GPT는 "Generative Pretrained Transformer"의 약자로, 대규모의 텍스트 데이터셋을 사용하여 사전학습된 모델입니다. GPT는 Transformer 모델 구조를 기반으로 하며, 다음 단어를 예측하는 언어 모델입니다.
GPT 모델은 다음과 같은 세 가지 단계로 구성됩니다:
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- Pretraining: 대규모의 텍스트 데이터셋을 사용하여 사전학습을 수행합니다. 이 과정에서 모델은 다음 단어를 예측하도록 훈련됩니다.
- Fine-tuning: 특정 태스크에 대해 레이블링된 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정합니다. 이 과정에서 모델은 태스크에 맞는 문장 생성 능력을 강화합니다.
- Inference: 모델을 사용하여 새로운 문장을 생성하거나 태스크를 수행합니다.
GPT 모델은 다음 단어를 예측할 때 이전에 생성된 토큰들의 정보를 참고합니다. 이를 위해 모델은 Attention mechanism을 사용하여 입력 시퀀스의 모든 토큰 간의 상호 작용을 계산하고, 다음 단어 예측을 위해 가장 중요한 정보를 추출합니다. 이를 통해 모델은 이전 문맥을 이해하고, 문장의 논리적 흐름을 유지하는 방식으로 다음 단어를 예측합니다.
GPT 모델은 자연어처리 분야에서 다양한 태스크에 활용될 수 있으며, 최근에는 이미지, 음성, 비디오 등 다른 형태의 데이터도 처리할 수 있는 GPT 변형 모델이 개발되고 있습니다.
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