GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)는 고급 고급 인공 지능(AI) 모델 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. OpenAI에서 개발한 이 모델은 특정 유형의 대규모 언어 모델(LLM) 의 특정 유형으로 혁명을 일으킨 자연어 처리(NLP). 이 약어는 모델의 핵심 특성을 세분화합니다: "생성"은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 나타냅니다. 콘텐츠, '사전 학습'은 대규모 데이터 세트에 대한 초기 학습 단계, '트랜스포머' 는 이를 가능하게 하는 신경망 아키텍처를 의미하며 정교한 처리를 가능하게 하는 기본 신경망 아키텍처를 나타냅니다.

핵심 아키텍처 및 기능

GPT 모델의 중추가 되는 것은 트랜스포머 아키텍처로, 중요한 연구 논문인 연구 논문에 소개된 트랜스포머 아키텍처입니다. 데이터를 순차적으로 처리하는 이전의 순환 신경망(RNN)이 데이터를 순차적으로 처리했던 것과 달리, Transformer는 전체 시퀀스를 처리하는 전체 시퀀스를 동시에 처리하는 주의 메커니즘 데이터의 전체 시퀀스를 동시에 처리합니다. 이를 통해 모델은 문장에서 서로 다른 단어의 중요도를 평가할 수 있습니다. 문맥과 뉘앙스를 효과적으로 포착할 수 있습니다.

교육 과정에는 두 가지 중요한 단계가 있습니다:

1. 사전 교육: 이 모델은 방대한 말뭉치에 대한 인터넷의 방대한 텍스트 데이터에 대한 텍스트 데이터에 대해 학습합니다. 이 단계에서는 문법, 세상에 대한 사실, 추론 능력을 다음과 같이 학습합니다. 문장의 다음 단어를 예측합니다.
2. 미세 조정: 모델을 특정 작업에 유용하게 만들기 위해 모델을 미세 조정 지도 학습 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF). 이를 통해 모델의 출력을 사람의 의도에 맞게 조정하여 질문에 안전하고 정확하게 답변할 수 있도록 합니다.

실제 애플리케이션

GPT 모델은 연구실을 넘어 널리 사용되는 상업용 도구로 발전했습니다. 대표적인 두 가지 예가 있습니다:

• 지능형 코딩 어시스턴트: 다음과 같은 도구 GitHub Copilot과 같은 도구는 GPT 기반 모델을 활용하여 소프트웨어 개발자를 지원합니다. 이러한 어시스턴트는 코드 컨텍스트와 주석을 이해함으로써 전체 함수를 생성하고, 오류를 디버그하고 오류를 발견하고 최적화를 제안하여 소프트웨어 개발 주기를 소프트웨어 개발 라이프사이클을 크게 가속화합니다.
• 대화형 AI 및 콘텐츠 생성: 다음과 같은 애플리케이션 ChatGPT 와 같은 애플리케이션은 이러한 모델을 활용하여 정교한 챗봇과 가상 비서를 지원합니다. 단순한 쿼리를 넘어 이메일 초안을 작성하고, 긴 문서를 요약하고, 마케팅 카피를 작성하고, 심지어 교육 목적으로 복잡한 롤플레잉 시나리오를 만들 수도 있습니다.

상황별 GPT: 컴퓨터 비전과 멀티모달 AI

GPT는 텍스트 중심이지만 최신 AI 시스템은 종종 다음과 결합합니다. 컴퓨터 비전(CV). 예를 들어, 비전 모델은 이미지를 '보고', GPT 모델은 이미지에 대해 '말할' 수 있습니다. 이러한 모델의 역할을 구별하는 것이 중요합니다. 구별하는 것이 중요합니다.

• GPT와 BERT: 둘 다 트랜스포머입니다, BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 는 텍스트의 의미를 이해하도록 설계된 인코더 모델입니다(예, 감정 분석). GPT는 최적화된 디코더 모델입니다. 텍스트 생성에 최적화된 디코더 모델입니다.
• GPT와 YOLO: GPT는 순차적인 텍스트 데이터를 처리합니다. 반대로, Ultralytics YOLO11 은 공간 모델입니다. 객체 감지를 위해 설계된 공간 모델입니다. YOLO 이미지에 무엇이 있고 어디에 있는지 식별합니다.

다음 예는 다음과 같은 워크플로우를 보여줍니다. YOLO11 객체가 객체를 감지하여 GPT 모델에 대한 구조화된 프롬프트를 생성하는 워크플로를 보여줍니다.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to "see" the scene
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names to construct a context-aware prompt
detected_objects = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
prompt = f"Write a creative short story involving these items: {', '.join(detected_objects)}"

# This prompt can now be sent to a GPT API for generation
print(f"Generated Prompt: {prompt}")

과제 및 향후 전망

이러한 기능에도 불구하고 GPT 모델은 다음과 같은 문제에 직면합니다. 환각, 모델이 생성하는 확신하지만 사실과 다른 정보를 생성하는 환각과 같은 문제가 있습니다. 또한 다음과 같은 우려 사항도 있습니다. AI 윤리 및 학습 데이터에 내재된 편향성.

미래는 멀티 모달 학습에 있습니다. 텍스트, 이미지, 오디오를 동시에 처리할 수 있는 동시에 처리할 수 있습니다. 다음과 같은 조직에서는 스탠포드 인간 중심 AI 연구소(HAI) 와 같은 조직은 이러한 기초 모델을 더욱 강력하게 만드는 방법을 이러한 기초 모델을 더욱 강력하게 만들고 해석할 수 있고 인간의 가치에 부합하는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다. 이러한 진화하는 모델과 효과적으로 상호 작용하기 위해 즉각적인 엔지니어링 기술이 생겨났습니다. 입력을 최적화하여 최상의 모델 결과를 도출하는 기술입니다.