챗 GPT 같은 생성형 AI모델이 같은 질문을 해도 답변이 달라지는 이유가 무엇인가요?
챗 GPT 같은 생성형 AI모델의 특징중 하나가 같은 질문을 해도 답변이 지속적으로 달라지는 경험을 많이 받곤 합니다.
그렇다면 왜 같은 질문을 하더라도 매번 답변이 달라지는 이유가 무엇인지 원리가 알고 싶습니다
안녕하세요. 김철승 과학전문가입니다.
기존에 학습해둔 모델이 방대하기 때문에 문장을 만들어 내는 패턴이 매우 다양합니다.
사람이 셀 수 없을 만큼 많은 양을 기존에 학습을 하였습니다.
챗 GPT와 같은 생성형 AI 모델이
동일한 질문에 대해 서로 다른 답변을
제공하는 것은 그 설계와
작동 방식에 기인합니다.
확률적 샘플링 생성형 모델은 주어진 입력에
따라 다음에 올 텍스트(단어나 구)를 확률적으로
선택합니다.
이러한 선택 과정에서 모델은
다양한 가능한 연속적인 텍스트를
고려하며 특정 확률 분포에 따라 하나를
선택합니다.
각 시행마다 다른 시퀀스를 샘플링할
수 있기 때문에 답변이 달라질
수 있습니다.
초기 상태 불확실성 생성
전에 모델 내부의 상태가
다를 수 있습니다.
이는 이전 대화 캐싱된 정보
등에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
모델이 새로운 답변을 생성하기
시작할 때마다 약간 다른
마인드셋을 가질 수 있습니다.
다양성 및 창의성
강조 많은 생성형 AI 모델은 의도적으로
다양성과 창의성을 격려하도록 설계되었습니다.
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추천을 부탁드립니다.
안녕하세요! 손성민 과학전문가입니다.
GPT는 생성형 AI 모델 중 하나로 자연어 처리 기술을 사용하여 인간과 비슷한 방식으로 대화를 나눌 수 있도록 학습된 모델입니다. 감사합니다.
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안녕하세요. 이태영 과학전문가입니다.
생성형 AI는 문장과 단어의 관계를 학습하여 답변을 생성하므로,
질문의 맥락이나 단어의 순서에 따라 답변이 달라질 수 있습니다. 또한, 생성형 AI는 아직 개발 초기 단계로 학습 데이터의 한계로 인해 정확한 답변을 제공하지못하고 지속 업데잍에 따라 달라질 수 있습니다.
안녕하세요. 이상현 과학전문가입니다.
답변에대한 단어조합 경우의수가 매우 다양하기때문입니다.
의미는 거의비슷하지만 형태가 다른 단어도많고 감정에따른 화법도 달라지기에 여러 경우의수가 발생합니다.
안녕하세요. 홍성택 과학전문가입니다.
생성형 AI 모델은 대량의 학습 데이터를 기반으로 학습됩니다. 이 학습 데이터에는 다양한 의견, 관점, 정보가 포함되어 있을 수 있으며, 이로 인해 동일한 질문에 대해 다양한 답변이 생성될 수 있습니다.
또한 여러 계층과 파라미터로 구성되어 있습니다. 이 구조와 파라미터는 모델이 입력된 질문을 처리하고 답변을 생성하는 방식을 결정합니다. 따라서 모델의 구조와 파라미터 설정에 따라 동일한 질문에 대한 답변이 달라질 수 있습니다.
