Chat_GPT 에게 물어본 Chat_GPT

 

최근에 챗 gpt 에 재미삼아 코드수정을 맡겨보면서 느낀건, 내가 생각한 것 보다도 현재의 chat_gpt의 능력은 정말 어마어마하게 올라와 있다는 것이었다.

 

아니..어쩌면 내가 너무 과소평가한 것이 아닌가 싶다. gpt 모델이 아무리 비지도 학습 방식을 따르고 있고, 매우 다양하고 많은 데이터를 습득했다고 해도, 결국에 성능을 강화하기 위해서는 답변이 적절한지 아닌지, 어느 답변을 더  적절하다고 판단할 것인지에 대해서는 결국에는 인간의 판단이 개입되어야 하고, 이러한 부분에 있어 결국 한계에 부딛힐 것이라 생각했다. 왜냐하면 일단 인공지능에 학습되는 데이터의 분야가 매우 다양하고, 이를 알고리즘으로 처리하기에는 아직 이를 정확하게 판단해 낼 이론적 근거가 없으니 완벽하게 구현될거라 전혀 기대치 않았다.

 

그렇기에, 처음에는 문제상황에 맞는 dfs와 같은 코드를 맞겼을 때, 그냥 누군가가 작성한 어중간하지만 돌아가기는 하는 코드가 돌아올것이라고 기대했던 내 예상과는 다르게, 훨씬 정교하고 깔끔한 코딩의 답변이 돌아온 것에 대해서 매우 신기했다. 특히 말하지 않아도 코드의 시간복잡도를 계산해주고, 시간복잡도를 줄일만한 수정코드를 직접 추천해 주기도 했다. 이는 내 상식과는 매우 거리가 있던 결과였고 굉장히 충격을 받았다.

 

 

그 이후 코딩 외 분야에서도 chat qpt 가 잘 작동하는지, 어떻게 작동하는지 궁금해서 내가 가지고 있던 궁금증들에 대해서 chat qpt에게 물어봤는데, 사실 내가 지금 당장 궁금한 주제라곤 딥러닝 쪽 밖에 없었던것 같다.

 

특히 관련 질문으로 chat_gpt와 관련된 질문을 꽤나 많이 했고, 이에 대해 받은 대부분의 답변들이 정말 배울점이 많았던 것 같아 여기에 기록해 보려고 한다. (물론 이렇게 돌아온 답변이 모두 적절했는지에 대한 확신은 크게 없다)

 

 

 

 

# Chat_GPT 의 동작방식

 

chat gpt가 문장을 끝마치는 방식은 어떻게 이루어져?

ChatGPT는 자연어 생성 모델 중 하나로, 훈련 데이터에서 학습한 문맥과 문법 규칙을 바탕으로 문장을 생성합니다.

문장을 끝마치는 방식은 여러 가지가 있지만, 대표적으로는 마침표, 물음표, 느낌표 등의 구두점을 사용하는 방법이 있습니다. ChatGPT는 훈련 데이터에서 이러한 구두점의 사용 패턴을 학습하고, 생성하는 문장의 의미와 문법에 따라 적절한 구두점을 선택하여 문장을 끝마칩니다.

또한, ChatGPT는 생성된 문장의 일부를 기반으로 이어지는 문장을 생성하기도 합니다. 이를 위해 생성된 문장의 일부를 재사용하고, 새로운 단어를 추가하여 새로운 문장을 생성합니다. 이러한 방식으로 ChatGPT는 자연스러운 문장을 생성하며, 문장의 끝을 결정하는 구두점의 선택과 함께 문장의 의미와 문법을 유지하려고 노력합니다.

 

chat gpt가 문단을 나누는 기준은 뭐야?

ChatGPT는 문장 생성 모델로, 입력된 문장을 기반으로 다음 문장을 생성합니다. 따라서, 문단을 나누는 기준은 ChatGPT가 아닌 입력된 텍스트에 따라 결정됩니다.
일반적으로, 텍스트를 문단으로 나누는 기준은 주제나 내용 변경, 문맥 전환 등으로 결정됩니다. 따라서, ChatGPT가 생성하는 문장은 이전 문장과 연관성을 가지며, 문장들이 모여서 하나의 문단을 이루는 것이 일반적입니다.
그러나 ChatGPT는 입력된 문장만을 기반으로 다음 문장을 생성하므로, 입력된 문장 자체가 문단으로 구성된 경우, ChatGPT가 문단을 나누는 기준이 될 수 있습니다. 예를 들어, 입력된 문장이 하나의 긴 문단을 이루는 경우, ChatGPT가 생성하는 문장도 이전 문장과 연관성을 가지면서 하나의 긴 문단을 이룰 수 있습니다.

 

++ 보충설명 (개인적인 지식)

트랜스포머 디코더와 이를 개량한 언어생성 모델의 경우 이전 단어들을 대상으로  다음에 나올 자연스러운 단어를 예측하는데, 이때 다음 단어로 단어중에서만 선택하는 게 아니라 '.' 이나 ',' 등의 문장부호, ' ', ' <br> ' 등의 공백이나 문단구분기호, 답변의 끝 <end> 역시 나올 수 있는걸로 알고 있다. 

