핵심 개념

1. 모델의 개념

인공 지능 분야에서 "모델"이란 일반적으로 실제 세계의 사건이나 데이터의 추상적 표현을 가리킵니다. 머신 러닝과 딥 러닝에서 모델은 데이터 내의 패턴을 식별하고 이를 사용하여 새로운 데이터의 행동이나 추세를 예측합니다. 모델의 중요성은 매우 크며, 이는 지능 시스템의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.

모델 = 데이터 + 구조 + 학습 알고리즘

이 공식은 모델이 데이터 (학습 원천), 구조 (내부 구성), 학습 알고리즘 (데이터로부터 학습하는 방법) 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있음을 보여줍니다. 이 세 가지 요소를 효과적으로 결합함으로써, 이미지 인식이나 언어 번역과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있는 모델을 개발할 수 있습니다.

컴퓨터 과학에서 함수는 일련의 작업을 캡슐화한 코드 블록입니다. 입력 매개변수를 받아들이고 이를 처리한 후 출력을 생성합니다. 마찬가지로 OpenAI의 모델은 "함수"의 특별한 종류로 생각할 수 있습니다. GPT-4와 같은 이러한 모델은 개발자가 입력(프롬프트)을 제공하면 모델이 해당 입력 정보를 복잡한 알고리즘을 사용하여 처리하고 매우 관련성 높은 출력을 반환하는 함수로 볼 수 있습니다.

2. 텍스트 생성 모델 (GPT)

2.1 GPT 모델 소개

GPT 모델은 OpenAI에서 개발한 대표적인 텍스트 생성 모델로, 가장 유명한 것은 GPT-4와 GPT-3.5입니다. 이러한 모델은 방대한 양의 데이터로 훈련되어 자연어를 이해하고 심지어 공식적인 문서도 이해할 수 있습니다. 이러한 모델을 사용할 때, 우리는 "프롬프트"를 제공하고 이를 기반으로 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, GPT-4에 질문을 하면 정확하고 유용한 답변을 제공하려고 할 것입니다.

2.2 GPT 모델의 응용

GPT 모델은 다음과 같은 다양한 작업에 적용될 수 있습니다:

컨텐츠 생성: 뉴스 기사, 블로그 글 및 어떠한 종류의 원본 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.
요약: 긴 기사, 보고서 또는 긴 텍스트의 간결한 요약을 생성합니다.
대화: 채팅을 시뮬레이션하거나 고객 지원을 제공하거나 가상 상담을 수행합니다.

3. 어시스턴트

어시스턴트는 일반적으로 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 엔터티를 가리킵니다. OpenAI API에서는 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델에 의해 구동되는 이러한 어시스턴트가 제공됩니다. 어시스턴트에 의해 실행되는 작업은 모델의 콘텍스트 창에 포함된 내장된 지시에 따라 달라집니다. 또한 어시스턴트는 종종 코드 실행이나 파일로부터 정보를 검색하는 등 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있는 도구에 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 서비스에서 자주 물어보는 질문에 자동으로 답변하거나 긴 보고서의 주요 내용을 요약하는 어시스턴트를 설계할 수 있습니다. 어시스턴트를 활용함으로써 인간은 보다 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있으며 작업 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

import openai

openai.api_key = 'Your API key'  # 여기에 여러분의 API 키를 입력하세요

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # 여기서는 GPT-4 모델의 한 버전을 사용하고 있습니다
  prompt="이것은 어시스턴트를 사용하는 방법을 설명하는 간단한 예제입니다. 다음 단락의 주요 내용을 요약할 수 있나요? '현재 시장에서는 다양한 투자가 재무 계획의 중요한 부분이며, 다양한 시장에 자산을 배분함으로써 리스크와 수익을 효과적으로 균형잡을 수 있습니다.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

이 예제에서, 우리는 OpenAI API의 한 버전을 호출하고 어시스턴트에게 간단한 프롬프트를 디자인하여 텍스트 단락의 주요 내용을 요약하도록 합니다. 실제로 이 기능은 글쓰기, 편집, 번역 등 다양한 텍스트 처리 작업에 확장될 수 있습니다.

