ChatGPT는 확률론적인 언어 모델입니다. 이 모델은 통계적인 방법으로 문장 생성을 수행합니다. 즉, 모델은 학습 데이터에서 주어진 문맥에서 다음에 올 단어의 확률을 예측합니다.
예를 들어, "나는 밥을 ___" 라는 문장이 주어졌을 때, 모델은 "먹었다"와 "먹지 않았다" 라는 단어의 확률을 계산합니다. 이 때, 모델이 "먹었다"를 선택할 확률이 더 높을 경우, "나는 밥을 먹었다" 라는 문장을 생성합니다.
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이러한 확률 계산은 조건부 확률(conditional probability)이라고도 합니다. 즉, 이전에 주어진 문맥(조건)을 기반으로 다음 단어가 나타날 확률을 계산합니다. 이 과정에서 모델은 학습 데이터를 바탕으로 각 단어의 발생 빈도를 분석하고, 이를 기반으로 확률을 계산합니다.
따라서, ChatGPT가 문장을 생성하는 원리는 결국 학습 데이터에서 추출한 통계적 정보를 기반으로 다음 단어의 확률을 계산하고, 그에 따라 문장을 생성하는 것입니다. 이러한 확률론적인 방법은 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
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