Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라
- 최초 등록일
- 2024.06.24
- 최종 저작일
- 2024.05
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목차
1. Chat GPT의 기본 아키텍처
2. 대규모 언어 모델 학습 방법
3. 인프라 구축과 최적화
4. 추론 및 서비스 배포
5. 결론
6. 참고문헌
본문내용
인공지능 기술의 급속한 발전으로 우리 일상 생활에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 그 중심에 있는 Chat GPT는 어떻게 구현되었을까요? 이 글에서는 Chat GPT의 기술적 구현에 대해 자세히 알아보겠습니다. 아키텍처부터 인프라까지, Chat GPT의 핵심 기술을 심층적으로 살펴보겠습니다.
1. Chat GPT의 기본 아키텍처
Chat GPT의 근간이 되는 기술적 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Chat GPT의 기본 아키텍처를 구성하는 주요 요소들을 살펴보겠습니다.
1.1 트랜스포머 모델의 구조
트랜스포머 모델은 Chat GPT의 핵심 구조입니다. 이 모델은 2017년 구글에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개 되었습니다.1) 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더로 구성되어 있지만, Chat GPT는 주로 디코더 부분을 사용합니다. 디코더는 이전에 생성된 토큰들을 바탕으로 다음 토큰을 예측하는 역할을 합니다. 이 과정에서 자기 회귀적(auto-regressive) 방식을 사용하여 텍스트를 생성합니다.2)
트랜스포머 모델의 각 층은 여러 개의 블록으로 구성되어 있으며, 각 블록은 자기 주의 메커니즘과 피드 포워드 신경망으로 이루어져 있습니다. 이러한 구조는 모델이 입력 시퀀스의 다양한 부분에 주의를 기울일 수 있게 해주며, 장거리 의존성을 효과적으로 처리할 수 있게 합니다. 트랜스포머 모델의 가장 큰 장점 중 하나는 병렬 처리가 가능하다는 점입니다. 이는 모델의 학습 속도를 크게 향상시키며, 더 긴 문장이나 복잡한 문맥을 처리하는 데 유리합니다.
트랜스포머 모델은 또한 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)을 사용하여 단어의 위치 정보를 보존합니다. 이는 모델이 단어의 순서를 이해하고, 문장의 구조를 파악하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, "사과를 먹었다"와 "먹었다 사과를"은 같은 단어로 구성되어 있지만, 순서에 따라 의미가 달라집니다.
참고 자료
Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv preprint arXiv:1706.03762.
Radford, A., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.
Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
OpenAI. (2022). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue.
https://openai.com/blog/chatgpt/
Raffel, C., et al. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67.