ChatGPT 매개변수 설명: NLP 선두주자 GPT-4의 작동 원리 깊이 파헤치기

Name: Matt Popovic

Published on 2023. 6. 5.

최신 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 GPT-4는 인공지능 생성 콘텐츠의 풍부한 발전으로 AI 분야의 지혜체계를 변화시켰습니다. GPT-4의 뛰어난 성능은 그 작동을 규제하는 복잡한 매개변수 네트워크에서 비롯됩니다. 이 글에서는 GPT-4의 매개변수를 해석하고 그것이 어떻게 행동을 구성하는지 살펴볼 것입니다.

GPT-4 해독: 간략한 개요

오픈AI에서 개발한 최신 언어 모델인 GPT-4는 다양한 데이터 형식을 통합하여 뛰어난 성능을 발휘하는 혁신적인 다중 모달 모델을 선보입니다. 컴퓨터 비전 기능을 결합하면서 GPT-4는 이미지 분석이 필요한 작업에서 도전적인 가능성을 나타냅니다.

주로 생성적 AI 분야에서 빛을 발하는 GPT-4는 입력 프롬프트에 기반한 텍스트 또는 다른 미디어를 생성합니다. 그러나 GPT-4의 뛰어난 성과는 수십억 개의 매개변수가 인간 같은 언어를 창조하는 데 기여한다는 데에서 비롯됩니다.

심층 학습과 GPT

간단히 말해, 심층 학습은 최근 몇 년 동안 NLP 분야를 재정의한 기계 학습 하위 분야입니다. GPT-4는 그 크기와 복잡성으로 인해 놀라운 속도로 대규모 심층 학습 기반에 입각합니다. 예를 들어, GPT-4는 엄청난 170조개의 매개변수를 가진 역사 상 가장 큰 언어 모델 중 하나입니다.

매개변수는 일명 감독되지 않은 학습 과정을 통해 획득됩니다. 이 학습 방식에서 모델은 구체적인 작업을 실행하는 방법에 대한 명시적인 지시 없이 방대한 텍스트 데이터로 훈련됩니다. 대신, GPT-4는 앞의 단어 맥락을 고려하여 문장에서 다음 단어를 예측하는 방법을 학습합니다. 이러한 학습 과정은 모델의 언어 이해를 강화시키며, 언어 데이터의 복잡한 패턴과 종속성을 파악할 수 있도록 합니다.

샘플 프롬프트: "이 엄청난 학습 성능으로 인해, GPT-4는 NLP 분야를 근본적으로 변화시켜, 미래 AI 개발의 수준을 높였습니다."

GPT의 도전을 이해하기

GPT의 영향력은 중요하지만, 훈련 데이터를 기반으로 편향 또는 해로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 공격자가 모델의 출력을 조작하기 위해 잘못된 정보를 주입하는 적대적 공격에 취약합니다. 또한, GPT와 같이 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 필요한 계산 파워와 에너지가 많이 필요하여, 작은 연구 팀과 조직에 대한 도전적인 문제가 생깁니다.

GPT-4 매개변수: 그 인간같은 언어를 만드는 원동력

GPT-4의 거대한 매개변수 개수는 일관된 및 맥락에 적합한 응답 생성 능력을 향상시키기 위한 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 매개변수 증가가 더 많은 컴퓨팅 파워 및 리소스를 필요로하므로, 작은 연구 팀과 조직에 대한 도전적인 문제가 발생합니다.

다른 GPT 모델의 매개변수

각 버전에서 GPT 모델의 매개변수 수가 다릅니다. 예를 들어, GPT-1은 1억 1천만 개의 매개변수를 가진 반면, GPT-4는 170조 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 다음은 GPT 버전과 그 매개변수입니다.

GPT-1: 1억 1천만 개의 매개변수
GPT-2: 15억 개의 매개변수
GPT-3: 1750억 개의 매개변수

from transformers import GPT4LMHeadModel, GPT4Tokenizer
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained('openai/gpt-4')
model = GPT4LMHeadModel.from_pretrained('openai/gpt-4')
inputs = tokenizer.encode("Translate this text to French: ", return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs, max_length=60, num_return_sequences=5, temperature=0.7)
for i, output in enumerate(outputs):
    print(f"Generated output {i+1}: {tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)}")

이 몇 줄의 코드는 GPT-4 모델을 텍스트 생성을 위해 설정합니다. 샘플 프롬프트는 "Translate this text to French:"이며, 모델은 해당 프롬프트의 다섯 가지 가능한 번역을 생성합니다. temperature 매개변수는 출력의 무작위성을 결정합니다. 낮은 값은 출력을 더 결정론적이고 반복 가능하게 만들고, 높은 값은 더 다양한 출력을 만듭니다.## GPT-4의 내부 작동: 매개변수의 깊은 이해

GPT-4의 강력한 기능은 거대한 170조 개의 매개변수에서 나온다. 그러나 이 매개변수들이 정확히 무엇이며 모델의 성능에 어떻게 기여하는지를 알아볼 필요가 있다.

