안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
챗 GPT와 같은 오픈 AI의 대규모 언어 모델(LLM)들은 스스로 학습하여 발전한다고 볼수있습니다. 이는 사람처럼 스스로 생각하고 의지를 가지고 학습하는 것이 아니라, 방대한 데이터를 기반으로 매우 정교한 머신러닝 기술과 최적화 과정을 통해 이루어집니다. 학습 방식은 크게 다음과 같습니다.
사전 학습 : 인터넷의 방대한 텍스트 데이터(책,웹 문서, 대화 기록 등)을 학습하여 단어와 문맥의 관계, 다양한 지식을 습득합니다. 모델은 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습하여, 이 과정에서 언어의 패턴을 이해하게 됩니다.
파인 튜닝 및 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) : 사전 학습된 모델은 특정 목표에 맞게 미세 조정됩니다. 특히, 인간이 모델의 답변을 평가하고 선호도를 매기는 과정(RLHF)을 통해 모델은 어떤 답변이 더 좋은 답변인지를 학습하게 됩니다. 마치 사람ㄹ이 피드백을 통해 행동을 개선하듯이 모델도 이 피드백을 통해 점차 더유용하고 정확한 답변을 생성하도록 발전하는것입니다.
결국 AI는 학습된 데이터를 바탕으로 가장 확률이 높은 답변을 제공하는 확률 언어 모델이며, 지속적인 데이터 압력과 알고리즘 개선을 통해 능력이 향상됩니다.