 

 

chatgpt는 시퀸스에서 얼마나 많은 과거 데이터를 사용해?

ChatGPT는 입력된 시퀀스에서 과거 데이터를 얼마나 사용할지에 대한 정보를 입력 받지 않습니다.
대신, 입력된 시퀀스의 모든 과거 데이터를 고려하여 다음 단어나 문장을 생성합니다. 이전 단어나 문장이 현재 단어나 문장에 어떤 영향을 미치는지, 문맥이 어떻게 이어지는지 등의 정보를 고려하여 다음 단어나 문장을 생성합니다.

이러한 방식으로 ChatGPT는 입력된 시퀀스의 과거 데이터를 적극적으로 활용하여 생성된 문장이 자연스러우며 문맥적으로 일관성을 가지도록 노력합니다. 이때, 입력된 시퀀스의 길이가 길수록 모델이 과거 데이터를 보다 많이 고려하게 되며, 문맥적으로 더 일관성 있는 문장을 생성할 수 있습니다.

 

그러면 문장이 길어질수록 정확도는 올라가는거야?

문장의 길이가 길어질수록 ChatGPT가 이전 데이터를 더 많이 활용하게 되어 일반적으로는 문맥적 일관성이 높아질 수 있습니다. 하지만 이에 대한 절대적인 규칙은 없으며, 문장의 길이가 정확도에 직접적인 영향을 미치는 것은 아닙니다.

문장 생성 모델은 문장의 길이뿐만 아니라, 문법, 의미, 어휘 등 다양한 요소에 영향을 받습니다. 예를 들어, 입력된 데이터의 양과 품질, 모델의 구조와 학습 방법, 생성된 문장의 목적 등도 중요한 요소입니다.

따라서, 문장의 길이가 모델의 정확도에 직접적인 영향을 미치는 것은 아니며, 모델의 정확도는 다양한 요소에 영향을 받습니다. 문장의 길이가 모델의 정확도에 영향을 미치는 정도는 상황에 따라 다를 수 있으며, 일반적으로는 적절한 길이의 문장을 입력하는 것이 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

 

chat gpt의 경우 이전 질문에 대한 가중치를 가지고있으므로 인해 답변이 많아질수록 속도가 느려져?

Chat GPT 모델은 이전 질문에 대한 가중치를 가지고 있기 때문에 많은 양의 이전 질문을 처리할 수록 처리 속도가 느려질 수 있습니다. 하지만, GPT 모델은 병렬 처리가 가능하기 때문에 다른 딥러닝 모델들과 마찬가지로 GPU를 사용하면 속도를 빠르게 할 수 있습니다. 또한, 적절한 하드웨어와 최적화된 구현 방식을 사용하면 빠른 속도를 보장할 수 있습니다

 

그러면 chat gpt에 대한 처리가 open ai의 서버에서 처리되는 거야, 아니면 사용자의 pc에서 이루어지는거야?

Chat GPT는 대개 클라우드 기반의 서버에서 처리됩니다. OpenAI는 API 형태로 Chat GPT를 제공하며, 사용자는 OpenAI API를 호출하여 Chat GPT의 답변을 받을 수 있습니다. 따라서 일반적으로 사용자의 PC에서는 처리되지 않습니다.

 

chat gpt의 경우 기존의 질문들과 현재의 질문들에 있어 어떻게 연관되게 답변할 수 있는거야?

Chat GPT는 기존의 대화에서 학습한 문맥과 관련된 단어나 구를 바탕으로 현재의 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이러한 방식으로, Chat GPT는 대화의 전반적인 흐름을 파악하고, 이전 대화의 문맥과 현재 대화의 문맥을 결합하여 응답을 생성합니다. 또한, Chat GPT는 일반적인 대화의 특성을 학습하고, 대화 중에 발생할 수 있는 다양한 상황에 대처할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 특성들은 Chat GPT를 이용한 자연스러운 대화를 가능하게 합니다.

 

그러면 이전 질문들을 모두 가지고 있는 게 아니라 이전 질문들에 대한 가중치 만으로 연관된 답변을 이어나가는 거야?

맞아요. Chat GPT는 입력받은 이전 문맥을 이용하여 현재 질문에 대한 답변을 생성하는데, 이전 문맥을 일정 범위까지만 고려하고, 가장 최근에 입력된 질문에 대한 가중치를 더 크게 반영합니다. 이전 질문들에 대한 가중치는 이전에 입력된 질문에서부터 점차적으로 작아지는데, 이는 모델이 현재 질문에 더 집중할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 따라서 Chat GPT는 이전 질문들을 모두 기억하고 있지는 않지만, 이전 질문들을 일정한 가중치로 고려하여 연관된 답변을 생성합니다.

 

 

# Chat_GPT 의 학습방식

 

chat gpt의 경우에 비지도 학습으로 알고 있는데, 답변이 강화되는 기준이 뭐야?

