매일 사용하더라도 ChatGPT가 어떻게 작동하는지 궁금할 수 있습니다.
세계에서 가장 인기 있는 AI 챗봇의 이면을 함께 살펴보겠습니다.
개요: ChatGPT의 작동 원리
시간이 20초밖에 없다면, ChatGPT의 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 요청을 보냅니다. ‘이메일을 작성해 주세요.’
- ChatGPT는 입력을 처리하기 위해 토큰으로 분해합니다.
- 입력 내용을 분석하고 맥락을 이해하기 위해 자연어 처리를 사용합니다.
- 학습 데이터에서 익힌 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 예측합니다.
- 입력 중 가장 중요한 부분에 집중합니다(어텐션 메커니즘 사용).
- ChatGPT는 전체 답변을 한 단어씩 생성하여 다시 전달합니다.
이것이 ChatGPT가 질문을 받고 답변하는 기본 단계입니다.
GPT는 무엇의 약자인가요?
ChatGPT의 GPT는 ‘생성형 사전학습 변환기(generative pre-trained transformer)’를 의미합니다. 이 세 가지 요소는 ChatGPT의 작동 원리를 이해하는 데 핵심입니다.
1. 생성형(Generative)
ChatGPT는 생성형 AI 모델로, 텍스트, 코드, 이미지, 음성까지 생성할 수 있습니다. DALL-E 같은 이미지 생성 도구나 오디오 생성기도 생성형 AI의 예입니다.
2. 사전학습(Pre-Trained)
ChatGPT가 인터넷의 모든 것을 아는 것처럼 보이는 이유는 바로 '사전 학습' 덕분입니다. GPT 모델은 '비지도 학습'이라는 방식으로 방대한 데이터를 학습했습니다.
ChatGPT 이전의 AI 모델은 지도 학습 방식으로 개발되어, 명확하게 라벨링된 입력과 출력을 인간이 직접 매핑해가며 학습시켜야 했습니다. 이 과정은 데이터셋을 사람이 직접 만들어야 해서 매우 느렸습니다.
초기 GPT 모델이 대규모 데이터셋을 학습하면서, 다양한 소스에서 언어 패턴과 맥락을 흡수할 수 있었습니다.
이 덕분에 ChatGPT는 이미 방대한 데이터로 학습된 범용 지식 챗봇이 되어, 대중에게 공개될 수 있었습니다.
GPT 엔진을 특정 업무(예: 조직 맞춤 보고서 작성)에 특화되도록 추가로 학습시키고 싶은 사용자는 LLM 맞춤화 기술을 활용할 수 있습니다.
3. 변환기(Transformer)
트랜스포머는 2017년 Vaswani 등 연구진의 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개된 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머 이전에는 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크가 텍스트 시퀀스 처리에 주로 사용되었습니다.
RNN과 LSTM 네트워크는 사람처럼 텍스트를 순차적으로 읽지만, 트랜스포머 아키텍처는 문장 내 모든 단어를 동시에 처리하고 평가할 수 있습니다. 덕분에 문장 중간이나 끝에 있는 단어도 더 중요하게 인식할 수 있습니다. 이를 '자기-어텐션 메커니즘'이라고 합니다.
예를 들어, “The mouse couldn’t fit in the cage because it was too big.”라는 문장이 있습니다.
트랜스포머는 ‘mouse’라는 단어를 ‘cage’보다 더 중요하게 평가해, 문장 속 ‘it’이 mouse를 가리킨다는 것을 올바르게 파악할 수 있습니다.
반면, RNN 같은 모델은 ‘it’을 가장 최근에 처리한 명사인 ‘cage’로 해석할 수 있습니다.
이처럼 ‘트랜스포머’ 구조 덕분에 ChatGPT는 맥락을 더 잘 이해하고, 이전 모델보다 더 똑똑한 답변을 할 수 있습니다.
자연어 처리
ChatGPT가 마치 마법처럼 느껴지는 이유 중 하나는 자연어 처리를 사용하기 때문입니다. 자연어를 처리하고 이해할 수 있으므로 우리와 대화를 주고받을 수 있습니다.
