GPT에 대해서 알아보자

 

요즘 기술 뉴스나 인공지능 관련 기사에서 자주 등장하는 GPT는 무엇일까요? "챗봇", "AI 글쓰기 도구", "인공지능 생성 모델" 등으로 소개되지만, 그 작동 원리와 내부 구조에 대해 궁금해하시는 분들도 많을 것입니다. 이 글에서는 GPT의 정의와 작동 원리를 간단히 살펴보고, GPT를 가능하게 만든 핵심 기술인 Transformer와 Attention 메커니즘에 대해서도 살펴본 뒤에, GPT를 코딩에 이용할 수 있게 하는 API에 대해서 알아보겠습니다.

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GPT란?

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

1. Generative (생성형)
   GPT는 입력된 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 완성, 대화 생성, 요약, 번역 등 다양한 작업을 수행합니다.
2. Pre-trained (사전 학습)
   GPT는 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습되어, 특정 작업에 바로 적용할 수 있습니다. 학습 데이터에는 인터넷의 다양한 글, 책, 논문 등이 포함됩니다.
3. Transformer (변환기 구조)
   GPT는 Transformer라는 딥러닝 구조를 기반으로 설계되었습니다.

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Transformer와 Attention 메커니즘

GPT의 핵심은 Transformer 구조입니다. 여기에는 텍스트를 처리하고 의미를 학습하기 위한 Attention 메커니즘이 포함되어 있습니다.

Transformer란?

Transformer는 2017년 구글에서 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 처음 소개된 모델입니다. Attention을 강조하는 논문 이름이 참 인상적입니다.

Transformer는 다음과 같은 장점이 있습니다:

• 병렬 처리: RNN(Recurrent Neural Networks)과 달리, 입력 데이터를 병렬로 처리하여 학습 속도가 빠릅니다.
• 장기 의존성 학습: 텍스트에서 멀리 떨어진 단어 간의 관계도 잘 이해할 수 있습니다.

Transformer는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

• 인코더(Encoder): 입력 데이터를 이해하고, 그 의미를 내재화(Encoding)합니다.
• 디코더(Decoder): 내재화된 데이터를 바탕으로 출력을 생성합니다.

Attention 메커니즘이란?

Attention 메커니즘은 텍스트에서 중요한 단어에 "집중"하는 기술입니다.
예를 들어:

• 문장 "GPT는 인공지능 생성 모델입니다"에서 "GPT"와 "생성 모델"이 더 중요한 단어로 판단될 수 있습니다.
• Attention은 모든 단어를 동일하게 처리하지 않고, 중요한 단어에 가중치를 부여하여 더 효과적인 학습을 돕습니다.

Self-Attention (자기 집중)

Transformer의 핵심은 Self-Attention입니다. Self-Attention은 텍스트의 각 단어가 문맥 속에서 다른 단어와 어떻게 연결되는지 이해하는 과정입니다.
예:

• 문장: "그녀는 책을 읽었다. 그녀는 매우 행복해 보였다."
  "그녀"라는 단어는 "책을 읽었다"와 "행복해 보였다" 모두와 연결될 수 있습니다. Self-Attention은 이런 연결을 학습합니다.

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GPT의 한계

GPT는 매우 강력한 도구지만, 다음과 같은 한계가 있습니다:

• 정확성 부족: 가끔 잘못된 정보를 사실처럼 생성합니다. 할루시네이션(Hallucination)라고도 합니다.
• 훈련 데이터 의존: 학습 데이터에 포함되지 않은 정보는 알지 못합니다. 일부 모델은 웹 검색 결과를 활용하여 학습 데이터에 없는 정보도 처리할 수 있습니다.
• 편향성: 학습 데이터에 포함된 편향된 정보가 출력에 반영될 수 있습니다.

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API와 클라이언트-서버 구조

현대 소프트웨어 개발에서는 다양한 서비스와 시스템이 서로 통신하며 협력합니다. 그 중심에는 API(Application Programming Interface)라는 중요한 개념이 있습니다.

API란?

API의 정의

API는 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스의 약자로, 소프트웨어 간의 상호 작용을 가능하게 하는 중간 매개체입니다.
쉽게 말해, API는 프로그램 간 대화를 돕는 번역기라고 할 수 있습니다.

API의 주요 역할

• 데이터 요청 및 전달: 특정 데이터를 요청하거나 제공받는 데 사용됩니다.
• 작업 수행: 프로그램이 사전에 정의된 기능(예: 결제, 알림 발송 등)을 수행하도록 명령합니다.
• 표준화된 인터페이스 제공: 개발자가 복잡한 내부 동작을 신경 쓰지 않고, 명령과 데이터 구조만으로 시스템과 상호작용할 수 있게 합니다.