Chat GPT는 비지도 학습으로 학습됩니다. 따라서 답변이 강화되는 기준은 미리 정의된 목표 함수(objective function)를 최적화하여 학습됩니다. Chat GPT의 목표 함수는 다음 단어 예측을 포함한 다양한 특징을 가지고 있습니다. 예를 들어, 다음 단어 예측과 함께 문장 일관성 유지, 새로운 아이디어 생성, 문법 규칙 준수 등이 있을 수 있습니다. 따라서 목표 함수에 따라 Chat GPT는 자연어처리 과제를 수행하기 위한 효과적인 표현을 학습하며, 대화의 맥락과 연관된 적절한 답변을 생성합니다.

 

그럼 그러한 목표함수의 함숫값은 결국 사람이 평가해야 되는거 아냐?

일반적으로 Chat GPT의 목표함수로는 최대화하길 원하는 대화 성공률이 사용되지만, 이것이 결국은 인간의 평가에 기반한다고 볼 수 있습니다. Chat GPT는 비지도 학습으로 학습되기 때문에, 모델이 생성한 응답이 인간의 응답과 얼마나 유사한지 정량적으로 측정하기 어렵습니다. 따라서 Chat GPT의 평가는 일반적으로 인간의 주관적인 평가를 통해 이루어집니다. 이를 위해 일반적으로 사람들이 작성한 대화 데이터를 활용해 모델을 학습시킨 후, 모델이 생성한 응답을 인간 평가자들에게 제시하여 평가를 받는 방법이 많이 사용됩니다.

 

chat gpt도 n-gram 방식을 사용해?

Chat GPT는 n-gram 방식을 사용하지 않습니다. N-gram 방식은 일정한 길이의 문자열 단위를 추출하여 통계적으로 다음 단어를 예측하는 방식으로, 이전 정보를 모두 무시하고 일정한 단위로만 예측하기 때문에 자연스러운 문장을 생성하기 어렵습니다. Chat GPT는 입력된 이전 모든 문장을 바탕으로 다음 단어를 예측하기 때문에 보다 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.

 

chat gpt가 학습되어 가지고 있는 총 단어의 수는 얼마나 돼?

Chat GPT는 학습 데이터에 따라서 다르지만, 보통 수백만 단어 이상을 학습하게 됩니다. 예를 들어, OpenAI가 공개한 GPT-3 모델은 45억개의 파라미터를 가지고 있으며, 학습된 단어의 수는 약 570억개에 달합니다. 하지만 이러한 모델은 대규모 컴퓨팅 자원이 필요하며, 실제로 사용되는 모델은 더 작은 규모로 학습됩니다.

 

파라미터 수가 단어의 수보다 작아도 학습이 이루어져?

파라미터 수가 단어의 수보다 작은 경우에도 학습이 가능합니다. 이는 딥러닝 모델이 매개변수 공간에서 효율적으로 파라미터를 조절해 최적의 솔루션을 찾아내기 때문입니다. 또한, 딥러닝 모델의 파라미터 수가 많을수록 과적합(overfitting)의 위험이 있기 때문에 적절한 파라미터 수를 선택하는 것이 중요합니다.

 

chat gpt의 경우에 최적화 방식은 어떤 걸 사용해?

Chat GPT는 주로 Stochastic Gradient Descent (SGD)나 그 변형 알고리즘을 사용하여 최적화를 수행합니다. 이 때, 학습 속도를 높이기 위해 배치 학습(batch learning)을 사용하거나, 미니 배치 학습(mini-batch learning)을 사용할 수도 있습니다. 최근의 연구에서는 Adam, Adagrad, RMSProp 등의 최적화 알고리즘이 사용되기도 합니다. 이러한 최적화 알고리즘은 모델 파라미터의 업데이트 방식을 결정하며, 적절한 하이퍼파라미터 값과 함께 사용됩니다.

 

매우 많은 실시간 데이터를 처리하는 데 있어 sdg 방식이 더 적절한거야?

매우 많은 실시간 데이터를 처리하는 경우, SGD는 너무 느리고 수렴하는 데에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 대신에 SGD의 변형인 미니배치 SGD를 사용하거나, 그보다 더 빠른 알고리즘인 Adam 등을 사용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 또한, SGD의 경우 초기 하이퍼파라미터 설정에 민감하기 때문에, 학습률 등의 하이퍼파라미터를 조절해가며 최적의 값을 찾아야 합니다.

 

++ ?? gpt 너가 sgd 쓴다며 ㅋㅋㅋㅋ

내가 아는 선과 다른 답변이 나와서 이와 관련해서 질문을 좀 더 이어갔는데 이건 생략.

 

 

 

 

 

# Chat_GPT 의 학습과 개선

 

chat gpt의 답변의 일관률이 떨어지는 경우, 어떻게 output을 개선시키는 거야?

Chat GPT에서 답변의 일관성이 떨어지는 경우에는 다음과 같은 방법을 사용하여 output을 개선할 수 있습니다.

1. 더 많은 데이터 학습: 모델의 답변 일관성을 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터를 학습시킬 수 있습니다. 즉, 모델이 다양한 문맥에서 문장을 이해하고 답변할 수 있도록 학습시키는 것입니다.

