AI 기술의 급속한 발전으로 개인이 직접 GPT 챗봇을 구축하는 것이 더욱 쉬워지고 있습니다.
OpenAI의 사전 학습된 생성형 트랜스포머 모델 - 엔진의 기반이 된 ChatGPT - 은 자체 AI 에이전트와 소프트웨어를 구축하려는 사람들을 위한 리소스로 자리 잡았습니다.
나만의 GPT 에이전트를 사용자 지정하는 방법을 배우면 특정 사용 사례에 맞게 현 시대의 가장 강력한 기술을 활용할 수 있습니다. 그럼 시작해 보겠습니다.
GPT 모델이란 무엇인가요?
GPT 모델(생성형 사전 학습 트랜스포머)은 OpenAI 에서 개발한 고급 유형의 언어 모델입니다. 딥러닝 기술을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성합니다.
GPT 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 시퀀스의 다음 단어를 예측함으로써 질문에 대한 답변, 콘텐츠 작성, 심지어 코딩과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 모델은 AI 챗봇, 콘텐츠 생성, 번역과 같은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
GPT 모델은 고객 지원 챗봇, 리드 생성 에이전트, 여러 분야의 리서치 도구의 엔진으로 실제 세계에서 사용되고 있습니다. 이러한 AI 챗봇은 의료, 이커머스, 호텔, 부동산 등 온라인의 모든 곳에서 찾아볼 수 있습니다.
누가 GPT 모델을 교육할 수 있나요?
GPT 모델을 교육하는 것은 노동력과 리소스를 많이 필요로 하는 작업입니다. 일반적으로 GPT 모델을 교육하는 데 필요한 리소스를 확보하려면 연구 기관, 자금력이 풍부한 회사 또는 대학과 같이 자금이 뒷받침되는 팀이 있어야 합니다.
하지만 개인이나 회사가 직접 GPT 챗봇을 트레이닝하는 것이 훨씬 더 쉽습니다. 모델 대신 GPT 챗봇을 훈련시키면 GPT 모델의 강력한 기능을 모두 사용할 수 있지만 필요에 따라 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.
GPT 모델은 어떻게 훈련되나요?
GPT 모델을 직접 훈련하려면 강력한 하드웨어를 사용하고 알고리즘을 완성하는 데 상당한 시간을 투자할 수 있는 재정적, 기술적 준비가 되어 있어야 합니다.
GPT 모델은 사전 학습을 통해 탄생하며, 미세 조정을 통해 더욱 전문화할 수 있습니다. 그러나 미세 조정이 필요 없는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축할 수도 있는데, 이 경우 비용이 많이 들 수 있는 집약적인 프로세스입니다.
사전 교육
사전 트레이닝은 시간과 리소스가 많이 소요되는 프로세스로, 현재로서는 자금력이 충분한 기업만이 완료할 수 있습니다. 자체적으로 GPT 챗봇을 구축하는 경우에는 사전 트레이닝을 하지 않습니다.
사전 훈련은 개발팀이 사람이 말하는 문장의 다음 단어를 정확하게 예측할 수 있도록 모델을 훈련하는 과정에서 발생합니다. 대량의 텍스트로 모델을 학습시킨 후에는 문장에서 어떤 단어가 어떤 단어 다음에 올지 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
팀은 먼저 방대한 데이터 세트를 수집합니다. 그런 다음 토큰이라고 하는 단어 또는 하위 단어로 텍스트를 나누어 데이터를 분류하도록 모델을 학습시킵니다.
GPT 이 텍스트 처리 및 분석은 트랜스포머라고 하는 신경망 아키텍처에 의해 수행됩니다.
사전 학습 단계가 끝나면 모델은 언어를 폭넓게 이해하지만 특정 도메인에 특화되어 있지는 않습니다.
미세 조정
방대한 데이터 세트를 손쉽게 관리할 수 있는 기업이라면 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
미세 조정은 특정 데이터 세트에 대해 모델을 학습시켜 특정 기능에 대한 전문가가 되도록 하는 것입니다.
훈련할 수 있습니다:
- 의료 텍스트를 통해 복잡한 상태를 더 잘 진단할 수 있습니다.
- 법률 텍스트, 특정 관할권에서 고품질의 법률 브리핑을 작성할 수 있습니다.
- 고객 서비스 스크립트를 통해 고객이 어떤 유형의 문제를 겪는지 파악합니다.