4. 임베딩 (Embeddings)

임베딩은 데이터 (예: 텍스트)를 벡터 표현으로 변환하여 데이터의 의미론적 및 특징적 측면을 보존하는 것을 의미합니다. 임베딩을 통해 유사한 콘텐츠를 가진 데이터 블록은 벡터 공간에서 서로 가까이 위치하게 됩니다. OpenAI는 텍스트 임베딩 모델을 제공하여 텍스트 문자열을 입력으로 받아 임베딩 벡터를 출력으로 생성할 수 있습니다. 임베딩은 검색, 클러스터링, 추천 시스템, 이상 감지, 그리고 분류와 같은 작업에 매우 유용합니다.

예를 들어, 임베딩을 사용하여 추천 시스템을 개선할 수 있습니다. 시스템은 사용자 입력 설명과 항목 설명 간의 임베딩 벡터 거리를 비교하여 가장 일치하는 항목을 찾을 수 있습니다.

임베딩은 다음과 같은 시나리오에서 일반적으로 적용됩니다:

정보 검색 (검색): 서로 다른 문서들의 임베딩을 비교하여 쿼리에 가장 관련된 문서를 찾습니다.
텍스트 클러스터링: 콘텐츠나 의미적 유사성을 기반으로 문서나 텍스트 조각을 그룹화합니다.
추천 시스템: 사용자의 행동과 선호도를 분석하여 임베딩을 비교함으로써 잠재적으로 흥미로운 항목이나 콘텐츠를 찾습니다.
이상 감지: 벡터 공간에서 이상한 데이터 포인트를 식별하여 오류나 중요한 발견을 나타낼 수 있습니다.
분류: 문서를 벡터로 임베딩한 후, SVM이나 신경망과 같은 기계 학습 분류 모델을 사용하여 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

임베딩 기술은 자연어 처리와 기계 학습 분야에서 중요한 개념으로, 특히 대규모 텍스트 데이터를 다룰 때 차원을 효과적으로 감소시키고 유용한 특징 정보를 추출합니다.

5. 토큰 (Tokens)

토큰은 자연어 처리 모델에서 중요한 역할을 합니다. 간단히 말해서, 토큰은 모델이 텍스트 정보를 처리하고 이해하는 데 사용되는 기본 단위입니다. OpenAI 모델에서 토큰은 일반적으로 일련의 공통 문자 시퀀스를 나타냅니다. 예를 들어, "computer"라는 단어는 "comp"와 "uter" 두 개의 토큰으로 분해될 수 있습니다. 이 과정을 토큰화라고 합니다.

OpenAI 응용 프로그램에서 모델의 과금도 토큰을 기준으로 합니다. 각 요청의 비용은 처리된 토큰 수에 따라 계산되며 즉, 프롬프트와 생성된 텍스트의 총 토큰 수에 따라 결정됩니다. 이는 요청이 길수록 더 많은 토큰이 소비되고 따라서 비용이 더 많이 발생한다는 것을 의미합니다.

6. 모델 파인 튜닝 (Model Fine-tuning)

6.1 파인 튜닝 개요

파인 튜닝은 딥러닝 분야에서 흔히 사용되는 전략입니다. GPT 모델을 기반으로 한 응용 프로그램에서 파인 튜닝은 원본 모델을 추가로 훈련하는 것을 의미하며, 특정 작업이나 도메인 요구 사항에 모델을 더 잘 적응시키기 위해 특정 데이터셋을 사용합니다.

6.2 파인 튜닝이 필요한 이유

OpenAI에서 제공하는 GPT 모델은 다양한 텍스트 작업을 처리할 수 있는 다재다능한 모델이지만 특정 시나리오에서는 성능이 만족스럽지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 고객 이메일에 자동으로 응답하는 것을 원할 때, 표준 모델은 산업 전문 용어를 충분히 이해하지 못하거나 특정 고객 질의를 예측하지 못할 수 있습니다.

이러한 경우에 파인 튜닝을 통해 회사는 수집한 이메일 데이터를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 결과적으로, 모델은 이메일에 대한 회사의 스타일을 더 잘 표현하고 유사한 문제를 다룰 때 더 높은 정확도와 효율성을 나타낼 수 있습니다. 이것이 파인 튜닝의 중요성입니다 - 모델을 사용자의 요구에 더 정확하고 높은 품질의 결과를 제공하도록 사용자 정의하는 것입니다.