챗GPT소개와 활용법

요즘 대규모 언어 모델 LLM  Large Language Model)과 다양한 생성 AI도구의 발전에 큰 관심이 쏠리고 있습니다. LLM은 그 규모와 정교함이 매년 10배씩 증가하고 있다. 2017년부터 LLM과 생성 AI도구성능이 빠르게 향상되면서 2022년 에는 텍스트와 이미지 측면에서 인간의 능력과 유사한 수준에 이르렀습니다. 인공지능이, 텍스트, 코딩, 오디오, 영상, 등 대부분 콘텐츠를 인간과 가까운 수준으로 생성할 수 있게 된 것입니다. 인간의 관점에 따라 매우 강력한 경쟁자 또는 인간 노동 생산성을 크게 높여주는 동반자를 만난 것입니다.

LLM칩 형상화 from.unsplash

▶각 회사별 LLM 성능 비교:

대형 언어 모델의 성능은 각 회사의 연구 방향과 목표에 따라 차이가 있습니다. 대표적인 회사들의 LLM 성능을 비교해 보겠습니다.

▶OpenAI (GPT 시리즈):

모델 종류: GPT-3, GPT-4

특징: OpenAI는 GPT 시리즈로 유명합니다. 이 모델들은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 사람과 유사한 언어 생성 능력을 가지고 있습니다. GPT-4는 GPT-3보다 훨씬 더 많은 파라미터를 가지고 있으며, 다양한 언어 태스크에서 더욱 높은 성능을 보여줍니다.

성능: GPT-4는 멀티모달 학습 능력을 가지고 있어 텍스트뿐만 아니라 이미지도 처리할 수 있습니다. 자연어 이해와 생성 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보여주며, 다양한 언어에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.

▶Google (BERT, LaMDA):

• 모델 종류: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)

특징: 구글은 BERT를 통해 Transformer 모델을 강화한 언어 모델을 만들었습니다. BERT는 양방향 문맥을 이해할 수 있다는 점에서 다른 모델과 차별화됩니다. LaMDA는 대화형 모델로, 대화 흐름을 더 자연스럽게 이어나가는 데 특화되어 있습니다.

성능: BERT는 자연어 처리에서 문맥적 정보를 잘 반영하여 문장 분석에 탁월합니다. LaMDA는 긴 대화에서도 사용자와 일관성 있는 상호작용을 유지하며, 의도와 맥락을 잘 파악합니다.

▶Meta (LLaMA, LLaMA 2):

• 모델 종류: LLaMA(Large Language Model Meta AI)
• 특징: 메타의 LLaMA는 중소규모의 데이터와 모델을 사용하면서도 최첨단 성능을 자랑하는 LLM입니다. 적은 자원으로도 높은 성능을 내기 위해 설계되었습니다.
• 성능: LLaMA는 전통적인 LLM보다 경량화되었지만 여전히 대부분의 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다. 특히 컴퓨팅 리소스가 제한된 환경에서 뛰어난 효율성을 발휘합니다.

▶Anthropic (Claude 시리즈):

▶모델 종류: Claude, Claude 2

특징: Anthropics의 Claude는 인간의 의도와 안전성에 중점을 둔 언어 모델입니다. AI 윤리 및 안전성을 중시하여, 특히 잘못된 정보 제공이나 부적절한 사용을 줄이는 데 강점을 가지고 있습니다.

성능: Claude는 인간 사용자와의 상호작용에서 높은 안전성과 품질을 보장합니다. 주로 AI의 책임감과 신뢰성을 강화하는 데 중점을 두고 있으며, 최신 연구 결과에서도 GPT-4와 비슷한 수준의 성능을 보입니다.

▶프롬프트 엔지니어의 조건:

프롬프트 엔지니어는 LLM과 상호작용하여 최적의 결과를 이끌어내는 전문가입니다. 이 직무는 고급 AI를 다루는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다.

 

▶프로그래밍 능력:

프롬프트 엔지니어는 종종 파이썬이나 다른 언어를 사용하여 LLM을 제어해야 합니다. 특히 API 호출과 같은 작업을 수행할 수 있어야 합니다.

▶데이터 과학 지식

LLM을 효과적으로 다루기 위해 데이터 전처리, 분석, 시각화 기술이 필수적입니다. LLM이 학습하는 데이터의 품질은 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

▶언어 이해 능력:

프롬프트 엔지니어는 언어에 대한 깊은 이해가 필요합니다. LLM이 생성하는 결과는 언어적 패턴을 따르기 때문에, 이를 해석하고 수정할 수 있어야 합니다.

▶LLM의 작동 원리 이해

프롬프트 엔지니어는 LLM의 기본 구조와 작동 방식을 이해해야 합니다. Transformer 구조, Attention 메커니즘, 모델 학습 과정 등을 깊이 파악하는 것이 중요합니다.

▶전문적인 요구 사항:

▶효과적인 프롬프트 작성

• 효과적인 프롬프트를 작성하기 위해서는 명확하고 구체적인 지시를 내릴 수 있어야 합니다. 프롬프트는 너무 길거나 복잡하면 안 되며, 의도에 맞게 간결하게 작성되어야 합니다.

▶최적화와 실험

여러 가지 변형된 프롬프트를 실험하여 최적의 성능을 내는 방법을 찾아야 합니다. 이 과정에서 파라미터 튜닝, 프롬프트의 변화 등을 테스트해야 합니다.

▶계속되는 학습

• LLM과 프롬프트 엔지니어링은 매우 빠르게 발전하는 분야입니다. 새로운 기법과 연구를 꾸준히 학습하고 실습하는 것이 중요합니다.

▶창의적 문제 해결 능력:

프롬프트 엔지니어는 단순히 기술적인 지식뿐만 아니라 창의적인 문제 해결 능력도 갖추어야 합니다. 모델의 한계를 이해하고, 다양한 방법으로 이를 극복하는 방안을 찾아내는 능력이 필요합니다.

▶LLM의 향후 기술 발전 전망:

LLM의 발전은 현재도 매우 빠르게 진행되고 있으며, 향후 기술 발전 전망에 대해 몇 가지 중요한 방향을 예상할 수 있습니다.

▶모델의 확장과 최적화:

모델 크기 증가:

GPT-4, LaMDA와 같은 모델은 이미 매우 크지만, 더 많은 파라미터를 가진 모델들이 개발될 가능성이 큽니다.