GPT 모델은 프롬프트와 지침을 어떻게 따르나요?

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 Transformer 모델을 기반으로 하는 사전 훈련된 언어 모델로, 주요 목적은 자연어 텍스트를 생성하는 것입니다. GPT에서는 프롬프트를 따르는 프로세스를 조건부 생성이라고 합니다. 이는 일부 프롬프트 텍스트가 주어지면 GPT가 이러한 프롬프트와 관련된 텍스트를 생성할 수 있음을 의미합니다. GPT 모델은 사전 학습을 통해 언어 패턴과 의미론을 학습한 다음, 학습된 지식을 텍스트 생성 시 사용합니다. 사전 학습 단계에서 GPT는 대규모 텍스트 데이터를 통해 학습되며, 어휘의 통계적 특성, 문법 규칙, 의미 관계를 학습합니다. 이를 통해 GPT는 텍스트를 생성할 때 일관되고 읽기 쉽게 언어를 합리적으로 구성할 수 있습니다. 조건부 생성에서는 텍스트 생성을 위한 기반으로 하나 이상의 프롬프트 텍스트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 질문이 프롬프트로 제공되면 GPT는 질문과 관련된 답변을 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기계 번역, 텍스트 요약, 대화 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있습니다. 간단히 말해서

1. 기본 개념

GPT 모델의 프롬프트를 따르는 방법을 소개하기 전에 먼저 몇 가지 기본 개념을 이해해야 합니다.

1. 언어 모델

언어 모델은 자연어 시퀀스를 확률적으로 모델링하는 데 사용됩니다. 언어 모델을 통해 모델 아래에서 주어진 시퀀스의 확률 값을 계산할 수 있습니다. 자연어 처리 분야에서 언어 모델은 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 생성 등 다양한 작업에 널리 사용됩니다. 언어 모델의 주요 목표는 이전에 나타난 단어나 문자를 기반으로 다음 단어나 문자의 확률을 예측하는 것입니다. 이는 통계적 방법이나 신경망과 같은 기계 학습 기술을 통해 달성할 수 있습니다. 통계적 언어 모델은 일반적으로 n-gram 모델을 기반으로 하며, 이는 단어의 발생이 이전 n-1 단어에만 관련되어 있다고 가정합니다. RNN(Recurrent Neural Networks) 및 Transformer 모델과 같은 신경망 기반 언어 모델은 더 긴 상황 정보를 캡처하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 학습 모델은 대규모 텍스트 데이터에 대한 비지도 학습을 위한 모델을 말합니다. 사전 훈련된 모델은 일반적으로 텍스트 데이터의 상황별 정보를 사용하여 언어 표현을 학습하는 자기 지도 학습을 채택합니다. 사전 훈련된 모델은 BERT, RoBERTa 및 GPT와 같은 다양한 자연어 처리 작업에서 좋은 성능을 달성했습니다.

3. Transformer 모델

Transformer 모델은 Google이 2017년에 제안한 self-attention 메커니즘을 기반으로 한 신경망 모델입니다. Transformer 모델은 기계 번역과 같은 작업에서 좋은 결과를 얻었습니다. 핵심 아이디어는 다중 헤드 주의 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스에서 문맥 정보를 캡처하는 것입니다.

2. GPT 모델

GPT 모델은 OpenAI가 2018년에 제안한 사전 학습된 언어 모델입니다. 핵심은 Transformer 모델 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT 모델의 학습은 두 단계로 나누어진다. 첫 번째 단계는 언어 표현을 학습하기 위한 대규모 텍스트 데이터에 대한 자기 지도 학습이다. 두 번째 단계는 텍스트 생성, 감정 분석, 등. GPT 모델은 텍스트 생성 작업에서 잘 수행되며 자연스럽고 부드러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

3. 조건부 생성

GPT 모델에서 조건부 생성은 일부 프롬프트 텍스트가 주어지면 프롬프트와 관련된 텍스트를 생성하는 것을 의미합니다. 실제 응용 프로그램에서 프롬프트 텍스트는 일반적으로 요구 사항을 충족하는 텍스트를 생성하도록 모델을 안내하는 데 사용되는 일부 키워드, 문구 또는 문장을 나타냅니다. 조건부 생성은 대화 생성, 기사 요약 등과 같은 일반적인 자연어 생성 작업입니다.

4. GPT 모델이 팁을 따르는 방법

GPT 모델이 텍스트를 생성할 때 입력 텍스트 시퀀스를 기반으로 다음 단어의 확률 분포를 예측하고 생성할 확률 분포에 따라 샘플링합니다. 다음 단어. 조건부 생성에서는 프롬프트 텍스트와 생성할 텍스트를 함께 연결하여 입력으로 완전한 텍스트 시퀀스를 형성해야 합니다. GPT 모델이 프롬프트를 따르는 두 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 접두사 일치

접두사 일치는 생성된 텍스트 앞에 프롬프트 텍스트를 연결하여 완전한 텍스트 시퀀스를 입력으로 형성하는 간단하고 효과적인 방법입니다. 훈련 중에 모델은 이전 텍스트를 기반으로 후속 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다. 생성 시 모델은 프롬프트 텍스트를 기반으로 프롬프트 관련 텍스트를 생성합니다. 접두사 일치의 단점은 프롬프트 텍스트의 위치와 길이를 수동으로 지정해야 하며 이는 충분히 유연하지 않다는 것입니다.

2. 조건부 입력

조건부 입력은 보다 유연한 방법입니다. 즉, 프롬프트 텍스트가 조건부 입력으로 사용되며 텍스트를 생성하는 각 시간 단계와 함께 모델에 입력됩니다. 훈련 중에 모델은 프롬프트 텍스트를 기반으로 요구 사항을 충족하는 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다. 생성 시 프롬프트 텍스트의 내용과 위치를 임의로 지정하여 프롬프트와 관련된 텍스트를 생성할 수 있습니다. 조건부 입력의 장점은 더 유연하고 특정 애플리케이션 시나리오에 따라 조정될 수 있다는 것입니다.

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