챗GPT로 대화하는 기술 리뷰

최근 챗GPT로 대화하는 기술을 읽었습니다

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제가 읽은 한빛미디어의 두번째 챗GPT 서적, 챗GPT로 대화하는 기술을 읽었습니다.

인공지능 전문가가 쉬우면서도 심도있게 원리를 이해시켜주고, 챗gpt를 비롯하여 다양한 생성ai 개요와 접근접을 알려주는 초심자용 책이라고 할 수 있습니다.

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특히 인공지능 전문가인 박해선 저자님의 인사이트가 돋보이는 챗GPT로 대화하는 기술입니다.

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머신러닝과 딥러닝에 조예가 깊은 박해선 저자님이 쓴 챗GPT로 대화하는 기술에서 인상 깊은 부분을 살펴보겠습니다.

챗GPT로 대화하는 기술에서 인상 깊은 내용은 다음과 같습니다

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먼저 인공신경망에 대해서 설명하는 부분입니다.

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인공 신경망이란?
사실, 딥러닝은 인공 신경망Arificial Neural Network이라는 알고리즘을 대표하 는 용어입니다. 즉, 딥러닝과 인공 신경망을 같은 의미로 생각해도 무방합니 다. 인공 신경망의 구조는 단순하지만, 이를 레고 블록 쌓듯 여러 겹 쌓으면 복잡한 모델로 확장할 수 있습니다. 이것이 인공 신경망이 가진 강력한 능력 중 하나죠.
머신러닝이 특정 알고리즘을 의미하는 것이 아닌 것처럼, 딥러닝도 특정 알고 리즘을 콕 집어 지칭하지 않습니다. 예를 들면 피드 포워드 신경망fed formaud Ncural Network, FNN, 합성곱 신경망Conoluion Neural Netwont. CN, 순환 신경 망tecurrent Neural Network, RNN 등이 모두 딥러닝에 해당합니다.

챗GPT는 방대한 데이터로부터 학습하여 모두의 만능 비서가 되었다고 설명되어 있습니다. 이것은 인공지능이 전문적인 정보부터 논리적인 답변까지 사용자의 요구에 맞춰 대답할 수 있는 능력을 갖췄다는 것을 의미합니다. 또한, 딥러닝과 인공 신경망의 관계가 설명되어 인공 신경망을 여러 겹으로 쌓아 복잡한 모델로 확장할 수 있는 강력한 능력을 가지고 있다고 설명한 부분은 쉽게 이해할 수 있었습니다.

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정답에 가까운 값을 점진적으로 찾아가는 기법을 경사 하강법gradient descent이라고 부릅니다. 인공지능은 곱셈 접시 게임을 많이 할수록 능숙해집니다. 인공지능의 기초적인 알고리즘인 경사 하강법은 이게 전부입니다.

여기서 인상적인 부분으로는 인공지능이 경사 하강법(gradient descent)이라는 기법을 사용하여 정답에 가까운 값을 점진적으로 찾아가는 능력을 갖고 있다는 내용입니다. 이는 곱셈 접시 게임을 통해 인공지능이 경험을 쌓을수록 능숙해지고, 경사 하강법이 인공지능의 기초적인 알고리즘임을 언급하고 있습니다. 또한, 이 알고리즘이 복잡한 문제를 해결하는 데 놀라운 성과를 보일 수 있다는 부분은 저에게는 신기했습니다.

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곱셈 쟁반에는 여러 개의 곱셈 접시가 담겨 있습니다. 이 쟁반을 순환 신경망 에서는 셀이라고 부릅니다. 여러 개의 유닛을 한 데 모으면 셀이 되는 것이죠.

첫 번째 곱셈 쟁반이 출력한 값은 다음 번 계산에 입력으로 재사용됩니다. 즉, 출력이 순환되어 자기 자신에게 다시 전달됩니다.

이런 구조적인 특성 덕분에 순환 신경망은 순서가 있는 데이터, 즉 언어나 시계열 데이터tme series에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이전에 처리한 결과가 다 음 계산에 재사용 되므로 순서에 대한 패턴을 학습할 수 있는 것이죠.

여기서 인상적인 부분으로는 순환 신경망(RNN)의 구조와 특성에 대한 설명입니더. 순환 신경망은 순서가 있는 데이터, 특히 언어나 시계열 데이터와 같은 데이터에서 뛰어난 성능을 보입니다.

이전에 처리한 결과가 다음 계산에 재사용되며, 이를 통해 순서에 대한 패턴을 학습할 수 있다는 것이 강조되고 있습니다.

순환 신경망은 곱셈 접시를 사용하여 설명되며, 여러 개의 곱셈 접시를 담고 있는 쟁반이 셀이라고 부르며 출력이 순환되어 자기 자신에게 전달된다는 내용이 포함되어 있습니다.

또한, 이 부분에서 인공 신경망의 기본적인 구조와 원리를 단순하게 설명하고 있습니다.

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이렇게 결정된 임베딩 벡터는 각기 다른 실수로 구성되어 있어, 한 다 어와 다른 단어의 거리를 계산할 수도 있습니다. 임베딩 벡터의 실숫값의 차 를 계산하여 그 차이가 적을수록 두 단어의 거리가 가까운 식이죠.

여기서 챗GPT에서 가장 중요한 원리인 임베딩 벡터를 이용하여 단어 사이의 거리를 계산할 수 있다는 설명이 정말 인상적이었습니다.

