ChatGPT 첨단 AI를 기반으로 한 인간과 같은 설득력 있는 반응으로 전 세계를 돌풍으로 몰아넣었습니다. 특히, 자연어 기능은 다음과 같은 모델 계열 덕분입니다. Generative Pretrained Transformer초(GPT) 연구 회사에서 개발한 OpenAI.
이 게시물에서는 이러한 변환기 모델의 작동 방식과 활성화 방법에 대해 설명하겠습니다. ChatGPT의 인상적인 성능.
GPT – NLP의 기초 모델
높은 수준에서 GPT 모델은 텍스트 생성과 같은 자연어 작업을 목표로 하는 강력한 "기반 모델"입니다.
그들이 먼저다 미리 훈련된 대규모 텍스트 말뭉치 – 웹사이트, 책, Wikipedia와 같은 소스에서 최대 수천억 개의 단어를 수집합니다. 이를 통해 GPT는 인간 언어의 패턴을 심층적으로 분석할 수 있습니다.
사전 학습 후 모델은 다음과 같습니다. 조율이 잘되어있는 보다 구체적인 데이터 세트를 사용하여 기능을 맞춤화합니다. 예를 들어, ChatGPT 사실에 근거하여 앞뒤로 대화할 수 있는 대화 능력이었습니다.
연속 버전에 걸쳐, OpenAI의 GPT 모델은 더 큰 데이터 세트와 계산 능력이 가능한 범위를 확장함에 따라 훨씬 더 발전했습니다.
GPT 내부: Transformer 아키텍처
내부적으로 GPT 모델은 주의 기반 딥 러닝 아키텍처를 활용합니다. 변압기.
Transformer는 자연어 처리의 획기적인 발전으로, 단어 컨텍스트 이해가 필요한 번역과 같은 작업에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 발휘했습니다. 주요 혁신:
- Self-attention 레이어 문장에서 모든 단어가 다른 단어와 어떻게 관련되는지 분석
- 이를 통해 GPT와 같은 변환기 모델은 순차적으로 처리하는 대신 텍스트의 복잡한 관계를 깊이 이해할 수 있습니다.
사전 학습 중에 GPT의 변환기 아키텍처를 사용하면 대규모 데이터세트에서 인간 언어에 존재하는 매우 복잡한 상황별 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
그런 다음 다음과 같은 응용 프로그램을 미세 조정하는 동안 ChatGPT, 기초 모델은 학습된 구조에 맞는 새로운 일관되고 의미 있는 문장을 생성할 수 있습니다.
GPT-3.5: 초기 ChatGPT Foundation
전원 공급에 사용된 첫 번째 버전 ChatGPT 였다 GPT-3.5, GPT-3의 증강된 변형입니다.
GPT-3 자체는 출력의 품질, 일관성 및 창의성으로 인해 2020년 출시되었을 때 세계를 놀라게 했습니다.
GPT-3의 기능과 대화 능력을 위한 맞춤형 미세 조정을 기반으로 GPT-3.5가 활성화되었습니다. ChatGPT의 인상적인 유창한 대화 기능.
GPT-4: 2~5배 더 많은 성능, 98% 더 적은 컴퓨팅 성능
그러나 진정한 최첨단 AI 방식으로 GPT 반복은 빠르게 발전합니다. 최근에, OpenAI 최신작을 공개했다 GPT-4 이는 대부분의 언어 작업에서 2~5배 더 많은 성능을 발휘하는 동시에 98% 더 적은 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 것으로 알려졌습니다.
GPT-4를 활용하면 ChatGPT 출력 품질, 사실적 정확성, 대화 깊이 등과 같은 측정항목 전반에 걸쳐 새로운 차원에 도달합니다.
그리고 변압기 기초 모형 열차는 여기에서부터 계속 가속될 가능성이 높습니다. 향후 GPT 버전에서는 지속적인 데이터 및 컴퓨팅 확장이 예상되므로 곧 가능해질 일에 대한 기대감이 높습니다.
하지만 새로운 기능은 제쳐두고 이러한 모델을 신중하게 해석하는 것이 여전히 중요합니다. 결과에 대한 과대 광고에도 불구하고 주목할만한 한계가 있습니다. 그러나 책임감 있는 개발은 매우 유익한 애플리케이션을 가능하게 할 수 있습니다.
그러니 이 공간을 주목하세요! 우리는 강력하면서도 안전한 AI가 궁극적으로 달성할 수 있는 것의 표면만 긁었을 뿐입니다.