GPT-1에서 GPT-4까지: OpenAI의 각 GPT 모델에 대한 설명 및 비교

OpenAI는 GPT 모델을 통해 자연어 처리(NLP) 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. GPT-1부터 GPT-4까지, 이 모델들은 산문과 시를 작성하는 것부터 챗봇, 심지어 코딩에 이르기까지 AI 생성 콘텐츠의 최전선에서 활약해 왔습니다.

그렇다면 각 GPT 모델 간의 차이점은 무엇이며 NLP 분야에 미치는 영향은 무엇일까요?

생성형 사전 훈련 트랜스포머란 무엇인가요?

생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 자연어 처리 작업에 사용되는 일종의 머신 러닝 모델입니다. 이러한 모델은 책이나 웹 페이지와 같은 방대한 양의 데이터에 대해 사전 학습을 거쳐 문맥적으로 연관성이 있고 의미적으로 일관된 언어를 생성합니다.

간단히 말해서, GPT는 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 따라서 질의응답, 언어 번역, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

그렇다면 GPT는 왜 중요한가요? GPT는 기계가 전례 없이 유창하고 정확하게 언어를 이해하고 생성할 수 있게 해주는 자연어 처리의 중요한 혁신입니다. 아래에서는 첫 번째 버전부터 가장 최근의 GPT-4까지 네 가지 GPT 모델을 살펴보고 그 성능과 한계를 살펴봅니다.

GPT-1

GPT-1은 2018년에 OpenAI에서 Transformer 아키텍처를 사용한 언어 모델의 첫 번째 반복으로 출시되었습니다. 1억 1,700만 개의 파라미터를 보유하여 이전의 최첨단 언어 모델을 크게 개선했습니다.

GPT-1의 강점 중 하나는 프롬프트나 컨텍스트가 주어졌을 때 유창하고 일관된 언어를 생성하는 능력입니다. 이 모델은 수십억 개의 단어로 구성된 웹 페이지의 방대한 데이터 세트인 Common Crawl 과 다양한 장르의 도서 11,000여 권으로 구성된 BookCorpus 데이터 세트의 두 가지 데이터 세트의 조합으로 학습되었습니다. 이러한 다양한 데이터셋을 사용하여 GPT-1은 강력한 언어 모델링 능력을 개발할 수 있었습니다.

GPT-1은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 성과를 거두었지만, 몇 가지 한계가 있었습니다. 예를 들어, 이 모델은 특히 학습 데이터의 범위를 벗어난 프롬프트가 주어졌을 때 반복적인 텍스트를 생성하는 경향이 있었습니다. 또한 여러 차례에 걸친 대화를 추론하지 못했고 텍스트의 장기적인 종속성을 추적하지 못했습니다. 또한 응집력과 유창성은 짧은 텍스트 시퀀스에만 국한되었으며, 긴 구절은 응집력이 부족했습니다.

이러한 한계에도 불구하고 GPT-1은 트랜스포머 아키텍처에 기반한 더 크고 강력한 모델을 위한 토대를 마련했습니다.

GPT-2

GPT-2는 2019년에 OpenAI가 GPT의 후속으로 출시한 것으로, GPT보다 훨씬 많은 15억 개의 파라미터를 포함하며, 일반 크롤링과 웹 텍스트를 결합하여 훨씬 더 크고 다양한 데이터 세트로 모델을 학습시켰습니다.

GPT-2의 강점 중 하나는 일관성 있고 사실적인 텍스트 시퀀스를 생성할 수 있다는 점입니다. 또한 사람과 유사한 응답을 생성할 수 있어 콘텐츠 제작 및 번역과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 유용한 도구로 활용되었습니다.

하지만 GPT-2에도 한계가 없었습니다. 보다 복잡한 추론과 문맥에 대한 이해가 필요한 작업에서는 어려움을 겪었습니다. GPT-2는 짧은 단락과 텍스트 스니펫에서는 탁월했지만, 긴 구절에서는 문맥과 일관성을 유지하지 못했습니다.

이러한 한계는 다음 단계의 GPT 모델 개발을 위한 토대를 마련했습니다.

GPT-3

자연어 처리 모델은 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3의 출시와 함께 기하급수적인 도약을 이루었습니다.

GPT-3는 북코퍼스, 커먼 크롤링, 위키피디아 등 다양한 데이터 소스로 학습됩니다. 데이터 세트는 거의 1조 개에 달하는 단어로 구성되어 있어, 사전 예제 데이터를 제공하지 않아도 GPT-3가 광범위한 NLP 작업에 대해 정교한 응답을 생성할 수 있습니다.