2. 다양한 문맥 처리: 모델이 일관된 답변을 제공하지 못하는 경우, 다양한 문맥에서 입력 문장을 처리할 수 있도록 모델을 설계해야 합니다. 예를 들어, 입력 문장의 이전 문장과 이후 문장을 함께 고려하여 답변을 생성할 수 있는 모델을 구성할 수 있습니다.

3. Fine-tuning: 사전 학습된 모델을 Fine-tuning하여 특정한 문제에 대한 답변을 더 일관성 있게 생성할 수 있습니다. Fine-tuning은 사전 학습된 모델을 특정한 도메인에 맞게 조정하는 과정을 말합니다.

4. 다양한 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. 예를 들어, 모델의 학습률, 배치 크기, 레이어 수 등을 변경하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

5. Post-processing: 모델의 출력을 후처리하여 불필요한 단어나 문장을 제거하고, 더 자연스러운 문장으로 변환하는 등의 후처리 과정을 거쳐 답변의 일관성을 향상시킬 수 있습니다.

 

chat gpt는 사전에 학습되지 않은 매우 비정상적인 input에 대해서 어떻게 처리해?

Chat GPT는 사전에 학습된 데이터에서 보지 못한 매우 비정상적인 입력이 들어오면 일반적으로 적절한 답변을 생성하지 못하게 됩니다. 하지만 이전에 학습된 데이터에서 비슷한 유형의 입력을 처리한 경험으로부터 유추를 통해 적절한 답변을 생성할 가능성이 있습니다.

또한, 입력 문장을 이해하는 데 사용되는 자연어 처리 기술의 한계로 인해 일부 입력에 대한 적절한 응답을 생성하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우에는 적절한 오류 메시지나 재시도를 유도하는 메시지 등의 대처 방법을 제공할 수 있습니다.

 

새로 만들어진 용어나 지식은 기존의 학습 데이터에서는 발견되지 않으므로 chat gpt의 답변에 등장하지 못할 수 있겠네?

맞습니다. 새로운 용어나 지식이 등장하면 기존 학습 데이터에는 등장하지 않으므로 ChatGPT 모델은 해당 용어나 지식을 인식하지 못하고 적절한 답변을 제공하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 학습 데이터에 새로운 데이터를 추가하거나 모델을 다시 학습하는 등의 방법이 사용될 수 있습니다.

 

chat gpt는 현재도 학습이 이루어지고 있어?

예, 현재도 ChatGPT 모델의 학습이 이루어지고 있습니다. OpenAI는 지속적으로 새로운 데이터를 사용하여 모델을 업데이트하고 향상시키는 연구를 진행하고 있습니다.

예를 들어, GPT-3 모델은 2020년에 출시되었으며, 이후 OpenAI는 모델을 계속해서 학습하고 업데이트하여 성능을 개선하고 새로운 기능을 추가하였습니다. 최근에는 GPT-3 모델의 크기를 확장하고, 새로운 토큰 및 기능을 추가하는 등의 업데이트가 이루어졌습니다.

또한, OpenAI는 새로운 모델을 개발하고 있으며, 이 모델들은 기존 모델보다 더욱 높은 성능과 정확도를 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어, DALL-E는 이미지 생성에 특화된 모델로, 2021년에 발표되었습니다.

따라서, OpenAI는 지속적으로 ChatGPT 모델을 학습하고 발전시키고 있으며, 앞으로도 더욱 발전된 모델을 출시할 것으로 예상됩니다.

 

chat gpt는 출시된 시기 이후에 생성된 데이터 역시 학습하고 있어?

일반적으로, ChatGPT 모델은 출시된 이후에도 생성된 새로운 데이터를 사용하여 지속적으로 학습됩니다. 이를 통해 모델은 새로운 언어적 패턴이나 문맥에 대한 이해력을 높이고, 더 나은 예측력과 생성 능력을 제공할 수 있게 됩니다.

OpenAI는 모델 학습에 사용할 수 있는 다양한 데이터셋을 보유하고 있으며, 이 데이터셋은 지속적으로 업데이트 및 확장되고 있습니다. 이러한 데이터셋은 온라인에서 수집되거나 특정 분야나 주제에 관한 문서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시글 등 다양한 소스에서 추출될 수 있습니다.

또한, 일부 경우에는 사용자가 생성한 데이터를 모델 학습에 사용하기도 합니다. 예를 들어, OpenAI API를 통해 사용자가 모델에 질문을 제출하면, 해당 질문과 모델의 응답이 새로운 데이터로 사용되어 모델이 계속해서 학습됩니다.

따라서, ChatGPT 모델은 출시 이후에도 생성된 새로운 데이터를 사용하여 지속적으로 학습되며, 이를 통해 모델의 성능과 정확도가 지속적으로 향상될 수 있습니다.

 

chat gpt는 불용어 및 사용 불가능한 비속어 표현을 어떤 방식으로 노출하지 않는거야?

