개요
이번 3강에서는 현재 가장 많은 관심을 받고 있는 초거대 언어모델에 대해 다룰 예정입니다. 특히, 오픈AI의 GPT 시리즈와 그 이후의 다양한 라지 랭귀지 모델(LLM)들에 대해 살펴보고, 이들 모델이 인공지능 연구와 개발에 어떤 영향을 미치고 있는지 논의할 것입니다.
GPT-3와 그 이후
GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 오픈AI에서 개발한 모델로, 1,750억 개의 파라미터를 가진 초거대 언어모델입니다. GPT-3는 다양한 태스크에 대해 놀라운 성능을 보이며, 번역, 요약, 코딩 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-3의 등장은 기존의 특정 태스크에만 집중된 인공지능 모델과 달리, 범용 인공지능의 가능성을 열었습니다.
인스트럭트 GPT (GPT-3.5)
GPT-3 이후, 오픈AI는 인스트럭트 GPT라는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 사용자의 지시를 더욱 잘 이해하고 따를 수 있도록 강화 학습(특히 RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)을 통해 학습되었습니다. 인스트럭트 GPT는 GPT-3의 언어 이해 능력을 바탕으로, 사용자가 제공하는 지시를 유용하고 안전하게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
ChatGPT
ChatGPT는 인스트럭트 GPT에 대화형 사용자 인터페이스를 결합한 모델입니다. 2022년 11월에 출시되었으며, 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자 수(MAU) 1억 명을 돌파하며, 매우 빠른 성장세를 보였습니다.
GPT-4
GPT-4는 두 가지 주요 특징을 강조합니다: 멀티모달 처리와 인간 시험에서의 뛰어난 성능입니다. 멀티모달 처리란 텍스트뿐만 아니라 이미지를 함께 이해하고 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 또한 GPT-4는 변호사 시험, 대학 입학 시험 등에서 상위 20%의 성적을 기록할 정도로 높은 성능을 보입니다.
다른 초거대 언어모델들
Anthropic의 Claude
Claude는 2021년에 오픈AI를 떠난 연구진이 설립한 Anthropic에서 개발한 모델입니다. Claude는 GPT와 유사한 성능을 보이며, 지속적으로 개선되고 있습니다.
구글의 Bard
구글은 GPT에 대응하기 위해 Bard라는 모델을 개발했습니다. Bard는 구글 검색과 연동되어 사용자에게 더욱 편리한 검색 경험을 제공합니다. 구글의 팜(PaLM) 모델을 기반으로 하며, 5천억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델입니다.
메타의 LLaMA
메타는 오픈소스 전략을 통해 LLaMA 모델을 공개했습니다. 이 모델은 다양한 사이즈로 제공되며, 학계와 산업계에서 널리 활용되고 있습니다. 메타는 이를 통해 많은 사용자 기반을 확보하고, 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있도록 하고 있습니다.
셀프 인스트럭션 튜닝
스탠포드 대학 연구진은 메타의 LLaMA 모델을 가져와 셀프 인스트럭션 튜닝을 통해 성능을 향상시켰습니다. 이를 통해 GPT와 유사한 성능을 저렴하게 얻을 수 있으며, 다양한 응용 분야에 활용할 수 있습니다.
Vicuna
Vicuna는 LLaMA 모델을 기반으로 개발된 모델입니다. ShareGPT.com에서 수집한 50만 개의 데이터셋을 활용해 학습되었으며, 약 300달러의 비용으로 개발되었습니다. Vicuna는 높은 성능을 저렴한 비용으로 제공하는 예시로 주목받고 있습니다.
결론
초거대 언어모델의 발전은 데이터 중심의 인공지능을 더욱 강화하고 있습니다. 오픈AI의 GPT 시리즈뿐만 아니라, 구글, 메타, Anthropic 등 다양한 회사들이 경쟁하며 이 분야를 발전시키고 있습니다. 초거대 언어모델은 앞으로도 빠르게 발전할 것이며, 연구자와 개발자들에게 많은 기회를 제공할 것입니다.
지속적인 관심과 연구를 통해 초거대 언어모델의 발전과 함께할 수 있기를 바랍니다.
이 요약본은 LG Aimers Academy의 교육 내용을 바탕으로 작성되었습니다.
