인공지능(AI)이 발전함에 따라 챗봇의 인기가 높아지고 있다. 챗봇은 인간의 상호 작용을 모방하고 소비자에게 원활하고 맞춤화된 경험을 제공하기 위한 AI에 의해 구동되는 대화 에이전트이다. ChatGPT는 자연어를 해석하고 인간다운 답변을 전달하는 능력으로 인기를 끈 챗봇 중 하나다. 그렇다면 ChatGPT는 어떻게 교육을 받았을까? ChatGPT 구축에 활용된 자료와 기법에 대해 알아본다.
ChatGPT 소개
OpenAI의 ChatGPT은 인공지능으로 작동하는 대화형 봇이다. 그것은 방대한 텍스트 자료집에 대해 사전 훈련된 일종의 신경망인 GPT 아키텍처(Generative Pre-trained Transformer)를 기반으로 한다. ChatGPT는 특히 대화형 데이터 세트에 대해 교육을 받아 사용자 질문에 인간과 같은 답변을 제공할 수 있었다.
전처리 및 데이터 수집
대화 데이터의 방대한 샘플을 수집하는 것이 ChatGPT 훈련의 첫 번째 단계였다. OpenAI는 소셜 미디어 사이트, 온라인 포럼 및 메시징 앱을 포함한 다양한 소스로부터 정보를 수집했다. 수백만 개의 문자 메시지가 데이터 세트에 포함되었으며, 이는 노이즈와 쓸모없는 정보를 제거하기 위해 사전 처리되었다.
사전 처리 단계에서는 텍스트를 별도의 단어나 구로 나누는 행위인 토큰화가 사용되었다. 텍스트에 큰 의미를 부여하지 않는 "the"와 "and"와 같은 빈번한 중지 단어도 토큰화 과정에서 제거되었다. 또한 데이터 세트를 정리하여 개인 데이터나 민감한 데이터를 제거했다.
모델 교육
ChatGPT 모델은 데이터 세트가 사전 처리된 후 훈련되었다. 이 모델은 비지도 학습 접근법을 사용하여 구축되었으며, 이는 인간의 입력이나 레이블링 없이 데이터에서 학습했다는 것을 의미한다.
이 모델은 훈련 단계 내내 수백만 개의 문자 메시지에 노출되었고 일련의 단어에서 다음 단어를 추측하여 답을 만드는 방법을 배웠다. 이 알고리즘은 문법적으로 정확할 뿐만 아니라 문맥적으로 관련된 답변을 전달하도록 학습되었다.
모델 개선
모델은 초기 훈련 후 대화 데이터의 더 작은 샘플에서 세밀하게 조정되었다. 세밀한 조정의 목표는 인간과 같은 응답을 생성하는 모델의 능력을 향상시키는 것이었다. 세밀한 조정 데이터 세트는 ChatGPT가 실제 세상에서 보는 것과 비슷한 대화를 포함하도록 만들어졌다.
모델은 미세 조정 단계에서 상황에 적합할 뿐만 아니라 사용자에 맞게 조정된 응답을 생성하도록 훈련되었다. 이는 사용자의 이름이나 챗봇과의 과거 대화 같은 사용자별 정보를 통합함으로써 달성되었다.
모델 평가
ChatGPT 훈련의 마지막 단계는 그것의 성과를 평가하는 것이었다. 이 모델은 이전에 보지 못했던 채팅 데이터 세트에서 테스트되었다. 이 평가의 목표는 모델이 신선하고 알려지지 않은 입력에 대해 얼마나 효과적으로 인간과 같은 반응을 만들 수 있는지를 조사하는 것이었다.
평가 수단으로는 문법적으로 정확한 답변을 작성하고 주제를 파악하며 상황에 맞는 답변을 제공하는 모델의 역량이 포함되었다. 어려운 질문에 대한 모델의 이해와 답변 능력도 평가됐다.
ChatGPT는 대화 방대한 데이터의 자료에서 인간에 의해 입력되지 않은 학습 기술을 사용하여 학습된 AI 기반 챗봇이다. 더 정밀한 데이터 세트를 사용하여 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있는 능력을 향상시키도록 미세 조정되었다. 이러한 모델은 이전에 알려지지 않은 새로운 데이터에 대해 인간과 같은 반응을 일으킬 수 있다는 것을 보여주었다.
참고사항
ChatGPT란 무엇인가
개요 I. ChatGPT란 무엇인가? II. ChatGPT은 어떻게 작동하나? III. ChatGPT의 장점 IV. ChatGPT의 한계 V. ChatGPT의 미래 VI. 결론 VII. FAQ ChatGPT란 무엇인가? 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 우리가 기술과 상호작
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