PDF 자료의 학습과 활용

ChatGPT의 멀티모달 능력 중에서 PDF 자료를 학습시켜서 활용하는 사례를 다뤄보도록 하겠습니다. ChatGPT의 인컨텍스트 러닝을 다시 한번 정리를 해보면 ChatGPT는 학습 DB를 가지고 있는 세션을 기반으로 해서 자연어 질의사항에 대한 자연어 응답을 하는 엔진 이라고 설명드렸습니다. 세션이라는 공간이 있고요. 그런데 이 학습 DB에 자 어떤 데이터가 우리가 원하는 데이터가 없을 수도 있겠죠 그 경우에는 어떻게 진행을 했죠 제가 인컨텍스트 러닝이라고 해서 세션 공간에 제가 원하는 자료를 학습시킨 다음에 이 학습 자료를 기반으로 해서 다른 뭐 이 내용을 요약할 수도 있을 거고 이 자료를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들 수도 있을 거고 그런 작업을 하는 걸 인컨텍스트 러닝이라고 설명드렸습니다 자 근데 인컨텍스트 러닝에서는 자료 학습을 어떻게 했죠? 이 세션에서는 아래 콘텐츠를 XML로 시작하고 XML로 끝나는 이 콘텐츠를 학습해라고 지시를 했습니다 근데 우리 업무 환경에서는 우리가 학습시키고자 하는 이 데이터가 텍스트 형태가 아니라 PDF라든가 아니면 Word라든가 학습시키고자 하는 내용을 보도록 할게요 학습을 시키고자 하는 내용은 자 저희가 예를 들어서 자 여기 보면 영어 논문 ChatGPT는 금융산업에 어떤 혁신을 가져올까요 라고 하는 이 PDF를 한번 오픈해 보도록 하겠습니다 자 보면 지금 보시는 것처럼 What will ChatGPT Revolutionize Financial Industries 금융 산업이 어떻게 혁신을 가져올 거냐라는 논문이에요 논문이고 19페이지 분량이 되네요 ChatGPT 이전에는 여러분이 이런 논문 자료를 활용한다면 어떻게 활용했죠? 당연히 요 녀석을 처음부터 끝까지 다 읽어보고 읽어보고 이 내용을 정리한 다음에 그 내용을 기반으로 해서 예를 들어서 여러분이 보고서를 쓴다거나 다양한 작업을 했을 거예요. 근데 ChatGPT 환경에서는 이 자료 영문이지만 이게 이런 것들이 가능해요. 이 세션, DB가 있고 세션이라는 공간이 있으면 세션에 이 영어 논문을 그대로 업로드를 해요. 이게 바로 멀티모달이 되는 겁니다. 이 논문 자료를 그대로 업로드를 하고 업로드가 됐으니까 학습이 됐다고 보시면 됩니다 그래서 요 녀석을 영어지만 요 녀석을 그대로 다 정리해서 한국어 요약본 같은 걸 만들어 낼 수가 있습니다 뭐 그리고 그 다음에 이 논문 자료를 기반해서 다시 2차 자료를 생성하는 것도 가능해요 자 이러한 부분을 실습을 통해서 진행해 보도록 하겠습니다 그러면 ChatGPT에 접속을 해보도록 하겠습니다 ChatGPT에 접속하면 이전에는 우리가 여기다 프롬프트를 그대로 입력을 했습니다 프롬프트를 입력했고 이 영역은 텍스트 자료 입력 영역이라고 생각하시면 돼요 하단에 보면 파일첨부가 있습니다. 파일첨부를 선택해서 컴퓨터에서 업로드 선택한 다음에 조금 전에 우리가 봤던 이 ChatGPT는 금융산업에 어떤 혁신을 가져올까요? 라는 PDF를 업로드하도록 하겠습니다. 자, 파일이 업로드가 됐어요. 그러면 프롬프트는 어떻게 만들면 될까요? 