미세 조정 후 GPT 챗봇은 사전 교육을 통해 습득한 언어 기능을 기반으로 하지만 사용자 지정 사용 사례에 특화되어 있습니다.
하지만 미세 조정은 많은 GPT 챗봇 프로젝트에 적합한 프로세스가 아닙니다. 챗봇을 사용자 지정하려는 경우에는 미세 조정이 필요하지 않습니다.
실제로 대기업의 고객 서비스 통화 기록과 같이 관련 정보가 매우 큰 데이터 세트가 있는 경우에만 GPT 챗봇을 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 세트가 충분히 크지 않은 경우에는 미세 조정에 드는 시간이나 비용을 투자할 가치가 없습니다.
다행히도 수천 명의 고객에게 배포하는 경우에도 고급 프롬프트와 RAG(검색 증강 생성)만 있으면 GPT 챗봇을 사용자 지정하는 데 거의 항상 충분합니다.
LLMs 사용자 지정하는 3가지 방법
GPT 엔진이든 아니든 LLM 엔진을 사용자 지정하면 다양한 이점이 있습니다. 데이터를 비공개로 유지하고, 특정 작업에 대한 비용을 절감하며, 사용 사례 내에서 답변의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
Botpress 소프트웨어 엔지니어인 Patrick이 이 글에서 LLM 사용자 지정에 대한 자세한 내용을 설명합니다. 다음은 LLM 사용자 지정에 대한 그의 주요 제안 사항입니다:
1. 미세 조정
미세 조정에는 제품에 대한 질문에 대한 답변과 같은 특정 작업을 잘 수행하도록 특정 예제를 사용하여 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다.
오픈 소스 모델은 미세 조정을 위한 엔지니어링 역량이 필요하지만, GPT-4 또는 Claude와 같은 비공개 소스 모델은 API를 통해 미세 조정할 수 있지만 비용이 증가합니다. 미세 조정은 정적 지식에 특히 유용하지만 실시간 정보 업데이트에는 적합하지 않습니다.
2. RAG
검색 증강 생성(RAG) 은 특정 질문에 답하기 위해 인사 정책 문서와 같은 외부 정보를 사용하는 것을 말합니다.
챗봇이 제품 카탈로그에서 재고를 확인하는 등 실시간 정보에 액세스하는 데 이상적이며, 모델을 미세 조정할 필요가 없습니다.
RAG는 지속적인 모델 업데이트 없이 최신 데이터를 쿼리할 수 있으므로 지식 기반 챗봇의 유지 관리가 더 쉽고 비용 효율적입니다.
3. N-샷 프롬프트
N샷 학습이란 응답의 품질을 향상시키기 위해 단일 LLM API 호출로 예제를 제공하는 것을 말합니다. A
하나의 예제(원샷)를 추가하면 예제를 제공하지 않는 경우(제로샷)에 비해 정답률이 크게 향상되며, 여러 예제(엔샷)를 사용하면 모델을 변경하지 않고도 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.
그러나 이 접근 방식은 모델의 컨텍스트 크기에 따라 제한되며 자주 사용하면 비용이 증가할 수 있고, 미세 조정을 통해 n샷 예제가 필요하지 않지만 설정 시간이 더 많이 소요될 수 있습니다.
4. 신속한 엔지니어링
모델이 답을 내놓기 전에 큰 소리로 생각하도록 하는 연쇄적 사고와 같은 다른 즉각적인 엔지니어링 기법도 있습니다.
이렇게 하면 응답 품질이 향상되지만 응답 시간, 비용 및 속도가 희생됩니다.
데이터로 학습된 GPT 챗봇 만들기
GPT 엔진의 강력한 성능과 챗봇 플랫폼의 유연성을 결합하면 조직의 맞춤형 사용 사례에 최신 AI 기술을 사용할 수 있습니다.
Botpress 는 모든 사용 사례에 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축할 수 있는 드래그 앤 드롭 스튜디오를 제공합니다. 어떤 방식으로 배포하든 원하는 대로 AI를 활용할 수 있습니다.
강력한 교육 플랫폼을 제공합니다, Botpress Academy와 상세한 YouTube 채널을 제공합니다. Discord 에서 20,000명 이상의 봇 빌더를 호스트하고 있으므로 언제든지 필요한 지원을 받을 수 있습니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
또는 영업팀에 문의하여 자세히 알아보세요.
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