이전 모델에 비해 GPT-3의 주요 개선 사항 중 하나는 일관된 텍스트를 생성하고, 컴퓨터 코드를 작성하고, 심지어 예술 작품을 만들 수 있다는 점입니다. 이전 모델과 달리 GPT-3는 주어진 텍스트의 문맥을 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 자연스러운 텍스트를 생성하는 능력은 챗봇, 콘텐츠 제작, 언어 번역과 같은 애플리케이션에 큰 영향을 미칩니다. 무명에서 거의 하룻밤 사이에 유명세를 탄 대화형 AI 봇인 ChatGPT가 그 예입니다.

GPT-3는 몇 가지 놀라운 일을 할 수 있지만 여전히 결함이 있습니다. 예를 들어, 이 모델은 편향되거나 부정확하거나 부적절한 응답을 반환할 수 있습니다. 이 문제는 편향되고 부정확한 정보를 포함할 가능성이 있는 방대한 양의 텍스트를 학습하기 때문에 발생합니다. 또한 모델이 프롬프트와 전혀 관련이 없는 텍스트를 생성하는 경우도 있는데, 이는 모델이 여전히 문맥과 배경 지식을 이해하는 데 어려움을 겪고 있음을 나타냅니다.

GPT-3의 기능으로 인해 이러한 강력한 언어 모델의 윤리적 함의와 오용 가능성에 대한 우려도 제기되었습니다. 전문가들은 이 모델이 가짜 뉴스, 피싱 이메일, 바이러스 생성 등 악의적인 목적으로 사용될 가능성에 대해 우려하고 있습니다. 실제로 범죄자들이 ChatGPT를 사용하여 바이러스를 생성하는 것을 이미 목격했습니다.

OpenAI는 GPT-4를 공식 출시하기 전에 GPT-3의 개선된 버전인 GPT-3.5도 출시했습니다.

GPT-4

GPT-4는 3월 14일에 출시된 GPT 시리즈의 최신 모델로, 이미 인상적이었던 이전 모델인 GPT-3에서 크게 발전한 버전입니다. 이 모델의 훈련 데이터와 아키텍처에 대한 구체적인 내용은 공식적으로 발표되지 않았지만, GPT-3의 강점을 바탕으로 몇 가지 한계를 극복한 것은 분명합니다.

GPT-4는 ChatGPT 플러스 사용자만 사용할 수 있지만 사용 한도가 제한되어 있습니다. 또한 GPT-4 API 대기자 명단에 가입하여 액세스 권한을 얻을 수도 있지만, 신청이 많기 때문에 시간이 다소 걸릴 수 있습니다. 하지만 가장 쉽게 GPT-4를 사용할 수 있는 방법은 Microsoft Bing Chat을 사용하는 것입니다. 완전히 무료이며 대기자 명단에 가입할 필요가 없습니다.

GPT-4의 두드러진 특징은 멀티모달 기능입니다. 즉, 이제 모델이 이미지를 입력으로 받아들이고 텍스트 프롬프트처럼 이해할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-4 출시 라이브 스트림에서 OpenAI 엔지니어가 직접 그린 웹사이트 목업 이미지를 모델에 입력하자 놀랍게도 모델이 웹사이트의 작동 코드를 제공했습니다.

이 모델은 또한 복잡한 프롬프트를 더 잘 이해하고 여러 전문 및 기존 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 보여주었습니다. 또한 채팅 세션 중에 모델이 메모리에 보유할 수 있는 데이터를 나타내는 컨텍스트 창과 컨텍스트 크기가 더 큽니다.

GPT-4는 현재 AI 도구로 가능한 것의 한계를 뛰어넘고 있으며, 다양한 산업 분야에 적용될 수 있을 것입니다. 그러나 모든 강력한 기술이 그렇듯, 이러한 강력한 도구의 잠재적인 오용과 윤리적 영향에 대한 우려가 있습니다.

GPT 언어 모델을 통한 여정

GPT 모델은 AI 분야에 혁명을 일으켰고 새로운 가능성의 세계를 열었습니다. 또한 이러한 모델의 엄청난 규모, 기능, 복잡성 덕분에 다양한 애플리케이션에 매우 유용하게 사용되고 있습니다.

그러나 모든 기술과 마찬가지로 고려해야 할 잠재적 위험과 한계가 있습니다. 이러한 모델은 매우 사실적인 텍스트와 작업 코드를 생성할 수 있기 때문에 특히 악성코드 생성 및 허위 정보와 같은 분야에서 오용될 수 있다는 우려가 제기됩니다.

그럼에도 불구하고 GPT 모델이 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 AI와 NLP의 미래를 형성하는 데 주목할 만한 역할을 할 것입니다.