ChatGPT의 인기는 자연어 처리(NLP)가 얼마나 발전했는지를 보여주는 증거입니다. GPT-3, GPT-4, BERT와 같은 트랜스포머 아키텍처 모델은 사람과 같은 대화가 가능하며, 일부는 복잡한 코드를 작성하는 데에도 사용할 수 있습니다.
GPT가 시장을 선도하고 있지만, 사실 BERT가 가장 먼저 등장한 언어 모델입니다. 하지만 어떤 것이 더 좋을까요? 그리고 GPT와 BERT의 차이점은 무엇일까요?
GPT-3와 GPT-4 설명
GPT-3(Generative 사전 학습 트랜스포머 3)는 OpenAI가 6월에 출시한 자동 회귀 언어 모델로, 1750억 개의 파라미터를 가진 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 지금까지 구축된 언어 모델 중 가장 큰 규모를 자랑합니다.
GPT-3는 자연어 텍스트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 질문에 답하고, 시를 짓고, 완전한 기사를 작성할 수도 있습니다. ChatGPT는 GPT로 구동되는 생성 AI의 대표적인 예입니다.
자연어 처리의 게임 체인저로 간주되며 챗봇, 언어 번역, 콘텐츠 제작 등 다양한 잠재적 응용 분야가 있습니다.
GPT-4는 일련의 GPT 모델 중 가장 최신의 가장 큰 모델이며 ChatGPT Plus를 구독하는 경우 액세스할 수 있습니다. GPT-4는 GPT-3 모델보다 6배 더 크고, 약 1조 개의 매개 변수가 있어 훨씬 더 정확합니다.
BERT란 무엇인가요?
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 단방향 주의 흐름을 사용하는 다른 NLP 모델과 달리 BERT는 양방향 흐름을 사용하여 처리 중에 양방향의 컨텍스트를 사용할 수 있는 Google에서 만든 NLP 애플리케이션을 미세 조정하는 사전 학습용 언어 표현 모델입니다.
이를 통해 모델은 문맥에서 단어의 의미를 이해하고 이를 통해 언어 구조를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이제 Google은 BERT를 통해 복잡한 검색어, 특히 “for”, “to”, “from”과 같은 전치사에 의존하는 검색어에 대해 보다 정확한 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
GPT와 BERT의 주요 차이점
이제 GPT와 BERT에 대해 간략히 알아봤으니 이 두 언어 모델 간의 주요 차이점에 대해 논의해 보겠습니다.
아키텍처
아키텍처는 머신 러닝 모델을 구성하는 수많은 레이어를 의미합니다. GPT와 BERT는 서로 다른 모델을 사용합니다. BERT는 양방향 컨텍스트 표현을 위해 설계되었기 때문에 왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽에서 왼쪽으로 텍스트를 처리하여 양방향에서 컨텍스트를 캡처할 수 있습니다.
반면, 사람은 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로(또는 로캘에 따라 오른쪽에서 왼쪽으로) 읽습니다. BERT는 문장의 일부 단어가 마스킹된 상태에서 주변 문맥을 기반으로 누락된 단어를 예측하는 마스크 언어 모델링 목표를 사용하여 학습합니다.
이 사전 학습 방법을 통해 BERT는 심층적인 문맥 표현을 학습할 수 있으므로 감정 분석, 질의응답, 명명된 개체 인식과 같은 NLP 작업에 매우 효과적입니다.
반면, GPT는 자동 회귀 모델로, 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 텍스트를 생성하여 앞에 나온 단어를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측합니다.
GPT는 단방향(인과적) 언어 모델링 목표를 사용하여 학습되며, 이전 단어의 문맥을 고려하여 다음 단어를 예측합니다. 이것이 바로 콘텐츠 생성에 GPT가 널리 사용되는 주요 이유 중 하나입니다.
훈련 데이터
BERT와 GPT는 사용하는 훈련 데이터의 유형이 다릅니다. BERT는 특정 단어가 마스킹된 마스킹 언어 모델을 사용하여 학습되며, 알고리즘은 다음 단어가 무엇일지 예측해야 합니다. 이는 모델을 훈련하는 데 도움이 되며 문맥적으로 더 정확합니다.
GPT와 마찬가지로 BERT는 대규모 텍스트 코퍼스로 학습됩니다. 원본은 소설, 과학, 컴퓨팅 등 다양한 장르의 미출간 도서 약 11,000권, 약 8억 단어에 달하는 데이터 세트인 영어 위키백과와 북스코퍼스를 기반으로 학습되었습니다.
