ChatGPT에 대한 해설(1/4)

ChatGPT에 대한 해설(1/4)

 

 

 

지금까지의 AI에 대한 이미지에서 떨어진 고도의 지성을 느끼게 하는 성능이 높다는 데에서 사용자가 증가하여 1주간에 100만 명의 사용자를 획득하여 현재에는 1억 명이 넘는다한다.

보통 AI를 연구하고 있는 몸으로서 보면 보통 AI에 관계하지 않는 사람에게도 GPT라는 이름이 널리 알려지고 있다.

인공지능의 성능이 이만큼 높아졌다는 데 대해서는 나 자신 놀랍고 충격을 받으면서 매일 만지고 있다. 또 기술에 놀랄 뿐 아니라 서비스의 퍼지는 방법에도 놀라고 있다. 매우 인간에 가까운 지능을 가진 고도의 AI가 등장한 데서 많은 사람이 자연히 받아들이고 있다.

한편AI너 로봇 연구자 중에는 ChatGPT에 대해서 솔직히 이를 즐기고 있는 것만은 아니고 회의적으로 생가하거나 과제를 느끼거나 의의를 주창하는 사람이 꽤 있다는 인상이 있다.

 

ChatGPT란?

 

ChatGPT란 OpenAI가 개발하고 있는 대규모언어모델（Large Language Model: LLM）의 GPT（Generative Pretrained Transformer）를 쓴 챗 AI서비스이다.

대규모언어모델이란 인간이 말하는 말을 그 출현 확률로 모델화한 언어모델이라 여겨지는 것을 팽대한 데이터에서 사전 학습하는 심층학습 모델이다.

ChatGPT는 언어모델인데 서비스의 이름으로도 되어있는 느낌이 있다. (ChatGPT본인(?)에게 ChatGPT란 무엇인가 하고 물으면 언어모델이라고 답한다.)

 

종래의 챗 서비스(Chat서비스)의 Siri나 Google Assistant, Alexa 등은 구조는 전혀 다르고 보다 인간적이고 지적인 반응을 나타내어 비록 거짓말이라고 해도 사실인 것처럼 자연스러운 문장을 생성해줌으로써 큰 주목을 받고 있다.

근년은 대규모언어모델의 연구가 성해져서 많은 계산자원을 가지고 있는 대기업끼리의 경쟁이 되어 있다.

기술적으로 어려운 일은 없지만 수집할 수 있는 데이터의 양이나 질, 머신파워나 자금력, 인재 등의 점에서 현시점으로는 일본의 기업에 이길 수는 없을 것 같은 인상이다.

 

원래 대규모언어모델의 시작은 2018년에 OpenAI가 제안한 GPT-1이다.

GPT-1은 이하의 기사로 상세히 설명하고 있지만 Google이 2017년에 발표한 Transformer라 불리는 기계학습모델의 *데코더를 써서 언어모델을 작성한 것이다. Transformer는 종래에도 있는 *뉴랄네트워크의 일종이기는 하지만 그 때까지의 AI에 비해서 복잡해졌다.

Transformer는 종래의 뉴랄네트워크에는 없는 흥미로운 성질을 가지고 있어서 대형화하면 할수록 성능이 오르기 때문에 대형화의 흐름이 진행되고 그 이후 GPT-2、GPT-3도 등장했다. 이들은 OpenAI가 개발한 모델인데 Google 등도지지 않고 LaMDA이나 aLM 등을 내고 있다.

 

* 데코더(decoder)=데이터의 압축이나 암호화 등 부호화된 데이터를 복호화(復號化)(원래대로 돌림)하는 기능을 가진다는 것이다.

* 뉴랄네트워크（neural network）= 인간의 뇌의 신경회로의 구조를 수학적으로 표현하는 수법이다. 뇌 안의 신경세포인 뉴런（neuron）을 어원으로 하여 주로 음성이나 화상 등의 패턴을 인식할 때 활용된다.

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