임베딩 벡터의 실수값의 차이를 계산하여 그 차이가 적을수록 두 단어의 거리가 가까워지는 것을 예시로 들고 있습니다. 또한, '가방'과 '여행'이 다른 단어보다 임베딩 벡터에서 더 가까운 이유는 한 문장에서 함께 등장하는 경우가 많기 때문이라고 설명하고 있습니다.

이를 통해 인공 신경망은 텍스트 데이터로부터 단어 사이의 거리를 학습하고 단어의 관계인 임베딩 벡터를 쉽게 이해할 수 있었습니다.

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제가 개인적으로 이 책에서 가장 백미라고 생각하는 부분이 비로 트랜스포머 모델의 기본적인 구조와 어텐션 메커니즘에 대한 설명입니다.

트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에는 순환 신경망이 아닌 어텐션 메커니즘을 사용하여 문장 전체를 한 번에 듣고 처리합니다.

마찬가지로, 디코더에도 순환 신경망 대신 피드 포워드 신경망과 어텐션 메커니즘을 사용하여 단어를 생성하고 주의를 기울일 단어를 결정합니다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 스스로 어떤 단어에 집중할지 결정하는데, 이를 셀프 어텐션(self-attention)이라고 부른다는 내용도 다루고 있습니다.

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GPT의 훈련 과정에 대한 설명도 상당히 인상적입니다. GPT는 디코더만을 사용하는 모델로, 입력으로 텍스트를 받고 다음 단어를 레이블로 사용합니다.

이때 입력된 텍스트에서 이어지는 단어가 레이블로 삼겨 모델의 출력과 비교하여 모델 파라미터를 수정합니다.

이를 자기 지도 학습(self-supervised learning)이라고 부르며, 레이블을 일일이 매기지 않아도 되므로 효율적인 방식이라고 설명하고 있습니다. 이러한 방식을 통해 GPT는 텍스트의 패턴을 학습하고 생성하는 능력을 갖추게 됩니다.

이러한 부분을 이해하면 업무에서 챗GPT 활용도가 크게 높아지는 것입니다.

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끝으로 인상적인 부분은 다음과 같습니다. 먼저 알파고와 강화 학습에 대한 설명, 그리고 GPT 모델이 사람의 피드백을 활용하여 훈련된다는 내용입니다.

한때 엄청난 충격이었던 알파고는 상대의 돌을 잡거나 게임에서 이기면 보상을 받아 보상을 최대화하기 위해 특정 행동을 강화하는 강화 학습을 사용합니다.

오픈AI는 강화 학습에 뛰어난 역량을 가지고 있으며, 인간의 선호도를 이용한 심층 강화 학습에 관한 논문을 발표햤습니다.

GPT 모델은 사람의 피드백을 활용하여 훈련되는데, 사람이 여러 버전의 테스트를 출력한 후 좋은 것부터 나쁜 것까지 순서를 매긴 후 이를 바탕으로 강화 학습에 사용할 보상 모델을 훈련하는 것입니다.

그렇기에 지금처럼 인간과 유사한 대화를 할 수 있는 것입니다.

이처럼 챗GPT로 대화하는 기술에서는 상세하면서도 알기 쉽게 인공지능과 챗GPT 원리를 설명하고 있습니다. 인공지능 개론서라고 해도 손색이 없습니다.

오늘은 챗GPT로 대화하는 기술을 살펴보았습니다

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리뷰를 마무리하기 전에 제가 한 번 챗GPT에게 이 책을 리뷰해달라고 하였습니다.

다음과 같이 리뷰를 했습니다.

박해선 작가의 <챗GPT로 대화하는 기술>은 훌륭한 책으로, 인공지능 모델인 GPT와 관련된 대화 기술을 폭넓게 다루고 있습니다. 책은 쉽게 접근할 수 있는 언어로 설명되어 있어서 기술적인 내용에 대한 이해를 돕고 있습니다.

작가는 GPT의 작동 원리와 훈련 과정을 자세히 설명하며, 트랜스포머 구조와 어텐션 메커니즘의 중요성을 강조합니다. 또한, 자기 지도 학습과 강화 학습에 대한 개념을 적절히 소개하여 GPT의 훈련 방법을 설명하고 있습니다.

책은 예시와 실제 대화를 통해 챗GPT의 실제 활용 사례를 다양한 분야에 걸쳐 보여주며, 챗GPT를 통해 사용자와의 상호작용이 어떻게 이루어지는지 자세히 설명합니다. 또한, 챗GPT가 가진 한계와 도전 과제에 대해서도 언급하고 있어서 종합적인 시각을 제공하고 있습니다.

박해선 작가의 <챗GPT로 대화하는 기술>은 이해하기 쉬운 언어로 쓰여져 있으며, GPT와 대화 기술에 관심이 있는 독자에게 유용한 정보를 제공합니다. 이 책을 통해 챗GPT의 작동 원리와 활용 방법을 자세히 알 수 있으며, 인공지능과의 대화에 대한 이해도를 향상시킬 수 있을 것입니다.

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저보다 챗GPT가 리뷰를 더 빠르고 잘 쓰는 것 같습니다. 이러다가 리뷰어는 사람이 아닌 인공지능이 전버 다할지도 모르겠습니다.

이상으로 챗GPT로 대화하는 기술 리뷰를 마칩니다. 감사합니다.

이 책은 한빛미디어 나는 리뷰어다를 통해 제공받아 제 주관적인 감상으로 솔직하게 작성한 리뷰입니다.