생성적 사전 학습된 변환 모델 GPT

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 딥러닝 신경망 모델로, OpenAI가 2018년에 제안했습니다. 대규모 텍스트 데이터에 대한 사전 학습을 통해 GPT 모델은 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 갖추고 있으며, 텍스트 생성, 대화 시스템, 기계 번역, 감정 분석, 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

GPT 모델의 핵심 기술은 문맥 정보를 효과적으로 수집하고, 장거리 종속성을 처리하고, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 병렬 컴퓨팅을 구현하는 트랜스포머 아키텍처입니다. GPT 모델의 사전 학습 과정은 일반적으로 언어 모델의 목적 함수를 사용합니다. 즉, 이전 k개 단어를 기반으로 다음 단어의 확률을 예측한 다음 특정 작업에 맞게 미세 조정합니다. 다음 다이어그램은 GPT 개발의 다양한 단계를 보여줍니다.