ChatGPT(Chatting Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 인공 지능 언어 모델입니다.
이 모델은 대화형 AI 챗봇의 성능을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
이전의 대화형 AI 시스템은 대부분 규칙 기반 시스템이었습니다.
그러나 ChatGPT는 대화를 이해하고 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다.
ChatGPT 시도
ChatGPT의 구조
ChatGPT는 Transformer 구조를 기반으로 합니다.
Transformer는 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 간의 상관 관계를 모델링하는 딥 러닝 아키텍처입니다.
이 구조는 입력 시퀀스를 포함하고 일련의 변환기 계층을 통해 처리합니다.
이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 각 단어에 대한 컨텍스트를 이해하고 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성할 수 있습니다.
ChatCPT 사용
ChatGPT는 대화형 AI 챗봇 뿐만 아니라 글쓰기, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에도 활용할 수 있습니다.
이전의 자연어 처리 모델에 비해 ChatGPT는 더 자연스러운 문장을 생성할 수 있어 사용자 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다.
사용 예
ChatCPT는 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다.
OpenAI API 사용
OpenAI API를 사용한다면 바로 ChatGPT를 사용할 수 있습니다.
다음은 파이썬 코드의 예입니다.
위의 코드에서 프롬프트 변수는 우리가 만들고자 하는 문의 기초가 되는 문입니다.
응답 변수는 프롬프트에 대한 ChatCPT의 응답을 저장합니다.
engine 인수는 chatCPT 모델의 유형을 지정하며 위 코드에서는 text-davinci-002를 사용했습니다.
max_tokens 인수는 생성할 토큰의 길이를 지정합니다.
인수 n은 생성할 명령문의 수를 지정합니다.
중지 인수는 문장 생성을 중지할 단어 또는 문자열입니다.
온도 인수는 생성되는 다양한 명령문을 제어하는 데 사용됩니다.
ChatGPT 모델 교육
ChatCPT 모델을 직접 훈련시켜 원하는 작업에 사용할 수 있습니다.
이를 위해서는 다음 단계가 필요합니다.
- 학습 데이터 수집: 적절한 데이터를 수집하여 학습 데이터 세트를 생성합니다.
- 데이터 전처리: 수집된 데이터를 적절한 형태로 가공합니다.
- 모델 구성: 학습할 ChatGPT 모델의 구성을 결정합니다.
- 모델 교육: 구성된 모델은 교육 데이터 세트로 교육됩니다.
- 모델 평가: 훈련된 모델의 점수를 매겨 성능을 평가합니다.
- 모델 사용: 학습된 모델을 사용하여 새 데이터를 예측합니다.
위의 프로세스는 높은 수준의 개요이며 각각 세부 프로세스가 필요합니다.
이를 위해 다양한 라이브러리와 도구를 사용할 수 있으며 대표적인 예로는 Python, Tensorflow 및 Pytorch가 있습니다.