GPT-3

Generative 사전 학습 트랜스포머 3의 약자인 GPT-3는 OpenAI에서 개발한 획기적인 대규모 언어 모델(LLM) 입니다. 2020년에 출시된 이 모델은 다양한 작업에서 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 전례 없는 능력을 보여줌으로써 생성 AI의 역량을 크게 도약시켰습니다. 이 모델의 개발은 자연어 처리(NLP)의 중추적인 순간이었으며, 딥러닝에서 대규모의 힘을 보여주었습니다. 이 모델의 아키텍처와 규모는 영향력 있는 논문인"언어 모델은 소수 학습자"에 자세히 설명되어 있습니다.

작동 방식

GPT-3의 힘은 엄청난 규모와 아키텍처에서 비롯됩니다. 이는 시퀀스에서 여러 단어의 중요도를 평가하는 주의 메커니즘에 의존하는 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 구축되었습니다. 1,750억 개의 매개변수로 구성된 GPT-3는 인터넷의 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되었습니다. 이 방대한 학습 데이터를 통해 모델은 문법, 사실, 추론 능력 및 다양한 스타일의 텍스트를 학습할 수 있습니다.

GPT-3의 핵심 기능은 단발성 학습에 능숙하다는 점입니다. 새로운 작업을 수행할 때마다 광범위한 미세 조정이 필요한 모델과 달리 GPT-3는 프롬프트에 몇 가지 예제만 제공되어도 높은 숙련도로 작업을 수행할 수 있는 경우가 많습니다. 이러한 유연성 덕분에 새로운 교육 없이도 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

GPT-3의 다목적 텍스트 생성 기능은 다양한 산업 분야에 적용되었습니다. 대표적인 두 가지 예는 다음과 같습니다:

1. 고급 콘텐츠 제작: Copy.ai와 Jasper에서 제공하는 마케팅 및 콘텐츠 제작 도구는 GPT-3의 API를 활용합니다. 이를 통해 사용자는 고품질 블로그 게시물, 마케팅 이메일, 소셜 미디어 캡션 및 기타 서면 자료를 자동으로 생성하여 콘텐츠 워크플로우의 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
2. 코드 생성 및 지원: AI 페어 프로그래머인 GitHub Copilot은 처음에 GPT-3에서 파생된 모델로 구동되었습니다. 코드 줄을 자동 완성하고, 전체 함수를 제안하며, 심지어 울트라틱스가 통합된 VS Code와 같은 개발 환경 내에서 자연어 주석을 실행 가능한 코드로 번역하는 등 개발자를 지원합니다.

상황별 GPT-3

GPT-3를 다른 AI 모델과 구별하는 것이 중요합니다:

• 이후 GPT 모델과 비교: GPT-3은 Generative Pre-trained Transformer(GPT) 시리즈의 일부로, GPT-4와 같은 더 강력한 버전이 그 뒤를 이었습니다. 이러한 최신 모델은 향상된 추론, 더 큰 컨텍스트 창, 다중 모드 학습 기능을 제공하여 텍스트 외에 이미지도 처리할 수 있습니다.
• BERT 비교: 둘 다 Transformer 기반이지만, GPT-3는 주로 텍스트 생성에 최적화된 생성형 디코더 전용 모델입니다. 반면 BERT는 심층적인 양방향 언어 이해를 위해 설계된 인코더 전용 모델로, 텍스트 분류, 감정 분석, 명명된 개체 인식(NER) 같은 작업에 더 적합합니다.
• 컴퓨터 비전 모델과 비교: GPT-3는 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. 이는 Ultralytics YOLO 제품군과 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 근본적으로 다릅니다. YOLO11과 같은 모델은 객체 감지, 이미지 분류 또는 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행하기 위해 시각적 데이터를 분석하는 데 특화되어 있습니다. GPT-3은 장면을 설명할 수 있지만, YOLO 모델은 바운딩 박스를 사용해 그 안에서 물체의 위치를 정확하게 찾을 수 있습니다. 이러한 상호 보완적인 기술은 복잡한 AI 시스템에서 결합될 수 있으며, 종종 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리됩니다.

GPT-3는 머신러닝(ML) 역사에서 획기적인 기초 모델로 남아 있습니다. 그러나 사용자는 환각 경향(잘못된 정보 생성), 입력 문구에 대한 민감성(프롬프트 엔지니어링), 학습 데이터의 편향성 지속 위험 등의 한계를 인지하고 있어야 합니다. 이러한 과제는 스탠포드 인간 중심 AI 연구소(HAI)와 같은 연구 기관이 중점을 두고 있는 AI 윤리와 책임감 있는 AI 개발의 지속적인 중요성을 강조합니다.