BERT는 위에서 언급했듯이 다양한 언어 모델에 대해 사전 학습할 수 있으며, 이 사전 학습된 모델을 미세 조정할 수 있는 옵션이 추가되어 특정 애플리케이션에 맞게 학습할 수 있습니다.
반대로 GPT-3는 Wikipedia, 책, 기사와 같은 소스의 웹 페이지가 포함된 대규모 말뭉치인 웹텍스트 데이터셋에 대해 학습되었습니다. 여기에는 공개적으로 사용 가능한 웹 콘텐츠 아카이브인 Common Crawl의 텍스트도 포함됩니다. 또한 특정 목적에 맞게 미세 조정할 수도 있습니다.
GPT-4의 경우 학습 데이터 정보가 다소 부족하지만, 자연어에 대한 이해와 문맥에 맞는 응답을 생성하는 능력을 향상시키기 위해 최신 소스와 훨씬 더 많은 양의 데이터를 포함하여 유사하게 다양한 데이터 세트에 대해 학습되었을 가능성이 높습니다.
사용 사례
두 모델 모두 매우 다재다능한 NLP 모델이지만, 몇 가지 구조적 차이로 인해 차별화됩니다. 예를 들어, BERT는 다음과 같은 사용 사례에 훨씬 더 적합합니다:
⭐ 감성 분석: BERT는 양방향으로 단어를 분석하기 때문에 주어진 텍스트의 전반적인 감성을 더 잘 이해할 수 있습니다.
⭐ 네임드 엔티티 인식: BERT는 특정 텍스트에서 위치, 사람 또는 조직을 포함한 다양한 엔티티를 인식할 수 있습니다.
⭐ 질문에 답변하기: 뛰어난 이해력 덕분에 BERT는 텍스트에서 정보를 추출하고 질문에 정확하게 답할 수 있습니다.
GPT 학습 모델도 만만치 않습니다. 감정 분석이 특기는 아닐지 모르지만, GPT는 다른 여러 애플리케이션에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다:
⭐ 콘텐츠 제작: ChatGPT를 사용해 본 적이 있다면 이미 알고 계실 것입니다. 콘텐츠 제작에 있어서는 GPT가 대부분의 다른 모델을 능가합니다. 프롬프트를 작성하기만 하면 완벽하게 일관된(항상 정확하지는 않지만) 응답을 생성합니다.
⭐ 텍스트 요약: 큰 텍스트 블록을 ChatGPT에 복사하여 붙여넣고 요약해 달라고 요청하기만 하면 됩니다. 핵심 정보를 유지하면서 텍스트를 요약할 수 있습니다.
⭐ 기계 번역: 문맥에 따라 텍스트를 생성하는 기능 덕분에 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하기 위해 GPT를 미세 조정할 수 있습니다.
사용성
누구나 GPT 모델을 활용할 수 있는 ChatGPT와 달리 BERT는 쉽게 사용할 수 없습니다. 먼저, 원래 게시된 BERT용 주피터 노트북 을 다운로드한 다음 Google Colab 또는 TensorFlow를 사용하여 개발 환경을 설정해야 합니다.
Jupyter Notebook 사용에 대해 걱정하고 싶지 않거나 기술적으로 익숙하지 않다면 웹사이트에 로그인하는 것만큼이나 간단한 ChatGPT를 사용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다. 하지만, 저희는 Jupyter Notebook 사용 방법도 다루고 있으므로 좋은 출발점이 될 것입니다.
인공지능의 능력을 보여주는 BERT와 GPT
BERT와 GPT 훈련 모델은 인공지능의 능력을 보여주는 명확한 예입니다. ChatGPT는 더 널리 사용되고 있으며, 워크플로우를 혁신하고 업무 기능을 변화시키는 Auto-GPT와 같은 여러 추가 애플리케이션이 이미 등장했습니다.
인공지능 도입과 일자리에 미칠 영향에 대해 회의적인 시각이 있지만, 긍정적인 잠재력 또한 존재합니다. Google과 OpenAI와 같은 많은 기업들이 이미 AI 기술을 통제하고 규제를 강화하기 위해 노력하고 있으며, 이는 미래에 좋은 징조가 될 수 있습니다.