들어가며
“GPT는 멀티태스크 학습을 따로 하지 않아도 왜 여러 작업을 처리할 수 있을까?”
많은 분들이 궁금해하는 이 질문의 핵심은 출력의 통일성, 즉 “모든 출력이 텍스트 생성”이라는 점에 있습니다. 이 글에서는 GPT의 멀티태스크적 활용 가능성과 그 한계를 알기 쉽게 설명해드립니다.
1. GPT는 왜 멀티태스크처럼 보일까?
GPT(특히 GPT-2 이후의 모델)는 기본적으로 다음 단어 예측(next-token prediction)을 수행하는 모델입니다. 그런데 이 단순한 구조로도 질문응답, 번역, 요약, 감정 분석 등 다양한 과제를 수행할 수 있어요.
1.1. 핵심 원리
모든 과제를 아래와 같이 동일한 언어 생성 문제로 표현할 수 있기 때문입니다.
입력 텍스트(프롬프트) → GPT → 다음 단어 예측(텍스트 생성)예시로 살펴볼까요?
-
질문응답
입력: Q: What is the capital of France? A: 출력: Paris. -
번역
입력: Translate to French: 'Good morning' 출력: Bonjour. -
감정 분석
입력: Sentence: 'I love this movie.' Sentiment: 출력: positive.
→ 이렇게 출력 형태를 통일시키면, 하나의 모델로 여러 작업을 “프롬프트만 바꾸어” 수행할 수 있습니다.
2. 이 방식의 장점은?
구조적 강점
- 아키텍처나 출력층을 수정하지 않아도 다양한 태스크에 대응 가능
- 대규모 데이터셋에 자연스럽게 다양한 과제 유형이 포함됨 → 간접적인 멀티태스크 학습 효과
- 유지보수가 간편: 하나의 모델만 관리하면 됨
3. 그렇지만 한계도 분명하다
1) 텍스트로 표현 불가능한 과제
- 예: 로봇의 움직임 결정(강화학습), 이미지 생성 등
→ GPT는 오직 텍스트만 출력 가능하므로 이런 작업은 수행 불가
2) 출력 포맷 강제 필요
- 점수 예측 등에서는 “The rating is 4.”처럼 출력을 텍스트로 우회해야 함
- 형식이 깨지면 후처리나 평가가 어려워짐
3) 불확실성 표현 어려움
- 확률 분포나 다중 선택 문제에 약함
→ 항상 “가장 가능성 높은 단어” 하나만 생성함
4) 구조적인 출력이 필요한 경우 약점
- 예: 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition)처럼 단어마다 태그가 필요한 과제는 GPT에 부적합
5) 모달리티 제한
- GPT는 순수 텍스트 전용
- 음성, 이미지, 영상 등은 다룰 수 없음
→ GPT-4o와 같은 멀티모달 확장은 이를 극복하기 위한 시도
4. 실제 사례
- GPT-3: OpenAI API를 통해 번역, 요약, 코드 생성 등을 하나의 모델로 제공
- GPT-4 (ChatGPT): 유저가 어떤 작업을 요청하든, 하나의 대화형 모델이 대응
→ 단, 안정성을 위해 후처리 시스템이 함께 작동함 (출력 필터링, 포맷 검증 등)
결론
GPT는 “출력을 텍스트 생성으로 단일화”함으로써, 다양한 과제를 마치 멀티태스크처럼 수행할 수 있습니다.
하지만 “모든 문제를 텍스트로 표현할 수 있어야 한다”는 제약이 있으며, 구조적 결과, 분포 기반 예측, 멀티모달 처리 등에는 한계가 존재합니다.
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