언어 모델에서 매개변수의 역할

기계 학습에 있어서 매개변수는 역사적인 훈련 데이터에서 학습되는 모델의 일부이다. GPT-4와 같은 언어 모델에서 매개변수에는 모델의 인공 뉴런(또는 "노드")의 가중치와 편향이 포함된다.

이러한 매개변수들은 모델이 언어를 이해하고 생성하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 이들은 문장에서 단어 간의 관계를 이해하거나 문장에서 다음 단어를 생성하는 등의 기능을 수행한다.

다른 유형의 매개변수

GPT-4에는 여러 종류의 매개변수가 있으며, 각각의 고유한 역할을 한다.

위치 매개변수: 문장에서 단어의 순서를 이해하는 데 도움이 되어 문장의 의미를 이해하는 데 중요하다.
학습 매개변수: 훈련 중 학습되는 가중치와 편향이다. 이러한 매개변수들은 모델이 정확한 예측을 할 수 있게 한다.
하이퍼매개변수: 모델의 전체 구조와 동작을 정의하는 설정이다. 이들은 데이터에서 학습되는 것이 아니며 훈련 시작 전에 설정된다. 학습률, 배치 크기 및 훈련 epoch 수 등의 설정을 포함한다.
모델 구성 매개변수: 모델의 특정 아키텍처를 정의하는 매개변수이다. 예를 들어, GPT-4에서 사용되는 transformer 아키텍처에는 num_attention_heads라는 특정 구성 매개변수가 있다. 이 매개변수는 출력을 생성할 때 입력의 서로 다른 부분에 초점을 맞추는 데 사용되는 "attention head"의 수를 결정한다. 기본값은 12이지만, 모델의 성능을 세부 조정하기 위해 이 값을 조정할 수 있다.

예시를 통해 GPT-4의 매개변수 이해하기

"한때"라는 프롬프트를 기반으로 GPT-4를 사용하여 텍스트를 생성하려고 한다고 가정해보자. 이를 수행하는 간단한 방법은 다음과 같다.

prompt = "한때"
encoded_prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
generated_text_ids = model.generate(encoded_prompt, max_length=100)
generated_text = tokenizer.decode(generated_text_ids[0], skip_special_tokens=True)

이 코드에서 max_length는 출력 텍스트의 길이를 결정하는 하이퍼매개변수이다. max_length를 조정하면 생성된 텍스트의 길이를 제어할 수 있다.

생성된 텍스트를 보다 다양하고 결정론적이지 않게 만들기 위해서는 온도(temperature) 하이퍼매개변수를 조정하는 것이 좋다.

generated_text_ids = model.generate(encoded_prompt, max_length=100, temperature=1.0)

이 코드에서 온도(temperature)는 생성된 텍스트의 무작위성을 결정한다. 높은 온도 값을 사용하면 출력이 더 다양하고 결정론적이지 않아지며, 낮은 값은 출력을 더 결정론적이고 반복적으로 만든다.

170조 개의 매개변수가 가지는 의의

GPT-4의 매개변수가 170조 개이며 이전 버전인 GPT-3의 1750억 개의 매개변수보다 굉장히 많다. 하지만 매개변수의 수가 중요한 이유는 무엇일까?

언어 모델의 매개변수 수는 학습과 복잡한 이해 능력의 수용력을 측정하는 지표이다. 간단히 말해, 매개변수가 더 많은 모델은 언어의 더 자세하고 미묘한 표현을 학습할 수 있다. 이는 더 정확하고 인간적인 텍스트를 생성할 수 있게 한다.

하지만 더 많은 매개변수를 가지는 것은 계산 리소스 측면에서 도전적인 문제도 가져온다. 이 많은 수의 매개변수를 가진 모델을 학습하는 것은 엄청난 컴퓨팅 파워와 에너지가 필요하다. 또한 모델은 과적합 노이즈를 학습하기 시작하며, 너무 복잡한 경우 실제 문제에서 사용하기 어려울 수 있다.

그렇기 때문에 이러한 큰 모델을 훈련할 때, 규제 및 조기 중단과 같은 기술을 사용하여 오버피팅을 방지하는 것이 중요하다. 드롭아웃, 가중치 감쇠 및 학습률 감쇠와 같은 규제 기술은 모델의 복잡성을 줄이기 위해 손실 함수에 페널티를 추가한다. 조기 중단은 모델이 과적합하기 전에 훈련 과정을 중지하는 것을 의미한다.

