GPT

AI
qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.02
조회수
5
버전
v1
기술 → 인공지능 → 신경망 모델
GPT 트랜스포머 자기 주의 자연어 처리 대규모 언어 모델

GPT

요

G(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하여 다양한 언어 과제에서 뛰어난 성능을 보입니다. GPT는 문장 생성, 번역, 질문 응답, 요약, 코드 생성 등 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업에 활용되며, 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 모델 중 하나로 평가받고 있습니다.

GPT는 "생성형"(Generative), "사전 학습된"(Pre-trained), "트랜스포머 기반"(Transformer)이라는 세 가지 핵심 개념에서 이름이 유래되었습니다. 이 모델은 지도 학습보다는 비지도 학습 방식으로 대량의 텍스트를 학습하며, 이후 특정 과제에 맞춰 미세 조정(fine-tuning)되거나, 프롬프트 기반의 적응만으로도 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

아키텍처 및 원리

트랜스포머 기반 구조

GPT는 2017년 구글에서 제안한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머는 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리, 시퀀스 데이터를 처리할 때 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 활용하여 단어 간의 관계를 효율적으로 파악합니다. GPT는 트랜스포머의 디코더(decoder) 부분만을 사용하며, 입력 시퀀스의 다음 단어를 예측하는 자기 회귀(autoregressive) 방식으로 동작합니다.

자기 주의 메커니즘은 문장 내 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 관련되어 있는지를 가중치를 통해 계산함으로써, 문맥을 정확히 파악할 수 있게 해줍니다. 이 덕분에 GPT는 긴 문장에서도 의미의 흐름을 유지하며 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

사전 학습과 미세 조정

GPT의 학습 과정은 크게 두 단계로 나뉩니다:

  1. 사전 학습(Pre-training):
    방대한 양의 텍스트 데이터(예: 위키백과, 책, 웹 문서 등)를 사용해 언어 모델을 훈련합니다. 이 과정에서 모델은 주어진 문장의 앞부분을 기반으로 다음 단어를 예측하는 작업을 반복하며, 언어의 구조, 어휘, 문법, 상식 등을 학습합니다.

  2. 미세 조정(Fine-tuning):
    특정 과제(예: 감정 분석, 질문 응답 등)에 맞춰 사전 학습된 모델을 추가로 훈련합니다. 이 단계에서는 비교적 적은 양의 라벨링된 데이터를 사용합니다.

최신 버전의 GPT (예: GPT-3, GPT-4)는 미세 조정 없이도 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 통해 다양한 과제를 해결할 수 있는 제로샷(zero-shot) 또는 페이샷(few-shot) 학습 능력을 보여줍니다.

주요 버전 및 발전

버전 발표 연도 파라미터 수 특징
GPT-1 2018 약 1.17억 트랜스포머 기반 최초의 GPT 모델, 12개의 어텐션 레이어
GPT-2 2019 최대 15억 더 큰 모델 크기와 더 나은 생성 능력, 제로샷 성능 향상
GPT-3 2020 1750억 초대규모 모델, 페트샷 학습 가능, 광범위한 응용 가능
GPT-3.5 2022 비공개 ChatGPT의 기반 모델, 대화형 AI 최적화
GPT-4 2023 비공개 (추정 1조 이상) 멀티모달 지원, 향상된 정확성 및 추론 능력
  • GPT-3은 1750억 개의 파라미터를 가진 초거대 모델로, 당시 가장 큰 규모의 언어 모델이었으며, 다양한 언어 과제에서 인간 수준의 성능을 보였습니다.
  • GPT-4는 텍스트 외에도 이미지 입력을 처리할 수 있는 멀티모달(multimodal) 능력을 갖추었으며, 복잡한 추론, 코드 생성, 논리적 사고 등에서 더욱 정교한 성능을 발휘합니다.

응용 분야

GPT 기반 모델은 다음과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

한계 및 논란

GPT 모델은 강력한 기능을 지녔지만 다음과 같은 한계와 도전 과제를 안고 있습니다:

  • 편향성(Bias): 학습 데이터에 포함된 사회적 편향이 모델 출력에 반영될 수 있음
  • 허구 생성(Hallucination): 사실이 아닌 내용을 자연스럽게 생성할 수 있음
  • 에너지 소비: 학습 및 추론에 막대한 컴퓨팅 자원과 전력 소모
  • 윤리적 문제: 가짜 뉴스, 학술 부정, 개인정보 유출 등의 위험

이러한 문제를 해결하기 위해 오픈AI를 포함한 여러 기관은 안전성 연구, 투명성 제고, 윤리 가이드라인 수립 등의 노력을 지속하고 있습니다.

관련 문서 및 참고 자료

GPT는 인공지능 언어 모델의 진화를 상징하는 기술로, 앞으로도 자연어 처리 및 인공지능 전반에 걸쳐 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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