Ch01-02. GPT 모델의 발전 과정

 

OpenAI가 개발한 GPT 시리즈는 인공지능의 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 큰 혁신을 일으켰습니다. 아래에서 GPT 모델의 발전 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

1. GPT-1: 기본 원칙의 확립

GPT-1은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 최초의 사전 학습 언어 모델입니다. 대량의 텍스트 데이터를 학습해 문장의 다음 단어를 예측하는 원리로 작동했습니다.

• 문장 내 각 단어의 의미를 파악하여 다음 단어를 예측
• 서비스에 적용할 정도의 품질은 아니었음
• 중요성: 이후 GPT 모델 발전의 토대를 마련

2. GPT-2: 멀티태스킹과 뛰어난 성능

GPT-2는 다양한 버전(Small, Medium, Large, Extra Large)으로 출시되었으며, 다음과 같은 특징을 보였습니다:

• 정확한 문맥 파악과 연속적인 텍스트 생성
• 요약, 번역, 질의응답 등 멀티태스킹 가능
• 성능이 너무 뛰어나 초기에는 공개를 미루기도 함

GPT-2는 학습 데이터를 통해 기계 번역과 요약 등의 자연어 처리 작업에 탁월한 효능을 보여주었습니다.

3. GPT-3: 모델의 확장과 다양성

GPT-3는 모델의 크기가 GPT-2보다 100배 이상 확장되었으며, 다음과 같은 특징이 있습니다:

• 학습 데이터셋 확장 → 더 다양한 작업 수행 가능
• 웹사이트 생성, 코드 작성, 챗봇 등 다양한 활용 사례
• IN-CONTEXT LEARNING 도입: 예시만으로 새로운 작업을 수행

코드 개발을 위해 Codex가 도입되면서 어려운 코드 문제와 수학 문제까지 해결할 수 있게 되었습니다.

4. GPT-3.5와 GPT-4: 정밀성과 멀티모달

GPT-3.5와 GPT-4는 OpenAI의 ChatGPT 서비스에 사용되는 모델입니다.

모델	주요 특징	활용 사례
GPT-3.5	비용 효율적, 강력한 텍스트 생성	일반적 챗봇, 문서 작성 보조
GPT-4	더 정밀하고 안전한 답변 제공	멀티모달 기능 (이미지와 텍스트)

• GPT-4는 멀티모달 시스템 도입 → 이미지까지 입력 가능
• 모델 사이즈와 효율성을 극대화하며 안전성이 향상됨

더 많은 정보는 OpenAI 공식 문서를 참고하세요.

5. 결론

GPT 시리즈는 언어 모델의 성능과 기능을 혁신적으로 발전시켰습니다. 특히 GPT-3와 GPT-4는 자연어 처리, 코드 생성, 이미지 입력 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 AI 기술 발전에 큰 기여를 했습니다.