GPT와 기존 머신러닝 모델의 차이점

GPT는 기존의 전통적인 머신러닝 모델들과는 학습 방식과 활용 방식에서 많은 차이를 보입니다.

이번 수업에서는 GPT가 어떤 점에서 기존 모델과 다른지 그 차이점을 비교해보겠습니다.

참고: GPT도 머신러닝 모델입니다. 단, 트랜스포머(Transformer) 기반의 딥러닝을 활용한 특정한 종류의 머신러닝 모델입니다.

기존 머신러닝 모델은 주로 특정한 문제를 해결하기 위한 데이터와 알고리즘을 사용합니다.

예를 들어 스팸 메일 분류기를 만든다면, 다음과 같은 과정을 거칩니다.

Copy
- 입력: 이메일 내용
- 출력: 스팸인지 아닌지 (이진 분류)
- 사용 모델: 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리 등

이 모델은 스팸 분류라는 특정 문제를 해결하기 위해 설계되며, 동물 분류와 같은 다른 문제에는 적용할 수 없습니다.

GPT는 특정한 문제를 위한 모델이 아닙니다.

범용적으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다.

머신러닝 모델과 GPT의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

머신러닝 모델은 스팸 분류, 가격 예측과 같은 특정 작업을 위해 설계되어, 하나의 명확한 목적을 위해 학습되고 사용됩니다.

GPT는 대화, 요약, 번역, 창작 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 범용 언어 모델로, 단일 작업이 아닌 다양한 언어 기반 문제를 해결할 수 있습니다.

머신러닝 모델은 입력과 출력이 구조화되어 있습니다. 예를 들어 입력값으로는 손글씨를 인식하는 모델은 입력값으로 이미지를 받고, 출력값으로는 숫자를 반환합니다.

GPT는 텍스트를 입력받아 텍스트를 출력하는 구조로, 문맥에 따라 동적으로 출력을 생성합니다.

머신러닝 모델은 레이블(Label, 정답)을 포함한 데이터셋으로 학습하는 지도학습(Supervised learning)이 일반적입니다.

GPT는 대규모 언어 데이터를 활용한 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)을 통해 모델을 구성합니다.

이렇게 GPT는 기존 머신러닝 모델과는 다른 방식으로 작동하며, 다양한 자연어 처리 작업에 활용되고 있습니다.

다음 수업에서는 GPT가 기존의 RNN 신경망 모델과 어떻게 다른지 간단하게 비교해 보겠습니다.