웹 GPT: Open AI가 GPT-4를 건너뛰고 개발한 혁신적인 자연어 처리 모델
Table of Contents:
- 이행목차
- 소개
- 웹 GPT의 개발과정
- 웹 GPT의 동작 원리
- 웹 GPT의 성능 평가
- 웹 GPT와 다른 자연어 처리 모델의 비교
- 정보 추출을 통한 성능 개선 시도
- 기타 개선된 자연어 처리 모델들
- 웹 GPT의 활용 분야
- 웹 GPT의 한계와 향후 발전 가능성
소개 🌐
웹 GPT는 OpenAI에서 개발한 최신 자연어 처리 모델인 GPT-3를 기반으로 한 긴 문장 형식의 질문에 대한 답변을 제공하는 AR 모델입니다. 웹 GPT는 웹 검색 쿼리를 사용하여 답변에 대한 참조 자료를 수집하며, Reddit의 질문에는 인간 심사위원들이 웹 GPT의 답변을 가장 선호하는 경우가 많았습니다. 이러한 성과는 OpenAI의 블로그에서 공개되었습니다.
웹 GPT의 개발과정 🧪
웹 GPT는 OpenAI의 사전 훈련된 GPT-3 자연어 처리 모델을 웹 브라우저를 사용하여 검색 엔진 쿼리를 수행하고 링크를 따라가며 인용 자료를 제공할 수 있도록 세밀하게 조정한 버전입니다. 웹 GPT는 "explain like I'm 5" subreddit에서 수집한 데이터셋을 사용하여 지도 학습과 강화 학습의 조합을 통해 훈련되며, 다양한 주제에 대한 문답을 생성할 수 있습니다. OpenAI는 인간의 피드백과 웹 브라우저와 같은 도구들이 타당하고 강력한 일반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 유망한 방법을 제공한다고 주장합니다. 하지만 현재 시스템은 어려운 또는 익숙하지 않은 상황에 대해서는 아직 한계가 있지만, 이 방향으로의 상당한 진전을 나타내고 있습니다.
웹 GPT의 동작 원리 💻
2019년에 Facebook과 Google의 연구자들은 더 똑똑한 디지털 어시스턴스를 생성하기 위한 작업으로 긴 형식의 질문에 더 풍부한 답변을 제공하는 과제를 제안했습니다. OpenAI의 GPT-3 모델은 qa 벤치마크에서 71.2%의 점수를 받으며 매우 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 GPT-3과 비슷한 언어 모델은 종종 사실적이지만 사실적이지 않은 답변을 생성합니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구자들은 정보 검색 메커니즘을 사용하여 딥 러닝 QA 모델을 강화시킬 수 있었습니다. OpenAI는 이와 비슷한 방식을 사용하지만, 모델 내에 정보 검색을 포함시키는 대신 모델을 웹 검색 엔진과 직접 상호 작용하도록 프로그래밍하였습니다. 이 팀은 먼저 웹 브라우징 환경을 개발하였으며, 이 환경은 사전 훈련된 GPT-3 모델에 의해 생성된 텍스트 명령에 의해 제어됩니다. 모델은 현재 질문과 웹 브라우저의 현재 페이지로 이루어진 환경을 통해 RL 에이전트로 작동하며, 검색 쿼리를 수행하거나 링크를 따라가거나 페이지로부터 맥락을 추출하거나 최종 결과물을 생성하는 등의 명령을 생성합니다. 이 에이전트는 강화 학습을 통해 사람이 생성한 예시들에 대한 지도 학습과 보상 모델을 사용하여 세밀하게 조정됩니다.
웹 GPT의 성능 평가 ⚖️
웹 GPT는 "explain like I'm 5" 데이터셋과 TriviaQA 벤치마크로 성능을 평가하였습니다. "explain like I'm 5" 평가에서는 Reddit에서 가장 투표를 받은 답변과 인간 시연자들이 웹 브라우징 환경을 통해 생성한 답변을 웹 GPT의 답변과 비교하였습니다. 결과적으로 웹 GPT의 답변이 Reddit 답변의 69%와 시연자의 답변의 56%보다 선호되었습니다. TriviaQA 벤치마크에서 웹 GPT는 75%의 정답률과 54%의 정확하고 유익한 답변을 생성하여 GPT-3를 능가하였습니다.