API의 실제 예시

1. 지도 API: Google Maps API를 사용하면 애플리케이션에서 지도 데이터와 경로 안내를 제공받을 수 있습니다.
2. 결제 API: Stripe나 PayPal API를 활용하면 결제 처리를 간단히 통합할 수 있습니다.
3. ChatGPT API: OpenAI의 API를 사용해 자연어 처리 기능을 앱에 통합할 수 있습니다.
4. 로그인 API: 사용자 인증 및 권한 부여를 처리하며, OAuth와 같은 표준이 널리 사용됩니다.

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클라이언트와 서버

클라이언트-서버 구조란?

클라이언트-서버 구조는 네트워크 환경에서 정보를 주고받는 분산 컴퓨팅 구조입니다. 클라이언트가 요청(Request)을 보내면, 서버는 요청에 응답(Response)을 보내는 방식으로 동작합니다.

클라이언트와 서버의 역할

1. 클라이언트
   • 서비스 이용자 또는 요청을 보내는 주체입니다.
   • 브라우저, 모바일 앱, 데스크톱 애플리케이션 등이 클라이언트로 동작합니다.
     
     예시: 웹 브라우저가 Google 서버에 검색 요청을 보내는 역할.
2. 서버
   • 클라이언트의 요청을 처리하고, 적절한 응답을 반환합니다.
   • 데이터베이스와 상호작용하거나 계산을 수행하는 역할을 합니다.
     
     예시: Google 서버가 클라이언트 요청에 맞는 검색 결과를 반환.

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ChatGPT API 사용법

ChatGPT API는 OpenAI에서 제공하는 서비스로, 애플리케이션에서 GPT의 언어 모델을 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다. 어떻게 사용하는지 한번 알아보겠습니다.

1. API 키 발급
   
   • OpenAI의 API 포털에 가입합니다.
   • API 키를 생성하여 발급받습니다.
     → 이 키는 API를 호출할 때 인증 토큰으로 사용됩니다.
   • 주의사항: 절대 이 API 키를 타인과 공유하면 안됩니다! API 호출당 요금이 부과되기 때문에 주의하셔야 합니다!
2. API 호출
   • ChatGPT API는 일반적으로 REST API로 제공되며, JSON 형식의 데이터를 사용합니다.
     아래는 Python을 사용해 ChatGPT API를 호출하는 예제입니다:
   • 기본적인 요청방법
     

     # lib import
     from openai import OpenAI
     
     # API 키 설정 
     api_key = "your_api_key_here" 
     client = OpenAI(api_key=api_key)
     
     # API 요청 
     response = client.chat.completions.create(
     	model="gpt-4o-mini", 
     	messages=[ {"role": "system", "content": "당신은 사용자 질문에 답변하는 챗봇입니다."}, 
         		   {"role": "user", "content": "안녕, 너에 대해서 설명해줄래?"} ]
     )
     
     # 응답 출력 
     print(response.choices[0].message.content)

     
     
3. 주요 매개변수
   • model (필수): 사용하려는 GPT 모델의 이름, 다음 링크에서 사용가능한 모델 이름들을 확인할 수 있습니다.
     https://platform.openai.com/docs/models
   • messages (필수): 대화 리스트
     
     • role : system, user
     • content : 실제 메시지 내용
   • max_tokens (선택): 생성될 응답의 최대 토큰 수
     (값의 범위는 모델마다 다르게 설정되어 있습니다. 예시: gpt-4o-mini의 경우 최대 16,385 tokens)
   • temperature (선택): 출력의 다양성 조정
   • top_p (선택): 출력의 다양성 조정
     temperature와 top_p는 출력의 다양성을 조정하기 위한 매개변수입니다.
     temperature는 0에서 2 사이의 값을 가지며 값이 높아질수록 창의적이고 예측 불가능한 응답을 생성합니다.
     top_p는 0에서 1사이의 값을 가지며 누적 확률을 기준으로 출력 가능한 토큰의 범위를 제한합니다. 값이 1에 가까워질수록 다양한 응답을 생성합니다.
   • n (선택): 생성할 응답의 개수
   • seed (선택): 랜덤 시드 값으로, 동일한 시드 값을 사용하면 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 응답 데이터 구조
   • API 호출 결과는 JSON 형식으로 반환됩니다.
   • 주요 항목
     • id: 요청 ID.
     • choices: 모델의 응답이 포함된 리스트
     • usage: 토큰 사용량 정보

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마무리

이번 글에서는 GPT의 기본 개념과 이를 가능하게 하는 Transformer와 Attention 메커니즘, 그리고 GPT를 활용할 수 있는 API에 대해 살펴보았습니다. 이러한 기술들은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업에서 GPT를 강력한 도구로 만들어 줍니다.

다음 글에서는 ChatGPT API를 활용한 프롬프트 엔지니어링 기법과 고급 활용법을 통해 GPT를 더욱 효과적으로 활용하는 방법을 알아보겠습니다. 기대해 주세요!

 

이 글에서 다룬 내용 외에도 궁금한 점이 있거나, 잘못된 부분이 있다면 댓글로 자유롭게 알려주세요. 여러분의 피드백은 글을 더 발전시키는 데 큰 도움이 됩니다! 😊