텍스트 생성, AI 챗봇, 코드 지원 등 GPT-3의 획기적인 NLP 기능에 대해 알아보세요. 지금 실제 적용 사례를 살펴보세요!
GPT-3(생성형 사전 학습 트랜스포머 3)는 OpenAI에서 개발한 매우 영향력 있는 대규모 언어 모델(LLM) 입니다. 2020년에 출시된 이 모델은 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 인공지능(AI) 기능의 비약적인 발전을 가져왔습니다. 생성형 사전 훈련 트랜스포머(GPT) 시리즈의 세 번째 버전인 GPT-3는 작업별 미세 조정 없이도 사람과 유사한 텍스트를 생성하고 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있는 전례 없는 능력을 보여주었습니다. 이 개발은 딥 러닝에서 모델 크기와 학습 데이터를 확장할 수 있는 힘을 보여주었습니다.
GPT-3는 입력 텍스트를 처리하기 위해 자체 주의 메커니즘에 크게 의존하는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. "주의만 있으면 충분하다"라는 논문에서 소개된 이 아키텍처는 모델이 출력을 생성할 때 여러 단어의 중요도를 평가하여 언어의 복잡한 종속성을 포착할 수 있게 해줍니다. GPT-3는 인터넷과 라이선스 소스의 텍스트로 구성된 방대한 데이터 세트를 사전 학습하여 문법, 사실, 추론 능력, 심지어 일부 코딩 기술까지 학습할 수 있습니다. 1,750억 개의 파라미터로 이전 버전인 GPT-2보다 훨씬 더 큰 규모로 다양한 NLP 벤치마크 데이터 세트에서 향상된 성능을 제공합니다. '사전 학습'이라는 측면은 최소한의 예제(소수 학습)로 특정 작업에 적용할 수 있는 일반적인 언어 이해력을 습득했음을 의미합니다.
GPT-3는 다양한 스타일과 형식에 걸쳐 일관성 있고 맥락에 맞는 텍스트를 생성하는 데 탁월합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
GPT-3의 기능은 수많은 애플리케이션에서 활용되고 있습니다:
GPT-3은 생성형 사전 훈련 트랜스포머(Generative Pre-trained Transformer, GPT) 시리즈의 일부로, 일반적으로 향상된 기능과 잠재적으로 다중 모드 학습 기능(텍스트뿐만 아니라 이미지 처리)을 제공하는 GPT-4와 같은 모델의 선구자 역할을 했습니다. GPT 모델은 주로 생성형이지만, BERT와 같은 다른 LLM은 분류나 명사 인식(NER)과 같이 언어에 대한 심층적인 양방향 이해가 필요한 작업에 최적화되어 있는 경우가 많습니다.
텍스트를 처리하는 GPT-3와 같은 LLM을 컴퓨터 비전(CV)에 초점을 맞춘 모델과 구별하는 것도 중요합니다. 다음과 같은 CV 모델은 Ultralytics YOLO 제품군(예 YOLOv8 또는 YOLO11), 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 분석하여 객체 감지, 이미지 분류 또는 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행합니다. 예를 들어, CV는 객체를 감지하고 NLP는 장면을 설명하거나 관련 질문에 답하는 데 사용하는 등, 서로 별개이지만 복잡한 AI 시스템에서 NLP와 CV를 결합할 수 있습니다. 이러한 통합 시스템은 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리 및 배포할 수 있습니다.
GPT-3는 머신러닝(ML) 발전의 획기적인 기반 모델로 남아 있습니다. 그러나 사용자는 잠재적 환각 (그럴듯하지만 잘못된 정보 생성), 입력 문구에 대한 민감성(프롬프트 엔지니어링), 학습 데이터에 존재하는 편견 반영 가능성 등의 한계를 알고 있어야 하며, 이는 AI 윤리와 책임감 있는 AI 개발의 지속적인 중요성을 강조합니다.