자연어 처리란 무엇인가요?
자연어 처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터와 인간이 자연어로 상호작용할 수 있도록 연구합니다.
이 기술은 기계가 인간의 언어를 의미 있고 유용하게 이해, 해석, 생성할 수 있게 해줍니다.
NLP vs NLU vs NLG
NLP는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG) 등 여러 하위 분야를 포함하는 넓은 영역입니다.
NLP가 전체 영역이라면, NLU와 NLG는 그 안의 특화된 분야입니다. 자연어 처리는 대화 중 이해와 생성이 모두 필요하기 때문입니다.
NLP는 어떻게 작동하나요?
NLU는 인간의 언어를 분해하여 의미와 의도를 해석합니다. 단계별로 살펴보면 다음과 같습니다:
- 텍스트에서 불필요한 요소(예: 구두점, 불용어 등)를 제거하여 전처리합니다.
- 시스템이 텍스트에서 엔터티, 키워드, 구문 등 주요 요소를 식별합니다.
- 문장 구조를 분석하여 단어와 개념 간의 관계를 파악합니다.
- NLU 모델이 인식한 요소를 특정 의도나 목표에 매핑합니다.
- NLU 엔진은 맥락과 사용자 상호작용 이력을 바탕으로 이해도를 높입니다.
시스템은 적절한 행동이나 응답을 유도할 수 있는 구조화된 출력을 제공합니다.
ChatGPT 학습 과정
ChatGPT는 사전학습과 미세조정의 두 단계로 학습됩니다.
사전 학습
먼저, AI 모델은 책, 웹사이트, 다양한 파일 등 방대한 텍스트 데이터에 노출됩니다.
사전학습 단계에서 모델은 문장에서 다음에 올 단어를 예측하는 법을 배우며, 이를 통해 언어의 패턴을 익힙니다. 이 과정에서 언어에 대한 통계적 이해를 쌓아 자연스러운 텍스트 생성이 가능해집니다.
파인튜닝
사전학습 후에는 더 구체적인 데이터셋으로 미세조정이 이뤄집니다. ChatGPT의 경우, 대화에 특화된 데이터셋이 사용됩니다.
이 단계의 핵심은 인간 피드백을 활용한 강화학습(RLHF)입니다. 인간 트레이너가 모델의 응답을 평가해 피드백을 제공하며, 이를 통해 ChatGPT는 더 적절하고 유용하며 맥락에 맞는 답변을 생성하는 능력을 높입니다.
ChatGPT 주요 용어
토큰(Tokens)
모델이 처리하는 텍스트 단위(단어 또는 단어의 일부)입니다. ChatGPT의 입력과 출력은 효율적인 연산을 위해 토큰화됩니다.
제로샷 러닝(Zero-shot learning)
모델이 특정 작업에 대해 별도로 학습하지 않았더라도, 일반적인 지식을 바탕으로 작업을 수행할 수 있는 능력입니다.
원샷 러닝은 예시 하나를, n샷 러닝은 여러 예시를 모델에 제공해 학습시키는 방식입니다.
어텐션 메커니즘(Attention mechanism)
트랜스포머 모델의 구성 요소로, 응답 생성 시 입력 텍스트의 다양한 부분에 집중할 수 있게 해줍니다.
환각(Hallucination)
AI 모델이 잘못된 정보나 말이 안 되는 내용을 생성하는 현상입니다. 검색 기반 생성(RAG)과 같은 전략으로 환각을 줄일 수 있습니다.
연쇄적 사고(chain of thought reasoning)
모델이 단계별로 사고하도록 도와 복잡한 프롬프트나 작업을 더 잘 처리하게 하는 방법입니다.
일부 ChatGPT 모델(예: 최신 OpenAI o1 모델)은 이 전략이 자동 적용되어 있습니다. 하지만 어떤 버전이든 연쇄적 사고를 요청할 수 있습니다. 단계별로 이유를 설명해 달라고 요청하세요.
사전 학습
모델이 특정 작업에 맞게 미세조정되기 전에, 방대한 데이터셋으로 언어 패턴을 학습하는 초기 단계입니다.