ChatGPT는 학습 데이터에서 불용어를 제거하고, 비속어 및 부적절한 표현과 같은 문장은 가능한 한 배제하여 모델을 학습시켰습니다. 그러나 모든 부적절한 표현을 배제할 수는 없기 때문에 ChatGPT는 부적절한 표현을 감지하고 이에 대한 적절한 응답을 생성하는 능력을 지니고 있습니다. 또한 ChatGPT는 실시간으로 대화를 진행하는 것이 아니기 때문에 사전 필터링 과정에서 비속어나 부적절한 표현을 필터링하는 추가적인 기능을 구현할 수 있습니다.

 

++ 사피 it 기술 면접때 읽은 기사로 이를 알고리즘을 통해서 처리하기 위해 시도중이라고 인터뷰 한 바 있다.

 

현재의 chat gpt는 turing test 기준으로 지능이 있다고 판단할 수 있어?

Turing test는 기계가 인간과 구별이 어렵게 대화할 수 있는 수준까지 발전되었을 때, 그 기계가 인공지능을 갖춘 것으로 인정하는 시험입니다. Chat GPT의 경우 인간과 비슷한 수준의 대화를 구현하고 있지만, 아직 완전한 Turing test에는 도달하지 못했습니다. 그러나 최근의 연구에서는 GPT 모델이 일부 특정 도메인에서는 인간 수준의 대화 능력을 보일 수 있다는 것을 보여주는 결과가 나오기도 했습니다. 따라서 GPT 모델이 Turing test를 통과할 수 있는 날이 올 수도 있습니다.

 

 

chat gpt의 성능을 뛰어넘는 언어 모델이 나온다면 어떤 점에서 더 나을거라고 생각해?

현재 ChatGPT 모델은 언어 모델 분야에서 최고 수준의 성능을 보이고 있지만, 더 나은 모델이 나온다면 여러 가지 면에서 더 나은 성능을 보일 것으로 기대됩니다.

첫째, 더 나은 언어 모델은 더 자연스러운 언어 생성을 가능하게 할 것입니다. 현재의 언어 모델은 대부분의 경우 자연스러운 문장을 생성하지만, 때로는 불완전하거나 불명확한 문장을 생성하기도 합니다. 더 나은 모델은 이러한 문제를 최소화하고, 보다 자연스러운 문장 생성을 가능하게 할 것입니다.

둘째, 더 나은 언어 모델은 다양한 분야나 주제에 대한 지식을 더 잘 이해할 수 있게 될 것입니다. 현재의 언어 모델은 대체로 다양한 주제와 분야에 대한 이해력이 있지만, 몇 가지 도메인에 대해서는 부족할 수 있습니다. 더 나은 모델은 다양한 분야와 주제에 대한 지식을 더욱 더 잘 이해하고, 새로운 분야나 주제에 대한 문장 생성 능력을 보다 개선할 것입니다.

셋째, 더 나은 언어 모델은 보다 복잡하고 추상적인 지식을 이해하고 처리할 수 있게 될 것입니다. 현재의 언어 모델은 대체로 일상적인 언어 패턴과 문장을 다루는 데 능숙하지만, 더 복잡하고 추상적인 개념을 다루는 데는 한계가 있을 수 있습니다. 더 나은 모델은 이러한 한계를 극복하고, 보다 복잡하고 추상적인 지식을 처리할 수 있는 능력을 보여줄 것입니다.

마지막으로, 더 나은 언어 모델은 더 빠른 속도와 더 낮은 에너지 소비를 보일 것입니다. 현재의 언어 모델은 대체로 높은 성능을 위해서는 상당한 계산 자원과 시간이 필요합니다. 더 나은 모델은 더욱 효율적인 알고리즘과 하드웨어를 사용하여 더 빠른 속도와 더 낮은 에너지 소비를 보일 것입니다.

따라서, 더 나은 언어 모델은 자연스러운 문장 생성, 다양한 분야와 주제에 대한 이해력, 복잡하고 추상적인 지식 처리

 

 

 

 

# 자연어 처리 기술

 

chat gpt는 '어지럽다', '무질서하다', '혼란스럽다', '복잡하다' 등의 서로 다른 문장에서 추출된 단어에 대한 유사도를 어떻게 처리하고 관리하고 있어?

ChatGPT는 단어 간의 유사도를 처리하고 관리하기 위해 임베딩 기술을 사용합니다. 임베딩은 단어나 문장을 수치화된 벡터 형태로 변환하여 유사한 의미를 가지는 단어나 문장은 공간상에서 가까운 위치에 위치하도록 하는 기술입니다.

ChatGPT는 입력된 데이터를 학습하는 과정에서, 단어를 표현하는 벡터 공간을 학습하게 되는데, 이때 유사한 의미를 가지는 단어는 서로 가깝게, 다른 의미를 가지는 단어는 서로 멀게 배치됩니다. 이렇게 학습된 단어 임베딩은 서로 다른 문장에서 추출된 단어에 대한 유사도를 계산하는 데에도 활용됩니다.