자, 지금 보시는 것처럼 첨부 논문 내용을 서론, 본론, 결론 형태로 각각 500자 분량으로 요약해 주세요. 자, 답변은 한국어로 제공해 주세요. 자, 그러면 내부적으로 어떤 일이 발생하게 되는 거예요? 지금 보시는 것처럼 이 논문 자료가 ChatGPT 세션에 학습이 되고 학습된 다음에 이거 보면 영어였죠? 영어였는데 영어가 요약되고 요약된 내용은 다시 한국어로 정리된 서론, 본론, 결론 형태로 정리된 결과물이 만들어집니다 이 작업이 만약에 여러분들이 인공지능으로 도움을 받지 않고 여러분 스스로 이 작업을 진행한다면 소요 시간은 어느 정도 시간이 소요될까요? 꽤 오랜 시간이 소요되겠죠 그런데 이 모든 작업이 지금 보시는 것처럼 모두 다 끝났어요 제가 업로드 버튼만 누르도록 하겠습니다 업로드 버튼을 누르는 순간 지금 영어 논문을 영어로 되어있지만 그걸 다 해석한 다음에 그걸 한국어로 지금 보시는 것처럼 오픈AI에 의해 챗봇 서비스가 공개되며 관심이 급증했다. 이 논문은 금융 분야에서 어떻게 쓸 거냐 그래서 ChatGPT는 금융 분야에서 중요한 역할을 할 수 있는 여러 기능을 제공한다 결론, ChatGPT는 금융 산업에서 기존 챗봇과 차별화되는 혁신적인 기능을 제공하며 고객 서비스의 효율적 향상 뿐만 아니라 금융 데이터 분석, 자산 관리, 주식 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다 라는 결과를 만들어 내고 있습니다 이번에는 하나만 더 살펴보도록 하겠습니다 이번에는 저희가 보려고 하는 게 이 Transformer라는 파일을 오픈해 보도록 하겠습니다 이 트랜스포머라는 파일은 조금 전에 저희가 인공지능에서 주목 메커니즘 셀프어텐션이라는 부분 설명드렸죠 그 셀프어텐션을 다루는 논문이에요 이 논문 역시 보면 꽤 많은 영문 내용이 있어요 이 논문의 핵심 내용을 저는 정리를 하고 싶어요 그럼 어떻게 하면 되죠? 조금 전에 했던 걸 다시 한번 반복하면 됩니다 파일 첨부 선택하고 컴퓨터에서 업로드 트랜스포머 이 논문을 첨부를 하고 첨부를 한 다음에 여기다가 첨부 논문 내용을 서론, 본론, 결론 형태로 각각 500자 분량으로 요약해 주세요. 답변은 한국어로 제공해 주세요. 이 녀석을 실행해 보도록 하겠습니다. 자, 그러면 지금 보시는 것처럼 내부적으로 분명 좋은 게 영어 논문이었죠? 근데 이미 다 읽었어요. 학습이 끝났다 라고 보시면 됩니다. 인컨텍스트 러닝을 텍스트가 아니라 PDF로 시킨 거예요. 그리고 난 다음에 학습된 결과를 자, 서론, 본론, 결론 형태로 각각 500자 분량으로 요약했고 지금 보시는 것처럼 본 연구는 트랜스포머 모델을 소개하고 기존의 순차적 처리 방식에 의지하지 않고 완전히 어텐션 메커니즘을 이용한 혁신적인 아키텍처를 제공합니다. 어텐션 메커니즘은 저희가 셀프어텐션에서 설명드렸던 그 내용이에요. 그래서 보면 이 논문에 대한 내용이 지금 보시는 것처럼 학습이 끝난 다음에 제가 원하는 전 보면 일반적으로 요약해달라고 했는데 여러분이 필요하다면 지시사항만 명확하다면 다양한 결과물을 가공하는 게 가능합니다. 이렇게 해서 멀티모달에서 PDF 자료 학습과 활용이라는 사례를 다뤄봤습니다.