GPT-3 인공지능의 혁명

인공지능의 초기부터 목표로 삼았던 인간에 보다 가까운 인공지능이라 할 수 있는 범용 인공지능은 어떻게 달성할 수 있을까요? 이를 달성해내기 위한 여러 가지 접근 방법 중에서 GPT-3는 인공신경망을 모델링한 파라미터 개수를 늘리는 방식으로 더 큰 모델이 더 좋은 성능을 낼 수 있다는 접근 방식을 제시합니다 GPT-3는 작업 후 몇 가지 예시를 보여주기만 하면 이전에 훈련받지 않은 전혀 새로운 작업 수행이 가능합니다 이러한 부분은 GPT-3가 무엇인가 새로운 것을 배우는 방법을 배웠다는 의미로 해석할 수 있으며 이러한 GPT-3에 대한 보다 자세한 내용을 살펴보도록 하겠습니다 2020년 5월 GPT-3 모델이 논문을 통해서 발표되었습니다 GPT-3의 세부사항은 GPT-2와 비슷했지만 언어 모델의 크기를 키우는 것이 성능 향상에 도움이 된다는 점을 증명했습니다 즉, 다른 요인을 고정한 상태에서 인공신경망의 파라미터 숫자를 늘린 거대 모델이 질적으로 더 나은 결과를 만들어낼 수 있다는 것이 증명된 것입니다 이 연구에서 GPT-3는 GPT-2보다 100배 더 큰 규모의 신경망을 모델링해서 1750억 개의 파라미터로 대규모 신경망 모델을 구현했습니다. 인공지능의 초기부터 목표로 삼았던 인간에 보다 가까운 인공지능이라 할 수 있는 범용 인공지능은 어떻게 달성할 수 있을까요? 이 목표를 달성하기 위한 많은 접근방식이 있을 수 있겠지만 GPT-3의 사례는 다양한 접근방식 중에서 더 많은 파라미터와 더 많은 훈련 데이터를 기반으로 한 더 큰 모델을 활용한 접근방식이 유용하다는 관점을 제시한 것으로 볼 수 있습니다. GPT-3 논문에서 모델의 성능을 측정하기 위해 예제를 사용하지 않는 제로샷 러닝 방식과 하나의 예제만을 사용하는 원샷 러닝 방식, 그리고 몇 개의 예제를 사용하는 퓨샷 러닝 방식의 모델 성능을 측정했는데 퓨샷 러닝 방식 모델이 훨씬 더 좋은 성능을 보여주었습니다. 특정 작업에 대한 자연어 설명은 모델 성능을 향상시키고 큰 모델일수록 내부 컨텍스트 정보를 잘 활용해서 좋은 결과를 보이는 것으로 이해할 수 있습니다. 새로운 작업에 해당하는 몇 가지 예시만 제시했을 때에도 GPT-3가 보여주는 성능은 충분한 데이터로 훈련된 비지도 언어 모델이 미세 조정된 최신 모델의 성능과 견줄 만큼 고성능의 결과를 보여줬습니다. 이러한 GPT-3의 의미는 거대 언어 모델의 중요성을 보여줬으며, 자연어 처리와 일반 인공지능 분야의 혁신적인 결과물로 평가할 수 있습니다. 이러한 GPT-3는 언어 관련 문제풀이, 글짓기, 번역, 프로그래밍, 채팅 형식의 대화나 업무 컨설팅 영역까지 매우 다양하게 적용 가능한 모델이라고 볼 수 있습니다. GPT-3의 인공지능 혁명에 대한 핵심을 요약해 보겠습니다 GPT라고 하는 것은 사전 훈련된 생성 모델의 줄임말로써 생성적이며 비지도 학습으로 사전 훈련된 인공지능 모델을 말하며 1750억 개의 파라미터를 가진 초거대 언어 모델 기반으로 동작을 합니다 GPT-3는 작업 후 몇 가지 예시를 보여주기만 하면 이전에 훈련받지 않은 전혀 새로운 작업 수행이 가능합니다 만약 GPT에게 I love you, 나는 너를 사랑해, I'm happy, 나는 행복해 라고 하는 이야기를 제시한다면 새로운 영어 문장이 제시가 되면 이 문장을 한국어로 번역한 문장으로 답변할 수 있습니다 이러한 부분은 GPT-3가 무엇인가 새로운 것을 생성해 내는 방법을 배웠다는 의미로 해석할 수 있습니다