웹 GPT와 다른 자연어 처리 모델의 비교 🆚
웹 GPT와 비교하여 다른 자연어 처리 모델들도 소개되었습니다. Byte is ERNIE 3.0은 지식 그래프에 훈련된 지식을 활용하여 모델의 응답을 생성하는 방식입니다. Facebook의 Blender Bot 2.0은 인터넷 검색을 활용하여 대화 문맥을 보완하는 챗봇입니다. 더 최근에 DeepMind는 정보 검색을 모델의 어텐션 메커니즘에 통합함으로써 사전 훈련된 Transformer 모델을 강화하는 "retrieval enhanced transformers"를 개발했습니다. 또한 Baidu의 연구팀은 정보성 entity를 포함한 향상된 언어 표현 모델에 대한 논문을 발표하였으며, 이 모델은 일반적인 사람의 성능을 능가하는 최고 점수를 달성한 것으로 알려져있습니다.
정보 추출을 통한 성능 개선 시도 💡
웹 GPT와 같이 추가적인 외부 지식 기반을 활용하여 모델의 성능을 개선하는 시도들도 존재합니다. 하지만 웹 GPT는 모델 내부에 정보 검색을 통합시키는 대신 직접 웹 검색 엔진과 상호 작용하도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 인간이 잘 수행할 수 있는 작업을 언어 모델이 모방할 수 있도록 합니다.
기타 개선된 자연어 처리 모델들 🔄
이 외에도 성능이 개선된 다른 자연어 처리 모델들이 소개되었습니다. 텍스트만을 활용한 대형 딥 러닝 모델인 GPT-3나 T5와 같은 모델들은 다양한 문제에 좋은 성능을 보이며, 시스템적인 문제에는 아직 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 모델들은 입력 텍스트에 없는 세계적인 지식이 필요한 NLU(natural language understanding) 작업에서 많은 어려움을 겪는 것으로 알려져있습니다.
웹 GPT의 활용 분야 ⚙️
웹 GPT는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 정보 검색, 자동 응답 시스템, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 또한 웹 GPT의 발전은 인공지능 기술의 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.
웹 GPT의 한계와 향후 발전 가능성 ❗
웹 GPT는 현재 어려운 상황이나 익숙하지 않은 상황에 대해서는 아직 한계가 있습니다. 또한 사실적이 아닌 답변을 생성할 가능성도 있습니다. 그러나 웹 GPT와 같은 자연어 처리 모델의 발전은 매우 중요한 기술적 도약으로 평가됩니다. 더 나아가 향후 연구를 통해 웹 GPT의 한계를 극복하여 보다 견고하면서 진실성 있는 인공지능 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대됩니다.
FAQ
Q: 웹 GPT는 정확도가 어떤가요?
A: 웹 GPT는 TriviaQA 벤치마크에서 75%의 정답률을 보였으며, 54%의 정확하고 유익한 답변을 생성할 수 있었습니다.
Q: 웹 GPT와 다른 자연어 처리 모델과의 차이점은 무엇인가요?
A: 웹 GPT는 모델 내부에 정보 검색을 통합시키는 대신 웹 검색 엔진과 직접 상호 작용하도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식으로 인해 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
Q: 웹 GPT의 활용 분야는 어떤 것들이 있나요?
A: 웹 GPT는 정보 검색, 자동 응답 시스템, 문서 요약 등 다양한 자연어 처리 응용 분야에 활용될 수 있습니다.
Q: 웹 GPT의 한계는 무엇인가요?
A: 웹 GPT는 현재 어려운 상황이나 익숙하지 않은 상황에 대해서는 아직 한계가 있으며, 사실적이지 않은 답변을 생성할 가능성도 있습니다. 그러나 향후 연구를 통해 이러한 한계를 극복할 수 있는 발전 가능성이 있습니다.