GPT-4와 같은 대규모 모델의 장점과 도전점GPT-4의 방대한 매개변수 수는 개선된 성능 이외의 영향을 미칩니다. 이것이 GPT-4와 같은 대규모 모델 사용의 이점 중 일부입니다.

** 정확성 향상 ** : 매개변수가 더 많으면 모델은보다 미세하고 상세한 언어 표현을 배울 수 있으며 정확하고 인간과 같은 텍스트를 생성하는 능력을 향상시킵니다.
**복잡성 처리 ** : 대규모 모델은 복잡한 질문에 답하거나 언어 간 번역과 같이 깊은 이해가 필요한 복잡한 작업을 처리하는 데 더 적합합니다.
**다중 작업 학습 ** : 대규모 모델은 각각 특별히 교육 받지 않고 여러 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다. 이것은 모델이 한 작업에서 배운 것을 다른 작업에 적용하는 전이 학습의 한 형태입니다.

그러나 GPT-4와 같은 대규모 모델 사용에는 다음과 같은 과제도 있습니다.

**컴퓨팅 리소스 ** : 대규모 모델 훈련에는 방대한 양의 컴퓨팅 파워와 에너지가 필요합니다. 이것은 리소스가 제한된 조직에 대한 주요 장애물이 될 수 있습니다.
**과적합 ** : 큰 모델은 과적합에 더 취약합니다. 훈련 데이터에서 노이즈를 학습하지 않도록 하기 위해 규제 및 조기 정지와 같은 기술로 주의 깊게 훈련되어야합니다.
**해석 가능성 ** : 큰 모델이 특정 예측을 왜하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 해석 불가능성은 투명성이 중요한 응용 프로그램에서 문제 될 수 있습니다.

언어 처리에서 한 발 나아간 GPT-4

고전력적 컴퓨터 자원과 혁신적인 기계 학습 기술을 결합 할 때 어떤 것이 가능한지 보여주는 GPT-4는 언어 처리 분야에서 의미있는 진보를 나타냅니다. 170 조의 매개 변수로 인해 GPT-4는 전례없이 높은 정확도와 세부성으로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다.

그러나 우리가 언어 모델의 가능성을 끊임없이 추구함에 따라 윤리적 고려 사항을 염두에 두는 것이 중요합니다. 거대한 권력이 주어지면 거기에 대한 큰 책임도 있습니다. 이 도구들이 책임 있게 사용되고 윤리적으로 사용되도록 보장하는 것이 우리의 역할입니다.

전반적으로 GPT-4의 출시는 인공 지능 분야에서 흥미 진진한 발전입니다. 감각적인 이야기 작성부터 복잡한 질문에 대답하는 데 이르기까지 폭넓은 응용 분야에서 언어 모델이 핵심적인 역할을하는 미래를 엿보입니다.

다음은 무엇일까요? 시간이 지남에 따라 말 할 수 있습니다. 그러나 하나는 분명합니다. 인공 지능 분야는 더 이상 같지 않을 것입니다.

자주 묻는 질문

1. GPT-4는 몇 개의 매개 변수를 갖고 있나요? GPT-4는 170 조 개의 매개 변수를 가지고 있습니다. 이는 그 전의 GPT-3의 1750억 개의 매개 변수보다 상당한 증가입니다.

2. GPT-4와 같은 대규모 모델의 이점은 무엇입니까? GPT-4와 같은 대규모 모델은 더 정확하고 인간과 같은 텍스트를 생성하고, 깊은 이해가 필요한 복잡한 작업을 처리하며, 특별히 각 작업을 교육하기 않아도 여러 작업을 수행 할 수 있습니다.

3. GPT-4를 사용하는 대규모 모델 사용의 과제는 무엇입니까? 대규모 모델 훈련은 방대한 컴퓨팅 파워와 에너지가 필요합니다. 또한 과적합에 더 취약하며, 예측 해석이 어려울 수 있으므로 이해하기 어렵습니다.

4. GPT-4는 overfitting을 어떻게 관리합니까? 규제 및 조기 정지와 같은 기술을 통해 과적합이 관리됩니다. Dropout, weight decay 및 learning rate decay와 같은 규제 기술은 모델의 복잡성을 줄이기 위해 손실 함수에 벌칙을 추가합니다. 조기 중지는 모델이 과적합하기 시작하기 전에 훈련 과정을 중단하는 것입니다.

5. GPT-4 사용에서 윤리적 고려 사항은 무엇입니까? GPT-4의 고급 기능으로 인해 이러한 도구가 책임있고 윤리적으로 사용되도록 보장하는 것이 중요합니다. 예측의 투명성 및 잠재적인 오용 완화는 주요 윤리적 고려 사항 중 일부입니다.

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