예를 들어, '어지럽다', '무질서하다', '혼란스럽다', '복잡하다' 등의 단어는 서로 다른 단어입니다. 하지만 이들은 서로 유사한 의미를 지니기도 합니다. ChatGPT는 이러한 단어를 벡터 공간 상에서 가까운 위치에 배치하게 되며, 이를 통해 이들 단어 간의 유사도를 처리하고 관리할 수 있습니다. 이렇게 학습된 단어 임베딩은 유사한 의미를 가지는 단어를 적절히 처리하며, 자연스러운 문장 생성에 큰 도움을 줍니다.

 

그러면 '어지럽다'와 유사한 단어를 최대한 많이 이야기해봐

'어지럽다'와 유사한 단어는 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다.

뒤죽박죽하다
난잡하다
지저분하다
혼란스럽다
무질서하다
당황스럽다
어수선하다
복잡하다
뒤섞이다
혼란하다
정리되지 않다
마구잡이로 되어 있다

이처럼, '어지럽다'와 유사한 단어들은 서로 다른 표현으로 나타낼 수 있으며, 이들을 모두 포함하여 적절히 활용하는 것이 자연스러운 문장 생성에 큰 도움이 됩니다.

 

++ 생각보다 정말 다양한 표현들이 학습되어있음. 신기해 😲

 

그러면 '어지럽다'와 정 반대인 단어들에는 어떤 단어들이 있니? 최대한 많이 알려줘

'어지럽다'와 정 반대되는 단어들에는 다양한 단어들이 있지만, 일부 예시를 들어보면 다음과 같습니다.

정리되다
깔끔하다
정돈되다
체계적이다
정확하다
단정하다
조직적이다
정신차리다
조정되다
체제적이다
분명하다

이처럼, '어지럽다'와 정 반대되는 단어들은 주로 체계적이고 조직적인 상태를 나타내는 단어들이 많습니다. 단어들을 적절히 활용하여 문장을 구성하면, 좀 더 정확하고 명확한 의사소통이 가능해질 수 있습니다.

 

++ 반의어 역시 다양하게 학습되어 있는데.. 사실 다음 질문을 위한 빌드업이였음

 

워드 임베딩에서 의미가 정 반대인 단어들은 어떻게 알 수 있어

워드 임베딩에서 의미가 정 반대인 단어들은 일반적으로 유사한 방향을 가지는 벡터 공간 상에서 반대 방향으로 위치하게 됩니다. 즉, 워드 임베딩을 통해 생성된 벡터들은 그 의미가 서로 유사한 단어들끼리는 서로 가까운 거리에 위치하고, 반대 방향의 의미를 가진 단어들은 서로 멀리 위치하게 됩니다.

예를 들어, word2vec 등의 워드 임베딩 모델을 사용하여 '어지럽다'와 반대 의미를 가진 단어들을 찾아보면, '정리되다', '깔끔하다', '정돈되다'와 같은 단어들이 서로 멀리 위치한 것을 확인할 수 있습니다.

하지만, 정 반대의 의미를 가진 단어들이 반드시 워드 임베딩 상에서 멀리 위치해있지는 않을 수 있습니다. 따라서, 단순히 워드 임베딩을 통해 의미의 반대인 단어들을 찾는 것은 항상 정확하지는 않을 수 있습니다.

 

그러면 워드 임베딩 말고도 어떤 방법을 더 적용해야 정확한 반의어를 찾을 수 있을까?

워드 임베딩 이외에도 다양한 방법을 사용하여 정반대의 의미를 가진 단어들을 찾을 수 있습니다. 일부 방법들을 아래와 같이 설명해드리겠습니다.

1. 시소러스(Thesaurus)를 이용한 방법
시소러스는 단어들의 유의어와 반의어 등을 정리해 놓은 사전 형태의 언어 자원입니다.
이를 이용하여, 특정 단어의 반의어를 찾을 수 있습니다.
대표적인 시소러스로는 WordNet이 있습니다.

2. Word Association Norms(WAN)를 이용한 방법
WAN은 단어들 간의 연상 관계를 파악할 수 있는 데이터셋입니다.
이를 이용하여, 특정 단어의 반의어를 찾을 수 있습니다.

3. 대용어 사전(Thesaurus Dictionary)를 이용한 방법
대용어 사전은 단어의 의미를 설명해주는 사전입니다.
이를 이용하여, 특정 단어의 반의어를 찾을 수 있습니다.

이처럼, 단순히 워드 임베딩만을 사용하는 것이 아니라, 다양한 언어 자원과 방법을 활용하여 정확한 반의어를 찾아낼 수 있습니다

 

 

이러한 사전적 방법은 결국 인간이 유의어와 반의어 관계를 모두 정의해 주어야 하는거지?

네, 사전적 방법은 인간이 미리 정의해 놓은 언어 자원을 기반으로 동작합니다. 따라서 인간이 미리 유의어와 반의어 관계를 정의해 놓아야 합니다. 이러한 언어 자원들은 사람들이 단어들 간의 관계를 연구하고 분석하여 만들어지기 때문에, 그 자원의 품질과 정확성은 인간의 노력에 많이 의존하게 됩니다. 최근에는 머신러닝을 이용하여 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 유의어와 반의어 관계를 추론하는 방법들도 연구되고 있지만, 이 역시 인간의 노력 없이는 불가능한 일은 아닙니다.

