AI 요약관련 정보

• GPT 1.0은 텍스트 생성에 초점을 맞춘 초기 AI 모델로, 알고리즘적으로 흥미로운 기반을 제공합니다. 🤖
• 모델 학습은 방대한 텍스트로 다음 단어를 예측하는 '비지도 사전 학습'과 특정 작업에 맞추는 '지도 미세 조정'의 두 단계로 이루어집니다. 🔄
• GPT 1.0의 아키텍처는 트랜스포머 모델의 '디코더' 부분에 해당하며, 특히 '마스크드 멀티 헤드 어텐션'을 사용합니다. 🏗️
• '마스크드 어텐션'은 모델이 다음 단어를 예측할 때 오직 이전 단어들만 참조하도록 하여, 순차적인 텍스트 생성을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 🎭
• 어텐션 메커니즘은 문맥 정보를 통합하여 단어의 의미를 파악하고, 관련 단어 벡터를 문맥에 맞는 공간으로 이동시켜 이해도를 높입니다. 🧠
• 입력 텍스트는 바이트 페어 인코딩(BPE)을 통해 효율적인 토큰으로 분할되며, 각 토큰은 벡터로 변환되어 모델에 입력됩니다. ✂️
• 학습 목표는 주어진 단어 시퀀스 다음에 올 실제 단어의 확률을 최대화하는 것으로, 이를 통해 모델은 점진적으로 다음 단어 예측 능력을 향상시킵니다. 🎯
• GPT 1.0을 깊이 이해하기 위해서는 트랜스포머, 어텐션 메커니즘, 그리고 벡터에 대한 사전 지식이 필수적입니다. 📚