1750억개의 매개변수를 가진 오픈 AI의 챗 GPT, 구글 VS Open AI 인공지능 GPT 전쟁의 승자는?

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, OpenAI에서 개발한 자연어 처리 분야에서 매우 높은 성능을 보이는 인공지능 모델입니다. GPT 모델은 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 하며, 대규모 말뭉치(corpus)를 활용하여 사전 학습(pre-training)된 모델입니다.

 

 

챗 GPT 화면 <출처 : https://img.khan.co.kr>

 

 

GPT 모델은 사전 학습된 모델을 fine-tuning하여 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 태스크에서 우수한 성능을 보입니다. GPT 모델은 최근에 발표된 GPT-3 모델이 가장 유명합니다. 이 모델은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 자연어 생성 능력이 매우 높아 대단한 주목을 받고 있습니다.

 

 

 

 

AI 매개변수는 인공지능 모델이 학습하는 과정에서 사용되는 변수입니다. 이 변수들은 모델이 입력 데이터와 출력 결과 간의 관계를 학습하면서 최적화되며, 이를 통해 모델은 입력 데이터를 기반으로 새로운 예측을 할 수 있게 됩니다. 이러한 매개변수는 인공신경망, 결정 트리, 회귀 모델 등 다양한 유형의 머신 러닝 모델에서 사용됩니다.

 

 

 

매개변수가 많은 모델은 일반적으로 더 복잡하고, 학습 데이터에 과적합(overfitting)될 가능성이 높습니다. 즉, 모델은 학습 데이터에 대해서는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 낮을 수 있습니다.반면에 매개변수가 적은 모델은 더 간단하며, 일반적으로 학습 데이터에 대해 과적합되는 위험이 줄어듭니다. 하지만, 너무 적은 매개변수를 사용하면 모델의 표현 능력이 제한되어 성능이 떨어질 수 있습니다.

 

 

 

따라서 적절한 매개변수 수를 선택하는 것은 모델의 성능과 일반화(generalization) 능력을 향상시키는 데 중요합니다. 이를 위해서는 적절한 매개변수 수를 찾기 위한 하이퍼파라미터 튜닝(hyperparameter tuning) 작업이 필요할 수 있습니다.

 

 

 

하이퍼파라미터 튜닝(hyperparameter tuning)은 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화하는 작업입니다. 하이퍼파라미터란, 모델 구성과 학습 과정에 영향을 미치는 변수로서, 예를 들어 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등이 있습니다.

 

 

 

하이퍼파라미터 튜닝 작업은 일반적으로 그리드 탐색(grid search), 랜덤 탐색(random search), 베이즈 최적화(Bayesian optimization) 등의 방법을 사용하여 수행됩니다. 이 작업을 통해 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아 모델의 성능을 최대화할 수 있습니다.

 

 

 

하지만, 하이퍼파라미터 튜닝 작업은 시간과 계산 비용이 많이 소요되는 작업입니다. 따라서 이를 자동화하는 AutoML(Automated Machine Learning) 기술 등이 최근에 발전하고 있습니다.

 

 

 

오픈 AI의 챗GPT 모델은 여러 가지 버전이 있지만, 현재 이슈가 되는 GPT-3 모델은 1750억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 이는 매우 많은 수의 매개변수이며, 이를 통해 자연어 처리 분야에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. GPT-4 모델은 훨씬 더 많은 매개변수를 적용한다고 합니다.

 

<출처 : https://i.ytimg.com>

 

전세계에서 가장 뛰어난 AI 기술을 가지고 있는 회사 구글 Google과 Open AI의 인공지능에 대해 짚어보겠습니다. 

 

 

 

Google과 OpenAI는 모두 인공지능 기술을 개발하는 회사이지만, 그들의 목표와 방식은 약간 차이가 있는데요. Google은 다양한 인공지능 서비스와 제품을 개발하고 있으며, 이를 위해 다양한 인공지능 기술을 개발하고 있습니다. 이를 위해 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등 다양한 분야의 연구를 수행하고 있습니다. Google은 이러한 기술을 다양한 제품에 적용하여 이를 통해 매출을 올리고 있습니다.

 

<출처 : https://cdn.aitimes.kr>

 

반면에 OpenAI는 인공지능 기술의 장기적인 발전을 목표로 하는 비영리 연구 기관입니다. OpenAI는 AI 기술의 개발과 적용에 대한 연구를 수행하며, 이를 통해 인공지능 기술의 진보를 추진하고자 합니다. OpenAI는 이러한 목표를 달성하기 위해 AI 기술의 공개와 협력을 중요하게 여기며, 오픈소스로 기술을 공개하기도 합니다.

 

 

<출처 : https://img2.yna.co.kr>

 

 

따라서 Google과 OpenAI의 인공지능 기술은 서로 다른 목표와 방식을 가지고 있으며, 각각의 장단점이 있을 수 있습니다. 현재 대중에게 공개된 기술은 두 회사가 가진 기술의 작은 일부에 해당할 겁니다. 따라서 향후에 발표될 서비스로 두 회사의 궁극적 기술력을 평가해야 될 텐데요. 현재는 Open AI 의 생성형 언어모델에서 우위를 갖고 있다지만, 구글은 검색에 강하고 AI가 학습하기 좋은 전세계에서 가장 많은 텍스트를 보유하고 있기 때문에 결코 구글도 앉아서 당하지만은 않을 것으로 보입니다. 앞으로 두 회사의 경쟁이 인류의 삶을 어떻게 변화시키는지 지켜보는 재미가 있을 듯 합니다.