쉽게 설명할 수 있고, 따라서 더욱 신뢰할 수 있도록 돕기 위한 프레임워크다. 챗GPT가 책임감 있는 인공지능의 개념을 지원하기 위해 OpenAI가 취하고 있는 몇 가지 조치가 있다.

  • OpenAI의 연구자와 개발자들은 이 딥러닝 모델을 더욱 투명하게 만들 방법을 모색하고 있으며, 모델의 기능, 한계, 오용 가능성에 대해 가능한 한 솔직하게 공개하려고 노력하고 있다.
  • OpenAI 데이터 과학자들은 사용자 피드백을 지속적으로 검토하고 있으며, 학습 데이터의 편향성을 제거하기 위해 인간 참여 학습(HITL)을 도입했다.
  • OpenAI 엔지니어는 ChatGPT 사용자 프롬프트와 모델의 출력을 지속적으로 모니터링하여 모델이 책임감 있는 방식으로 사용되고 있는지 확인하고 있다.

교육현장에서의 챗GPT

최신 버전의 챗GPT는 매우 인간적인 텍스트를 생성하기 때문에 교육자들은 이 모델이 학생들에게 어떻게 오용되고 있는지에 대해 우려를 표하고 있다. 이에 따라 일부 학교에서는 챗GPT를 전면적으로 금지하기도 했다. 다른 학교에서는 모델의 언어적 워터마크를 통계적으로 식별하도록 설계된 표절 도구를 테스트하고 있다.

예를 들어, OpenAi는 현재 회원들에게 AI 분류기라는 무료 표절 도구를 제공하고 있다. 그러나 OpenAI 웹사이트에 따르면 이 도구는 독창성을 평가하는 콘텐츠의 단어 수가 250단어 이상이고 영어를 구사하는 성인이 작성했을 때 가장 효과적이라고 한다.

교실에서 챗GPT를 옹호하는 사람들은 표절 방지 도구의 가치를 인정하면서도 이러한 유형의 인공 지능(AI)이 사라지지 않을 것이라고 주장한다. 사용을 금지하는 대신 학생들에게 도구를 윤리적 사용 방법을 가르쳐야 하며, 교육자는 이러한 유형의 AI를 사용하여 비판적 사고를 가르쳐야 한다.

업무에서 챗GPT의 활용

챗GPT는 다양한 비즈니스 업무를 효율 증대를 위한 인공지능 도구로  현재 사용 중이다:

  • 소셜 미디어 게시물, 웹사이트 기사, 제품 설명에 대한 콘텐츠 제작 프로세스의 자동화;
  • 대본을 벗어날 수 있는 고객 대면 대화형 챗봇의 구축;
  • 여러 채널의 고객 피드백을 요약하고 분류;
  • 비즈니스 보고서와 마케팅 결과물을 한 언어에서 다른 언어로 번역하세요;
  • 상용구 컴퓨터 코드와 일반 스크립트를 작성;
  • 표나 스프레드시트에 포함된 정보를 텍스트로 번역;
  • 사내 교육을 위한 시간 효율적 학습을 지원하는 챗봇 생성;
  • 메타 설명을 작성하고 SEO 키워드의 동의어를 제안.

챗GPT 경쟁사

구글 바드 – 인터넷에서 정보를 수집하여 질문에 대한 정확한 최신 답변을 제공하는 대화형 인공지능 서비스다. 구글의 챗봇 서비스가 챗GPT와 어떻게 다른지는 정확히 알려지지 않았지만, 업계 전문가들은 바드가 인터넷의 최신 정보에 접근할 수 있다는 점이 차별화 포인트가 될 것으로 추측하고 있으며, 챗GPT는 아직까지 2022년 이전에 공개된 정보에만 접근할 수 있다.

Facebook Blender – 페이스북 AI에서 개발한 대규모 언어 모델이다. Blender는 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 긴 문서를 요약하는 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있다.

관련 용어

Margaret Rouse
Technology Specialist
Margaret Rouse
기술 전문가

본 작가는 수상 경력에 빛나는 기술 작가이자 강사로, 복잡한 기술 주제를 비전문가인 비즈니스 청중에게 설명하는 능력으로 유명합니다. 지난 20년 동안 그녀의 설명은 TechTarget 웹사이트에 게재되었으며, 뉴욕 타임즈, 타임 매거진, USA 투데이, ZDNet, PC 매거진, 디스커버리 매거진의 기사에서 권위자로 인용되었습니다. 마가렛은 IT 및 비즈니스 전문가가 서로의 고도로 전문화된 언어를 사용하는 법을 배우도록 돕는 것을 즐겨합니다. 새로운 정의에 대한 제안이 있거나 기술 설명을 개선할 방법이 있으면 다음과 같이 알려주세요. 이메일, LinkedIn, Twitter.