openAI의 chatGPT는 무엇으로 만들었는가?

테슬라의 머스크가 창립 멤버로 창립한 openAI. 오픈 AI 스타트업 기업은 마이크로소프트가 1만 달러, 그리고 10만 달러를 추가로 투자하여 49프로의 지분을 마이크로소프트(MS, 마소)가 가지게 될 겁니다.
요즘 한창 뉴스에 매일 나오는 chatGPT는 무엇으로 만들었을까요?

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 언어 모델이며 변환기 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 텍스트 기반 쿼리에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하기 위해 인터넷에서 가져온 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습되었습니다.

OpenAI에서는 챗 gpt인 GPT-3 ai 모델을 위해 PyTorch 라이브러리를 주로 사용하여 학습시켰습니다.
chatGPT는 파이션(pytion) 언어로 만들었고 파이터치(pytorch)는 파이션용 오픈소스 라이브러리입니다.

그 외에 OpenAI 기업에서는 다양한 라이브러리를 사용하여 GPT-3을 교육시켰습니다.

chatGPT란 무엇인가?
챗 gpt는 인간과 같은 방식으로 질문에 답하고 텍스트를 생성하는 데 도움이 되도록 설계된 OpenAI에서 만든 AI 언어 모델입니다. GPT-3는 인터넷에서 가져온 대규모 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았고 관련성 있고 일관된 출력을 생성하기 위해 특정 작업을 미세 조정했습니다.
주요 기능은 텍스트 기반 입력에 응답하고 사람과 같은 출력을 생성하는 것입니다. 질문에 대답하고, 대화에 참여하고, 텍스트를 요약하고, 창의적 글쓰기를 생성하고, 기타 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다
인공지능의 훈련 과정에는 텍스트 데이터의 학습 패턴과 예상 출력과 실제 출력 간의 차이를 측정하는 손실 함수를 최소화하기 위해 매개변수를 업데이트하는 작업이 포함되었습니다. 이 프로세스를 통해 언어의 뉘앙스를 배우고 규칙 기반 AI 시스템이 복제하기 어려운 출력을 생성할 수 있었습니다.
chatGpT의 한계는 출력의 편향 가능성과 훈련받은 데이터의 품질과 특성에 대한 의존성이 포함됩니다. 또한 다양한 질문과 작업에 응답하도록 훈련받았지만 여전히 기계이기 때문에 상황을 항상 이해하지 못하거나 인간의 생각과 감정을 정확하게 반영하는 출력을 생성하지 못할 수 있습니다.

다음은 주요 라이브러리입니다.

1. PyTorch: 페이스북에서 만들었으며 텐서플로우보다 사용자 인터페이스가 잘 되어 있어 이제 ai개발 시작한다면 텐서플로우보다 추천되는 라이브러리입니다. PyTorch는 딥러닝 모델 교육을 위한 라이브러리로 GPU에 최적화되어 고성능 모델 교육이 가능합니다.
2. TensorFlow: 딥러닝 모델을 구축, 훈련, 평가하는데 강력한 도구이며, 다양한 인공지능 분야에서 기계 학습 모델을 교육하기 위해 널리 사용되고 있습니다.
3. Transformers: NLP 작업을 위한 사전 훈련된 변환기 모델입니다.
4. CUDA: CUDA는 범용 컴퓨팅을 위해 NVIDIA GPU를 사용할 수 있게 해주는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API입니다.
5. cuDNN: cuDNN은 GPU 가속 심층 신경망 프리미티브를 제공하는 NVIDIA에서 개발한 라이브러리입니다.
6. Numpy: 고성능 수치 계산 라이브러리입니다.
7. Matplotlib: 수치등을 시각화하여 그래프 등으로 보여줍니다.
8. Pandas: 데이터 전처리 라이브러리입니다.
9. scikit-learn: 머신러닝 라이브러리, 교육된 모델을 평가하고 최적화하는 라이브러리입니다.
10. 그 외에 사용한 라이브러리와 자체 만든 라이브러리가 있을 것이며 이는 공개되지 않았습니다.
그리고 CUDA와 cuDNN을 사용하여 여러 개의 그래픽 카드를 논리적으로 한 개의 그래픽카드로 구성을 해줍니다. 일반적으로 한 개의 프로그램은 한 개의 그래픽카드를 사용할 수 있어서 이것을 사용해야 여러 개의 그래픽카드를 한 번에 사용가능합니다.

