ChatGPT의 학습원리

ChatGPT의 학습원리

ChatGPT의 학습원리는 사람이 언어를 배우면서 성장해가는 과정과 유사합니다. 인간은 시각과 청각, 후각, 촉각, 미각 등의 감각을 통해 외부 정보를 수집하고 신경망과 연결된 뇌에서 이를 학습합니다. ChatGPT의 신경망에 해당하는 인공신경망과 딥러닝, 외부 데이터의 빅데이터, 두뇌와 비슷한 클라우드 컴퓨팅이 ChatGPT를 사람처럼 말하게 합니다.

ChatGPT의 학습원리는 사람이 생각하고 배우는 방식을 컴퓨터에 적용한다는 데에 영감을 받아 나온 인공신경망에 있습니다. 무수히 많은 데이터를 학습해야 하는 ChatGPT는 기존의 규칙 기반 챗봇과 다르게 인공신경망 알고리즘을 쓴다는 것입니다. 인공신경망은 인간의 뇌의 학습 구조 원리에 기반을 두었습니다. 우리 뇌는 수많은 뉴런(신경망)으로 연결되었고 각각의 뉴런을 통해 뇌는 정보를 전달받고 처리합니다. 각 뉴런은 불필요한 정보를 차단하고 필요한 정보만 뇌에 전달하는데 이처럼 인공신경망도 여러 처리 과정을 통해 학습해야 할 데이터의 패턴을 분석하고 추려냅니다. 1940년대 인공신경망의 이론이 나왔습니다. 인공신경망은 생물의 뇌 속에 있는 뉴런에서 영감을 받아 고안되었는데 외부 감각 기관에 전달된 자극이 뉴런을 통해 뇌까지 전달되고 처리되는 과정에서 힌트를 얻은 것입니다. 1960년대 본격적으로 이를 실제화하기 위한 알고리즘이 개발되었고, 1970년에는 여러 개의 신경망을 겹겹이 배치하여 학습하는 다층 신경망 구조가 개발되었으나 당시에 컴퓨터 성능이 많은 수준의 데이터와 저장공간, 처리 능력이 뒷받침되지 않아 크게 주목받지 못했습니다. 그때까지의 컴퓨터에 입력되는 주된 데이터는 '정형화된 데이터'로 사진이나 음성, 비디오와 같은 '비정형화된 데이터'를 분석하고 소화하는데 힘겨웠으며 높은 용량으로 인해 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 인프라가 부족했습니다. 그래서 네트워크로 연결된 클라우드 컴퓨터가 등장하게 됩니다. 2000년대에는 대형 인터넷데이터센터(IDC)가 세워지면서 인공신경망 기술의 중흥기를 맞게 됩니다. 인공신경망은 입력층과 은닉층, 출력층 3단계로 구성되어 있습니다. 각 층에는 신경들이 각자 역할에 따라 연결되어 있습니다. 인공신경망은 문제를 해결할 때 뇌의 한 부분처럼 작동합니다. 예를 들어 강아지 사진을 보면 각 인공신경망의 뉴런들은 각자의 기능에 따라 강아지의 다양한 특징을 추출합니다. 색을 구분하는 뉴런, 꼬리를 구분하는 뉴런, 얼굴 모양, 귀 모양, 몸의 구조 등의 특징에 따라 각기 입력된 신호에 반응하는 뉴런은 신호를 보고 넘길지 말지 내부에 학습된 기준에 따라 결정합니다. 즉, 뉴런은 강아지의 형태나 패턴을 인식하고 또 다른 뉴런은 강아지의 눈, 코, 입 등을 인식하면서 각각 입력된 데이터의 특징을 바탕으로 강아지를 인식하는 데 기여합니다. 인공신경망 내 수백만 개의 뉴런이 이러한 패턴을 조합해 인식합니다. 인공신경망과 인간의 뇌와 다른 점이 있다면 사람의 뇌는 생물학적인 시스템으로 전기신호나 화학신호 등 다양한 형태의 신호를 통해 뇌가 정보를 처리하지만, 인공신경망은 숫자로 된 디지털 신호만 다룹니다. 또한 학습 알고리즘을 통해 모델을 구성하고 학습하는 게 우선이나 사람의 뇌는 성장과 발달, 학습, 경험 등을 통해 정보를 습득합니다.

ChatGPT의 학습원리인 인공신경망을 활용한 알고리즘의 일종으로 딥러닝이 여기에 속합니다. 보통의 기계학습보다 깊이 있고 복잡하면서도 더 발전된 결과치를 보여줍니다. 2016년 이세돌 9단을 이긴 알파고도 딥러닝 알고리즘을 활용하고 자율주행, 드론, 로봇, 의학, 법률 등의 분야에서도 폭넓게 활용되고 있습니다. 하지만 딥러닝 기술은 학습해야 할 데이터의 규모가 커지면 알고리즘도 복잡해지면서 엄청난 규모의 컴퓨팅 파워가 필요하면서 연구비도 커집니다. 그래서 딥러닝을 대체할 만한 새로운 기술이 나올 가능성을 엿보고 있는데 예를 들어 ‘양자 컴퓨팅’이라는 기술은 딥러닝보다 훨씬 더 빠른 속도로 복잡한 계산을 수행하도록 연구되고 있습니다. 따라서 딥러닝이 얼마나 많은 데이터를 소화해 낼 수 있는가는 그 성패를 가릅니다. 이에 따라 빅데이터의 개념이 중요하게 대두됩니다. 2000년대 중반을 넘어서면서 블로그, 페이스북, 유튜브 등 인터넷 웹에서 생산되는 데이터양이 폭증되면서 그 전과 비교할 수 없는 데이터양이 생산되면서 이를 효과적으로 처리하기 위해 방법론이 부상됩니다. 빅데이터는 대규모의 데이터를 다루는 기술로 기존의 정형화된 데이터인 숫자나 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 위치 및 경로, 문장, 대화 등 컴퓨터로 저장될 수 있는 형태의 대부분의 정보를 분석해야 합니다. 이들 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 게 바로 인공신경망을 기반으로 한 딥러닝입니다. 빅데이터를 학습하고 패턴을 읽는 데 있어 가장 효과적인 방법이 딥러닝이라고 볼 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘이 데이터를 학습한다면 클라우드 컴퓨팅을 통해 흩어져 있는 수백 대의 컴퓨터를 한 대의 컴퓨터처럼 쓸 수 있는 기술로 힘을 모읍니다. 이세돌과 알파고가 경기했을 때 구글은 알파고의 연산 작업을 돕기 위해 수십만 대의 컴퓨터를 연결한 서버 풀을 활용했습니다. ChatGPT는 마이크로소프트에서 제공한 클라우드 서비스를 사용하고 있습니다. 전 세계 컴퓨터 네트워크를 하나로 연결하는 인프라가 구축되면서 ChatGPT의 대화 서비스를 이용할 수 있는 것입니다.