GPT등 AI 모델들은 어떻게 스스로 계속 학습할까? - 초보도 쉽게 이해하는 딥러닝 과정(이 정도는 알고 AI 씁시다)

 

인공지능(AI) 기술이 발전하면서 GPT와 같은 트랜스포머(Transformer) 모델이 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 "AI는 어떻게 학습을 지속하는 걸까?", "GPT는 사용자 입력 데이터를 학습하는 걸까?" 같은 궁금증을 가지고 있습니다. 이번 글에서는 트랜스포머 모델의 학습 방식과, GPT가 어떤 방식으로 발전해 나가는지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 드리겠습니다.

1. GPT와 트랜스포머 모델이란?

1) 트랜스포머 모델이란?

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 기존 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM보다 훨씬 강력한 성능을 보이며, 현재 GPT, BERT, T5 같은 유명한 AI 모델들이 트랜스포머 구조를 기반으로 만들어졌습니다.

2) GPT란?

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 언어 생성 모델입니다. GPT는 사람처럼 자연스러운 문장을 생성할 수 있으며, 대화, 번역, 요약, 코딩 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 트랜스포머 모델이 학습하는 방식

1) 사전 학습(Pre-training)

GPT와 같은 AI 모델은 처음부터 사람이 입력하는 데이터를 바로 학습하는 것이 아니라, 사전 학습 과정을 거칩니다. 사전 학습에서는 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터(책, 논문, 웹사이트 등)를 사용하여 언어 패턴을 익힙니다.

2) 지도 학습(Fine-tuning)

사전 학습이 끝난 모델은 특정 목적에 맞게 파인튜닝(Fine-tuning, 미세 조정) 과정을 거칩니다. 예를 들어, GPT가 법률 문서를 요약하는 기능을 수행하도록 하려면, 법률 관련 문서만 따로 학습시키는 과정을 거칠 수 있습니다.

3) 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)

GPT 모델은 사람들이 선호하는 답변을 제공하기 위해 강화 학습(RLHF, 인간 피드백을 활용한 강화 학습) 기법을 사용합니다. 즉, 사람이 AI의 답변을 평가하고, 좋은 답변이 나오도록 AI를 보정하는 과정이 포함됩니다.

3. GPT는 사용자 입력 데이터를 학습하는가?

1) 실시간 학습은 하지 않는다

많은 사람들이 "GPT는 대화 중 입력한 데이터를 학습하여 더 똑똑해지는가?"라는 궁금증을 가집니다. GPT는 실시간으로 사용자 데이터를 학습하지 않습니다. 사용자의 입력 내용이 즉시 모델의 파라미터를 변경하는 일은 없습니다.

2) 주기적인 업데이트를 통해 모델 개선

GPT는 일정 주기마다 새로운 데이터로 재학습됩니다. 예를 들어, GPT-3에서 GPT-4로 업그레이드될 때 더 많은 최신 데이터를 반영하여 다시 학습하는 과정을 거칩니다.

3) 기업 및 연구팀의 피드백 반영

OpenAI 같은 기업은 사용자 피드백을 기반으로 모델을 개선합니다. 예를 들어, 특정 질문에 대한 응답이 부적절하면, 연구팀이 이를 수동으로 수정하고 새로운 학습 데이터를 추가할 수 있습니다.

4. 트랜스포머 모델이 계속 발전하는 이유

1) 데이터셋의 확장

GPT 모델은 최신 데이터를 학습할수록 성능이 좋아집니다. 따라서 인터넷에서 새로운 데이터가 추가될수록, AI 모델도 더 똑똑해질 수 있습니다.

2) 모델 구조 개선

AI 연구자들은 계속해서 더 나은 트랜스포머 구조를 개발하고 있습니다. 예를 들어, GPT-3보다 GPT-4가 더 똑똑한 이유는 모델 크기 증가와 효율적인 학습 기법이 적용되었기 때문입니다.

3) 하드웨어 성능 향상

AI 모델은 엄청난 양의 계산을 필요로 합니다. 최근 GPU 및 TPU 같은 고성능 하드웨어가 발전하면서, AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 학습시킬 수 있게 되었습니다.

5. 향후 GPT의 발전 방향

1) 실시간 학습 가능성

현재 GPT 모델은 실시간 학습을 하지 않지만, 미래에는 사용자의 입력 데이터를 반영하는 AI가 등장할 가능성이 있습니다. 하지만 이는 개인 정보 보호 이슈와 함께 신중한 접근이 필요합니다.

2) 멀티모달 AI

GPT는 현재 텍스트 중심이지만, 향후에는 이미지, 음성, 영상 등을 함께 처리할 수 있는 멀티모달 AI로 발전할 것입니다.

3) AI의 윤리적 문제 해결

AI가 더욱 발전할수록 윤리적인 문제가 중요해집니다. AI가 편향된 정보를 학습하지 않도록 공정성 및 안전성을 강화하는 방향으로 연구가 진행되고 있습니다.

결론

GPT와 같은 트랜스포머 모델은 사전 학습, 파인튜닝, 강화 학습을 통해 계속 발전하고 있습니다. 하지만 실시간으로 사용자의 입력을 학습하는 것은 아니며, 정기적인 업데이트를 통해 최신 데이터를 반영하는 방식으로 개선됩니다.

미래에는 더욱 발전된 AI 모델이 등장할 것이며, 사용자 경험을 향상시키기 위해 실시간 학습, 멀티모달 AI, 윤리적 문제 해결 등이 중요한 요소가 될 것입니다. AI가 어떻게 발전해 나갈지 계속 지켜보는 것도 흥미로운 일이 될 것입니다!