위의 라이브러리를 openAI에서 선택한 이유

1. Transformers: Transformers는 NLP(자연어 처리) 작업을 위한 Pretrained transformer 모델을 가지고 있는 라이브러리입니다. OpenAI는 Transformers 라이브러리에서 제공되는 모델을 기반으로 GPT-3 모델을 교육할 수 있었습니다.
2. CUDA & cuDNN: CUDA와 cuDNN은 GPU 가속을 위한 라이브러리입니다. OpenAI는 CUDA와 cuDNN을 사용하여 GPT-3 모델 교육 속도를 개선할 수 있었습니다.
3. Numpy: Numpy는 고성능 수치 계산을 위한 라이브러리입니다. OpenAI는 Numpy를 사용하여 딥러닝 모델의 계산을 빠르게 처리할 수 있었습니다.
Matplotlib: Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다. OpenAI는 Matplotlib을 사용하여 교육 과정에서 모델의 성능을 시각적으로 분석하고 평가할 수 있었습니다.
4. scikit-learn: scikit-learn은 머신러닝 라이브러리로 다양한 알고리즘을 제공하여 교육된 모델을 평가하고 최적화할 수 있습니다.
5. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook은 웹 브라우저를 통해 코딩, 실행, 분석, 시각화 등을 할 수 있는 환경입니다. OpenAI는 Jupyter Notebook을 사용하여 교육 과정에서 모델의 과정과 결과를 기록하고 시각적으로 제공할 수 있습니다.

chatGPT가 사용한 AI 모델과 알고리즘은?

ChatGPT 분석의 관점에서 트랜스포머 아키텍처와 셀프 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크, 계층 정규화와 같은 구성 요소를 연구하는 것으로 시작할 수 있습니다. 교육 프로세스, 데이터 전처리 및 모델 최적화에 사용되는 목적 함수를 이해하면 모델이 작동하고 응답을 생성하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 벤치마크 데이터 세트에서 모델의 성능을 평가하고 다른 언어 모델과 비교하면 모델의 강점과 약점을 파악할 수 있습니다.

1. 트랜스포머 아키텍처(Transformer Architecture) : ChatGPT는 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 self-attention 메커니즘, 피드포워드 네트워크 및 계층 정규화를 포함한 여러 계층으로 구성됩니다. self-attention 메커니즘을 통해 모델은 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 다른 부분에 선택적으로 주의를 기울일 수 있으며, 피드포워드 네트워크 및 계층 정규화는 모델의 성능과 안정성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

2. 어텐션 메커니즘(Attention Mechanisms) : 어텐션 메커니즘은 트랜스포머 아키텍처에서 중요한 역할을 하므로 모델이 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 다른 부분에 선택적으로 주의를 기울일 수 있습니다. 어텐션 메커니즘의 수학적 기초와 트랜스포머 아키텍처에서 구현되는 방법을 연구합니다.

3. 사전 훈련(Pre-training) : ChatGPT는 인터넷에서 가져온 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 사전 교육을 받았기 때문에 모델이 일반 지식과 언어 패턴을 학습할 수 있습니다. 사전 훈련 프로세스에는 목적 함수를 사용하여 모델의 매개변수를 최적화하고 데이터를 사전 처리하여 입력-출력 쌍을 생성하고 훈련 알고리즘을 사용하여 모델을 미세 조정하는 작업이 포함되었습니다.

4. 미세 조정(Fine-tuning) : ChatGPT는 작업별 데이터에 대해 사전 훈련된 모델을 미세 조정하여 질문 응답 또는 언어 번역과 같은 특정 작업에 대해 미세 조정할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 모델은 특정 작업에 적응하고 해당 작업에 대한 성능을 향상할 수 있습니다.

4. 모델 성능 평가(Evaluating Model Performance) : ChatGPT의 성능은 Stanford Question-Answering Dataset(SQuAD) 또는 GLUE 벤치마크와 같은 벤치마크 데이터세트에서 평가할 수 있습니다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다. ChatGPT는 다양한 NLP 작업에서 인상적인 성능을 보여주었고 정확성과 속도 측면에서 다른 많은 언어 모델을 능가합니다.

5. 한계 및 과제: 인상적인 성능에도 불구하고 실제 응용 프로그램에서 ChatGPT를 배포하는 데에는 여전히 한계와 과제가 있습니다. 이 모델에는 많은 양의 계산 리소스가 필요하고 편향된 출력에 취약하며 부정확하거나 오해의 소지가 있는 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 대량의 텍스트 데이터에 대한 모델의 의존도는 윤리 및 개인 정보 보호 문제로 이어질 수 있습니다.

ChatGPT는 텍스트 기반 쿼리에 대해 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있는 변환기 아키텍처를 기반으로 하는 강력한 언어 모델입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 사전 교육과 특정 작업에 대한 미세 조정 기능을 통해 다양한 NLP 작업을 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 컴퓨팅 요구 사항 및 편향되거나 잘못된 출력의 위험을 포함하여 배포에는 여전히 제한 사항과 과제가 있습니다. 이러한 한계를 해결하고 ChatGPT와 같은 언어 모델의 성능과 안정성을 개선하려면 추가 연구가 필요합니다.