소개글
"거대언어 모델"에 대한 내용입니다.
목차
1. 인공지능의 진보와 미래
1.1. 알파고에서 ChatGPT까지의 발전
1.2. 자연어 처리 모델의 진보
1.2.1. 합성곱 신경망(CNN)
1.2.2. 순환신경망(RNN)
1.2.3. 트랜스포머 모델의 등장
1.3. 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전
1.3.1. 분석적 인공지능과 생성형 인공지능의 차이
1.3.2. ChatGPT의 생성형 AI 적용
1.4. 대기업들의 AI 경쟁과 투자
1.4.1. 마이크로소프트의 투자와 협력
1.4.2. 구글의 대응과 경쟁
1.5. 국내 기업들의 AI 도전과 전략
1.5.1. 네이버의 '하이퍼클로바X' 계획
1.5.2. 카카오의 코GPT를 활용한 서비스 론칭 예정
1.6. 인공지능의 미래와 전망
1.6.1. 기계의 창작 능력과 생성형 인공지능의 역할
1.6.2. 사람 중심의 AI 발전을 통한 긍정적인 변화의 가능성
2. 참고 문헌
본문내용
1. 인공지능의 진보와 미래
1.1. 알파고에서 ChatGPT까지의 발전
인공지능(AI)의 발전은 최근 몇 년간 놀라운 성과를 거두었다. 그 중에서도 특히 2016년 알파고와 이세돌의 대국은 인공지능의 가능성과 성과를 크게 알려졌다. 이후 2022년 11월 30일 오픈AI사에서 출시된 챗봇 챗GPT(ChatGPT)는 다시 한 번 인공지능의 발전에 큰 충격을 주었다.
알파고는 인공지능의 핵심적인 능력인 게임 상에서의 승리를 보여주었다. 하지만 챗GPT는 실제로 사람들에게 직접적인 도움을 제공할 수 있는 채팅 인터페이스를 통해 사회적 영향력을 크게 높였다. 챗GPT는 출시 5일 만에 100만 명의 이용자를 기록하며 빠르게 인기를 얻었으며, 2023년 1월에는 1억 명의 사용자를 기록할 정도로 급속하게 성장하였다. 이러한 성과는 이전에 없던 규모와 속도로서, 알파고와 챗GPT 사이의 인공지능의 진보를 보여준다.
알파고와 챗GPT 사이에는 크게 두 가지 진보가 있었다. 첫째는 자연어 처리 모델의 진보이다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어(자연어)를 이해하고 처리하는 기술이다. 이를 위해 딥러닝을 기반으로 한 자연어 모델이 사용되는데, 과거에는 주로 알파고에 사용된 합성곱 신경망(CNN)이나 순환신경망(RNN)이 주로 활용되었다. 그러나 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 CNN과 RNN의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 비약적으로 향상시켰다.
둘째는 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전이다. 기존의 인공지능은 주로 분석적 인공지능(Analytical AI)으로 알려져 있었는데, 이는 학습 데이터를 분석하여 패턴을 찾아 정해진 답을 제시하는 방식으로 작동한다. 반면 생성형 인공지능은 사용자의 요구에 따라 새로운 데이터를 생성하여 자연스러운 대화나 창의적인 결과물을 도출할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 챗GPT는 생성형 AI의 대표적인 예시로서, 질문에 맞는 답변을 스스로 생성해낼 수 있는 능력을 갖추고 있다.
챗GPT는 오픈AI사에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 기반으로 하여, 현재까지 개발된 가장 뛰어난 대형 언어 모델로 평가받고 있다. 이 모델은 대화, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 보여주고 있으며, 이를 개발한 오픈AI사는 마이크로소프트와의 협력을 강화하고 있다. 마이크로소프트는 막대한 투자를 통해 오픈AI사와의 관계를 강화하고, 검색엔진 빙(bing)이나 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 애저(Azure)를 통해 챗GPT를 활용한 서비스를 제공하고 있다.
한편, 챗GPT의 등장은 구글을 비롯한 다른 기업들에게도 큰 위협으로 다가왔다. 구글은 자사의 대화형 언어 모델인 람다(LaMDA) 기반의 챗봇 바드(Bard)를 공개하고 구글 검색에 탑재하기로 결정하였으며, 인공지능 스타트업 앤스로픽(Anthropic)에 대한 큰 투자를 예고하며 기술 선두 탈환을 위한 노력을 진행하고 있다.
이처럼 알파고에서 챗GPT까지의 발전은 인공지능 기술의 비약적인 진보를 보여주고 있다. 이는 자연어 처리 모델과 생성형 인공지능의 발전을 통해 이루어졌으며, 이를 통해 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 이러한 발전은 인공지능이 다양한 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 열어주었다고 볼 수 있다.
1.2. 자연어 처리 모델의 진보
1.2.1. 합성곱 신경망(CNN)
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리에 주로 사용되는 신경망 구조이다. CNN은 이미지의 특징을 추출하기 위해 합성곱(Convolution)과 풀링(Pooling) 과정을 거친다.
합성곱 연산은 입력 이미지에 작은 크기의 필터(Kernel)를 움직이며 적용하여 특징 맵(Feature Map)을 생성한다. 이 특징 맵에는 이미지의 저수준 특징, 예를 들어 선, 모서리, 질감 등이 추출된다. 이렇게 생성된 특징 맵은 풀링 층으로 전달되는데, 풀링 층에서는 특징 맵의 공간적 크기를 감소시키는 동시에 주요 특징을 유지한다.
이러한 합성곱 및 풀링 과정을 거치면서 점차 높은 수준의 특징들이 추출되며, 최종적으로 이미지의 분류나 인식을 수행할 수 있는 특징 벡터가 생성된다. CNN은 이미지 데이터의 특성을 잘 활용할 수 있어 이미지 인식, 분류, 검출 등의 작업에 효과적으로 사용된다.
그러나 CNN은 자연어 처리 분야에서는 한계가 있다. 자연어 처리에는 문장의 순서와 의미를 고려해야 하는 요소가 있기 때문에 합성곱 및 풀링 과정만으로는 충분한 성능을 발휘하기 어렵다. 이에 따라 보다 발전된 자연어 처리 모델들이 등장하게 되었다.
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참고 자료
챗GPT 질문이 돈이 되는 세상 ㅣ 전상훈 지음
챗GPT 인생의 질문에 답하다 ㅣ 챗GPT, 이안 토머스 외 1명 지음
김태연(2023. 2. 24.), 「[핫이슈!] ChatGPT가 알려주는 생성형 AI」, 『월간미래교육』
김태원(2023), 「ChatGPT는 혁신의 도구가 될 수 있을까?: ChatGPT 활용 사례 및 전망」, 『The AI Report』
Microsoft Korea News Center(2023. 1. 18.), 「마이크로소프트, 애저 오픈AI 서비스 출시...챗GPT 기능도 곧 추가」.
안상준·유원준(2023), 『딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문』, 경기: 위키독스.
연합뉴스(2023. 2. 5.), 「구글, ‘챗GPT라이벌’AI스타트업 앤스로픽에 5천억원 투자」
장혜정(2022. 12. 13.), 「ChatGPT, 출시 5일만에 100만명이 사용한 AI챗봇」, 『모두의연구소』.
전자신문(2023. 1. 24.), 「MS, ‘챗GPT’개발 오픈AI에 12조원 규모 투자」
