챗GPT는 '창작'이라기보다는 기존의 데이터를 기반으로 패턴을 파악하고 이를 사용자의 질문이나 요청에 맞는 응답을 생성하는, 학습된 모델에 가깝습니다.
GPT 계열의 모델들은 수많은 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 문맥에서 어떤 단어나 문장이 다음에 올지를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 새로운 문장을 '생성'할 수 있지만, 이는 모델이 기존에 학습한 패턴을 활용하는 결과이지, 독창적인 창작의 과정이라고 보기는 어렵습니다.
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또한, 챗GPT는 '짜집기'라는 개념을 적용하는 것이 아니라, 학습 과정에서 접했던 수많은 문장과 문맥을 바탕으로 적절한 응답을 만들어 내는 것이기 때문에, 특정한 소스의 내용을 그대로 복사하거나 특정 정보를 저장하는 메모리는 없습니다.
결국, 챗GPT는 창작이나 짜집기라는 인간의 행위를 그대로 수행하는 것이 아니라, 기계 학습을 통해 얻은 대규모의 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 가장 적절한 반응을 생성하는 도구라고 보는 것이 더 정확합니다.
챗GPT는 인간과 대화하는 것과 같은 반응을 제공하는 능력을 가지고 있습니다. 챗GPT는 일련의 단어에서 다음 단어를 예측하는 작업을 수행합니다.
챗GPT는 인간 피드백형 강화학 (Reinforcement Learning w/ Human Feedback, RLHF) 을 사용하는데요, 이는 사용자의 지시를 따르고 만족스러운 반응을 생성하는 능력을 만들기 위해 인간 피드백 을 사용하는 추가 훈련 계층입니다.
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