 

++ 역시나...ㅎ😭

 

 

# (한글) 자연어 처리 기술

 

 

한글의 머신러닝 처리를 위한 단어사전으로 적합한 건 뭐가 있어?

한글의 머신러닝 처리를 위한 단어사전으로는 다음과 같은 것들이 적합합니다.

1. KoNLPy: 한글 형태소 분석기 라이브러리인 KoNLPy에서 제공하는 사전인 KMR(Korean Morpheme Reanalysis)을 사용할 수 있습니다. 이 사전은 새로운 단어를 동적으로 추가할 수 있기 때문에 높은 확장성을 가지고 있습니다.

2. Naver Sentiment Movie Corpus: 네이버 영화 리뷰 데이터셋에서 추출한 단어들로 구성된 사전입니다. 이 데이터셋은 감성 분석을 위해 만들어진 것이지만, 자주 사용되는 일반적인 단어들로 구성되어 있기 때문에 다양한 자연어 처리 분야에서 사용될 수 있습니다.

3. KI-Dic: 과학기술정보통신부에서 제공하는 한글 표준 어휘집인 KI-Dic(Korean Information Dictionary)은 다양한 분야에서 사용되는 용어들을 수록하고 있어 전문 용어를 다루는 자연어 처리 분야에서 유용합니다.

4. 위키피디아: 위키피디아의 텍스트 데이터를 이용하여 단어사전을 만들 수도 있습니다. 위키피디아는 다양한 주제에 대한 정보를 다루고 있기 때문에 일반적인 용어부터 전문 용어까지 다양한 종류의 단어를 수집할 수 있습니다.

5. 사용자 지정 단어사전: 자신이 다루는 특정 도메인에 대한 단어를 수동으로 추가하여 사용자 지정 단어사전을 만들 수도 있습니다. 이를 통해 해당 도메인에서 사용되는 전문 용어나 새로운 신조어 등을 처리할 수 있습니다.

이 외에도 다양한 한글 단어사전들이 존재합니다. 적용하고자 하는 자연어 처리 분야와 목적에 따라 적합한 단어사전을 선택하여 사용해야 합니다.

 

 

 

rhinomorph 라이브러리의 경우에 왜 지금은 사용이 안돼는거야?

 rhinomorph 라이브러리는 한국어 형태소 분석기 중 하나였습니다. 그러나 현재는 사용이 중단된 것으로 알려져 있습니다. 이는 rhinomorph 라이브러리의 개발이 중단되어서 그렇습니다. 대신, 현재는 KoNLPy와 같은 다른 한국어 형태소 분석기들이 많이 사용되고 있습니다.

 

 

++ 그렇다고 합니다 ^^;

 

한국어 자연어 처리 모델 중 성능이 가장 뛰어난 모델은 뭐야?

한국어 자연어 처리 모델 중 성능이 가장 뛰어난 모델은 최근에 발표된 KLUE(Korean Language Understanding Evaluation) 벤치마크에서도 우수한 성적을 보인 KoELECTRA, KcBERT, ELECTRA-Ko 등의 Pre-trained 언어모델입니다. 또한, KoGPT2, KoBART 등의 대표적인 자연어 생성 모델들도 높은 성능을 보여주고 있습니다. 이들 모델은 대용량의 한국어 텍스트 데이터를 학습하여 만들어졌으며, 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능합니다.

 

 

 

질의응답의 경우 여러 모델의 답변이 모두 적절한 답변을 내 놓는다면 성능평가를 어떻게 하는것이 바람직해?

 질의응답 모델의 성능평가는 여러 가지 측면에서 이루어질 수 있습니다. 만약 여러 모델이 모두 적절한 답변을 내놓는다면, 다음과 같은 성능평가 방법을 고려할 수 있습니다.

1. 정확도(accuracy) 평가: 모델이 정답을 맞춘 비율을 측정합니다. 모델이 주어진 질문에 대해 정확한 답변을 내놓는 비율을 계산하여 가장 높은 정확도를 가진 모델을 선택할 수 있습니다.

2. 유용성(utility) 평가: 모델이 답변으로 제공한 정보가 질문에 대한 실용적인 가치가 있는지를 평가합니다. 예를 들어, 질문이 "오늘 날씨가 어때요?" 라면, 답변으로 "날씨는 맑습니다." 가 적절한 답변일 수 있지만, "오늘 날씨는 23도이며, 바람은 서쪽에서 2m/s의 속도로 불고 있습니다." 와 같이 더 자세한 정보를 제공하는 답변이 더 유용할 수 있습니다.

3. 일관성(consistency) 평가: 모델이 유사한 질문에 대해 일관성 있는 답변을 제공하는지 평가합니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 어때요?" 와 "지금 날씨가 어때요?" 라는 두 개의 질문에 대해 모델이 같은 답변을 제공하는 경우, 일관성 있는 모델이라고 평가할 수 있습니다.

