ChatGPT: 언어모델의 특이점은 언제 왔나?

Table of Contents

1. 소개
2. AI 언어 모델의 특이점
3. AI 언어 모델의 발전
4. 번역기의 역할과 중요성
5. 딥 러닝과 언어 처리
6. 말을 잘하는 AI 모델의 개발
7. 모델의 크기와 성능
8. 모델의 활용과 가능성
9. 연구 개발과 최신 동향
10. AI 개발과 운영을 위한 고민

AI 언어 모델의 특이점

인공지능(AI) 언어 모델은 지난 2년 동안 놀라운 발전을 이루었습니다. 2020년을 기점으로 다양한 언어 모델이 개발되어 국내외에서 큰 주목을 받았습니다. 특히 AI 엔지니어링 플랫폼 전문 기업인 레벨업의 신정규 대표는 2017년에 시작된 언어 모델의 역사와 훈련 방식에 대해 언급하고 있습니다. 과거의 언어 모델은 주어진 문장에 대한 답변을 생성하는데 사용되었으며, 이를 위해 질문에 대한 답변을 가르치는 방식으로 훈련되었습니다. 이러한 모델은 주로 번역기 등의 응용 예제에 사용되었습니다. 그러나 이후 다양한 모델들이 개발되면서 언어 처리에 대한 관심이 높아졌습니다. 트랜스포머(Transformers)와 같은 모델은 언어를 처리하는 구조와 관련된 일정한 패턴이 있는 것을 발견하게 되었습니다. 예를 들어, 언어에 상관없이 유사한 구조를 만들어내기 때문입니다. 이러한 발견을 토대로, 처음부터 훈련하지 않고 이미 작성된 글을 활용하여 모델을 적용할 수 있게 되었습니다. 이런 접근 방식은 대량의 텍스트 데이터를 활용할 수 있어 훈련에 필요한 양이 적어졌습니다. 따라서 작은 언어 모델부터 큰 언어 모델까지 다양한 크기의 모델을 개발할 수 있게 되었습니다.

AI 언어 모델은 언어 처리 능력이 탁월하다는 장점이 있지만, 크기가 커질수록 처리할 수 있는 데이터 양과 다양성이 늘어나는 것이 일반적입니다. 이로 인해 모델은 예측력이 향상되고 더욱 유창한 대화를 할 수 있게 됩니다. 그렇지만 100억 파라미터를 넘어가면 일부 특정한 경우에서 구현되어야 하는 일이 없는 한, 성능 향상에 큰 영향을 미치지 않습니다. 예를 들어, GPT-3 모델은 15억 파라미터를 가지고 있으며, 이보다 크면서도 성능 향상을 기대할 수 있는 모델들이 개발되었습니다. 그러나 이러한 모델의 도입 비용이 매우 높기 때문에 실제로 상용화되기까지는 어려움이 있을 수 있습니다. 그래도 연구 개발 측면에서는 큰 언어 모델들의 연구와 개발이 계속 이루어지고 있습니다. 최신 트렌드와 연구 동향에 대해 알아보겠습니다.