파인튜닝
모델을 더 좁은 데이터셋이나 작업에 맞게 다듬어, 특정 용도에서 성능을 높이는 과정입니다.
컨텍스트 윈도우
모델이 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 입력 텍스트의 최대 길이 제한입니다.
컨텍스트 윈도우가 짧으면 긴 보고서를 보내 요약을 요청할 수 없습니다. 문서의 앞부분을 모델이 ‘잊어버리게’ 됩니다.
ChatGPT 맞춤화 방법
ChatGPT의 기반인 GPT 엔진처럼 강력한 LLM을 맞춤화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 직접 LLM 에이전트를 만드는 것도 생각보다 어렵지 않습니다.
맞춤형 GPTs
OpenAI는 사용자가 원하는 대로 GPT를 맞춤화할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 특정 보드게임 규칙을 배우거나, 록 메탈 밴드 포스터를 디자인하거나, AI 개념을 학습하도록 맞춤형 GPT를 지시할 수 있습니다.
맞춤형 AI 에이전트
AI 기술의 발전으로, LLM 기반의 AI 에이전트를 누구나 쉽게(무료로) 만들 수 있습니다.
로우코드 드래그 앤 드롭 빌더부터 고급 코딩 환경까지, 어떤 용도와 수준에도 맞는 AI 빌딩 플랫폼이 다양하게 있습니다.
직접 LLM 기반 에이전트를 만들면, 회의 일정을 잡고 주간 지표 보고서를 생성하는 맞춤형 AI 어시스턴트를 설계할 수 있습니다. 또는 고객 지원 AI 에이전트를 만들어 WhatsApp에 배포할 수도 있습니다. 가능성은 무궁무진합니다.
GPT 기반 챗봇을 무료로 만들어보세요
ChatGPT는 범용 챗봇이지만, OpenAI의 강력한 GPT 엔진을 활용해 맞춤형 AI 챗봇을 직접 만들 수 있습니다.
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Botpress는 유연하고 무한히 확장 가능한 AI 챗봇 플랫폼입니다. 사용자는 어떤 용도의 AI 에이전트나 챗봇도 만들 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
1. ChatGPT는 Google Bard나 Claude와 같은 다른 AI 챗봇과 어떻게 비교되나요?
ChatGPT는 구조화된 추론과 코딩에 강점을 보이며, Bard(Google)는 검색 및 실시간 데이터와의 통합이 뛰어나고, Claude(Anthropic)는 안전성과 긴 맥락 유지에 중점을 둡니다.
2. ChatGPT는 여러 언어의 텍스트를 동등하게 이해하고 생성할 수 있나요?
ChatGPT는 다양한 언어를 이해하고 생성할 수 있지만, 가장 높은 유창성과 정확도는 영어에서 나타납니다. 스페인어, 프랑스어, 독일어 등 널리 쓰이는 언어에서는 성능이 준수하지만, 구조가 복잡한 언어에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.
3. ChatGPT는 인간처럼 ‘생각’하거나 ‘이해’하나요?
ChatGPT는 인간처럼 생각하거나 이해하지 않습니다. 의식이나 진정한 이해가 없으며, 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 통계적으로 예측해 답변을 생성할 뿐, 실제로 의미를 이해하지는 않습니다.
4. ChatGPT에 편향이 있나요? LLM의 편향은 어떻게 측정하거나 해결하나요?
네, ChatGPT는 학습 데이터에 포함된 사회적·문화적 편향을 보일 수 있습니다. OpenAI는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF), 레드팀 테스트, 지속적 모니터링 등으로 편향을 줄이려 노력하지만, 완전히 없애기는 어렵습니다.
5. ChatGPT는 얼마나 자주 최신 정보로 업데이트되나요?
ChatGPT는 실시간으로 업데이트되지 않으며, 특정 시점까지의 학습 데이터에 기반한 정적인 지식을 가집니다. 새로운 버전이 출시되거나 모델이 재학습될 때만 업데이트되므로, 일부 버전에서 웹 브라우징이 활성화되지 않는 한 최신 사건을 반영하지 않을 수 있습니다.
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