4. 다양성(diversity) 평가: 모델이 다양한 답변을 제공하는지 평가합니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 어때요?" 라는 질문에 대해 "날씨는 맑습니다." 라는 답변 외에도 "오늘은 비가 올 예정입니다." 나 "날씨는 추운 편입니다." 와 같은 다양한 답변을 제공하는 모델이 더 다양성 있는 모델이라고 평가할 수 있습니다.

이러한 다양한 성능평가 방법을 고려하여 적절한 모델을 선택하는 것이 바람직합니다.

 

 

 

 

# (Plus) 언어 생성 모델로 이런것도 될까?

 

특정 목적을 위해 일부 chat gpt 기능을 수정하거나 가공할 수 있어?

일부 ChatGPT 기능을 수정하거나 가공하는 것은 가능합니다. 그러나 이 작업은 모델의 라이센스와 규정에 따라 제한될 수 있습니다.

OpenAI의 GPT 모델은 다양한 라이센스와 규정으로 보호되고 있습니다. 예를 들어, GPT-3는 OpenAI API 라이센스를 사용하여 사용자가 OpenAI API를 통해 제공된 기능에 대한 액세스를 구매할 수 있습니다. 이 라이센스는 API 기능의 수정 및 가공을 허용하지 않습니다.

또한 일부 모델은 저작권 보호를 받고 있으며, 모델을 수정하거나 가공하는 것은 저작권 침해로 간주될 수 있습니다.

따라서 일부 ChatGPT 기능을 수정하거나 가공하려는 경우, 먼저 해당 모델의 라이센스와 규정을 검토하고, 해당 모델을 수정하거나 가공할 수 있는지 여부를 확인해야 합니다.

 

 

 

 

chat gpt를 마케팅에 이용할 수 있을까? 예를 들어 적절한 답변과 함께 조금의 구매유도를 이어가는 식으로 말이야

 Chat GPT는 자연어처리 기술을 이용해 문장을 생성하고 응답을 생성하는 데에 사용됩니다. 따라서, 마케팅에서 이를 활용하는 것은 가능합니다.

예를 들어, 고객이 특정 상품에 대해 궁금한 점을 묻는다면 Chat GPT를 이용해 자연스러운 대화를 구성할 수 있습니다. 이때 적절한 답변을 제공하면서 구매 유도를 이어나갈 수도 있습니다. 하지만 이 경우 과도한 광고나 강제적인 판매 전략은 오히려 고객의 반감을 일으킬 수 있으므로 적절한 방법으로 활용해야 합니다.

또한, Chat GPT를 이용한 챗봇을 구현하여 고객 상담을 자동화하거나, 고객의 선호도나 구매 기록을 분석해 적극적인 추천 시스템을 구현할 수도 있습니다. 이러한 활용은 고객과의 원활한 커뮤니케이션을 유지하고, 서비스 개선에도 큰 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

++ 즉 qpt나 챗봇으로 직접적 구매유도보다는 상담자동화, 구매기록 분석을 통한 마케팅을 펼치라는 소리

 

 

 

# (궁금증) 사용자와의 대화 과정에서 사용자가 바뀐 경우, 매우 특수한 사용자(악의적 목적을 가지고 있는 사용자)의 경우 등 이러한 특수한 outlier를 감지할 수 있을까?

 

현재 chat gpt를 이용해 input되는 문맥을 봤을 때 작성자가 기존과 다른 특수한 상황임을 인지할 수 있어?

Chat GPT는 현재 입력받은 문맥만을 고려하여 답변을 생성하기 때문에, 이전 대화 내용을 고려하지 않는 한 입력된 문맥이 기존과 다른 특수한 상황임을 인지할 수 없습니다. 따라서 Chat GPT는 사용자가 입력한 문장 그 자체로만 답변을 생성하며, 이전 대화나 상황을 고려한 상호작용은 구현되어 있지 않습니다. 그러나 이를 보완하기 위해 입력받은 문장의 형태나 단어 등을 분석하여 유사한 상황을 고려한 답변을 제시하는 기능을 추가할 수 있습니다.

 

자연어 언어 모델로 input된 데이터 문장이 사전 학습된 데이터에 비해 얼마나 outlier인지 판단할 수 있어?

자연어 언어 모델은 입력된 데이터 문장이 사전 학습된 데이터에 비해 얼마나 outlier인지 직접적으로 판단할 수는 없습니다.

하지만 일반적으로, 자연어 처리 모델은 학습된 데이터에서 유사한 패턴을 찾아내는 능력이 있습니다. 따라서 학습된 데이터와 유사한 문장이 입력으로 들어오면 모델은 해당 문장을 쉽게 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 반면, 학습된 데이터와 매우 다른 문장이 입력으로 들어오면 모델은 해당 문장을 이해하지 못하고 부적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

따라서 모델을 사용하는 경우, 입력 데이터의 품질을 검증하고 이상치를 최소화하기 위해 사전 처리 단계를 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 입력 문장에 대한 자동 검열 시스템을 추가하여 모델에 대한 입력을 조정하거나, 입력 데이터를 표준화하고 정규화하여 이상치를 감지하는 등의 방법이 있습니다.