ChatGPT는 자연어? AI의 핵심 기능 자연어 처리 NLP 알아보기

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안녕하세요. 디지털세상 AI와 신나게 노는 오케이쌤입니다. 

연일 화제가 되고 있느 똑똑한 인고지능 AI, chatGPT에 대해 많이 들어 보셨을 거라고 생각합니다. 그에 대해 듣다 보면 '자연어'라는 단어와 'NLP'방식이라는 말을 들어보셨을 텐데요. 대화형 인공지능 chatGPT가 인간과 자연스러운 소통을 하기 위해 사용하는 언어에 대해 이야기해 보겠습니다.

 

자연어 처리란?

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing))는 기계가 인간의 언어를 이해하고 상호 작용할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. NLP의 가장 발전되고 널리 사용되는 응용 프로그램 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용자와 사람과 같은 대화를 시뮬레이션하는 대화형 에이전트인 챗봇입니다. ChatGPT는 자연어 처리를 사용하여 사용자 입력에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하는 OpenAI에서 개발한 챗봇 중 하나입니다.

 

ChatGPT 자연어 처리 과정

ChatGPT가 자연어를 이해하도록 하는 첫 번째 단계는 입력 텍스트를 전처리하는 것입니다. 여기에는 입력 텍스트를 단어, 구 및 문장과 같은 더 작은 단위로 나누는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 토큰화라고 하며 공백 토큰화, 문장 경계 감지 및 품사 태깅과 같은 다양한 기술을 사용하여 수행됩니다. 입력 텍스트가 토큰화되면 기계 학습 모델에 입력할 수 있는 일련의 토큰으로 표시됩니다.

ChatGPT는 변환기라는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 입력 텍스트를 처리하고 응답을 생성합니다. 변환기는 Vaswani et al.의 중요한 논문에서 소개된 일종의 신경망 아키텍처입니다. 기계 번역 및 언어 모델링과 같은 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 변환기는 입력 텍스트에서 단어와 구 사이의 장거리 종속성을 캡처할 수 있는 여러 계층의 자체 주의 메커니즘으로 구성됩니다.

훈련 단계에서 ChatGPT는 책, 기사, 웹사이트를 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 텍스트 데이터를 받았습니다. 이를 통해 인간 언어의 패턴과 뉘앙스를 배우고 문법, 구문 및 의미론에 대한 풍부한 이해를 개발할 수 있었습니다. 결과적으로 문맥상 적절하고 문법적으로 올바른 응답을 생성할 수 있습니다.

ChatGPT의 주요 기능 중 하나는 인간과 같은 대화를 시뮬레이션하는 일관되고 매력적인 응답을 생성하는 기능입니다. 이는 모델이 입력 텍스트와 자체적으로 학습한 언어 표현을 기반으로 새 텍스트를 생성하는 텍스트 생성이라는 프로세스를 통해 달성됩니다. 생성된 텍스트가 일관성 있고 관련성이 있는지 확인하기 위해 ChatGPT는 빔 검색이라는 기술을 사용합니다. 이 기술은 여러 후보 응답을 생성하고 채점 기능을 기반으로 확률이 가장 높은 응답을 선택합니다.

결론적으로 ChatGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 인간의 대화를 시뮬레이션하는 강력한 자연어 처리 도구입니다. 자연어 입력을 이해하고 관련 응답을 생성하며 대화 방식으로 사용자를 참여시킬 수 있습니다. 텍스트를 처리하고 생성하는 기능에는 챗봇, 가상 비서 및 콘텐츠 생성을 비롯한 많은 응용 프로그램이 있습니다. NLP 기술이 계속 발전함에 따라 인간과 기계의 커뮤니케이션 사이의 경계를 모호하게 만드는 보다 정교한 챗봇과 대화형 에이전트를 기대할 수 있습니다.

NLP의 발전에도 불구하고 여전히 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 주요 과제는 자연어의 모호성으로 인해 컴퓨터가 문장의 의도된 의미를 정확하게 이해하기 어려울 수 있습니다. 또한 언어와 콘텍스트의 복잡성을 처리할 수 있는 고급 알고리즘이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 NLP는 우리의 상상력에 의해서만 제한되는 많은 잠재적 응용 프로그램이 있는 흥미로운 분야입니다.

 

자연어 처리의 "예"

온라인에서 특정 레시피를 검색하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 검색창에 "쉬운 라자냐 레시피"를 입력하면 검색 엔진이 검색과 관련된 웹사이트 및 레시피 목록을 제공합니다.

이면에서 자연어 처리 알고리즘이 쿼리를 분석하고 키워드 "쉬움", "라자냐" 및 "레시피"와 같은 구성 요소로 분해합니다. 그런 다음 알고리즘은 이 정보를 사용하여 키워드 밀도, 페이지 권한 및 검색 관련성과 같은 다양한 요소를 기반으로 관련 웹 페이지 및 콘텐츠를 식별합니다.

NLP는 자연어 처리를 사용하여 음성 명령을 이해하고 적절하게 응답하는 Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서 개발에도 도움이 됩니다.

자연어처리(NLP)의 활용

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 여기에는 컴퓨터가 자연어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 알고리즘 및 모델 개발이 포함됩니다. NLP는 챗봇, 기계 번역, 감정 분석, 음성 인식, 텍스트 요약 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

자연어 처리(NLP)는 다양한 분야에서 활용되고 있는 예시를 살펴보겠습니다.

1.챗봇은 사용자와 대화하면서 정보나 서비스를 제공하는 인공지능 프로그램입니다. 청구서는 고객 센터에서 자주 사용되며 고객의 질문에 답변하는 데 사용됩니다. 챗봇은 사용자의 입력을 분석하고 자연스럽게 처리하도록 사용하여 이해합니다. 그런 다음, 이해한 내용에 대한 적절한 응답을 생성합니다.

2. 기계 번역은 하나의 언어로 번역된 문장을 다른 언어로 번역하는 과정입니다. 이를 위해 자연어 처리 기술을 사용합니다. 기계번역은 영화 자막, 국제 무역, 외국어 교육 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

3. 예측 분석은 자연어 처리 기술을 활용하여 문장, 문서, 뉴스 기사 등에서 전형적인 예측을 파악하고 분석하는 기술입니다. 이를 활용하면 사회적 미디어나 온라인 커뮤니티 등에서 사용자의 피드백 상태를 파악하여 제품, 서비스 개선에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 식당 리뷰를 분석하여 고객의 의견을 파악하고 이에 따라 메뉴를 변경하거나 서비스를 개선할 수 있습니다.

4. 음성 인식은 자연어 처리 기술을 활용하여 사람의 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이를 활용하면 스마트폰이나 회생 제품 등을 제어하거나 대화형 인터페이스를 통해 질문에 답변하는 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능 스피커 알렉사 음성 인식 기술을 활용하여 사용자의 메뉴를 받아보실 수 있습니다.

5. 텍스트 요약은 자연어 처리 기술을 활용하여 긴 문서를 요약하는 기술입니다. 이를 활용하면 뉴스 기사나 보고서 등에서 중요한 내용을 빠르게 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 긴 논문이나 보고서에서 핵심 내용을 추출해 내어 요약하는 독서 시간을 단축하고 핵심 내용을 감상할 수 있습니다.

 

NLP의 발전에도 불구하고 여전히 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 주요 과제는 자연어의 모호성으로 인해 컴퓨터가 문장의 의도된 의미를 정확하게 이해하기 어려울 수 있습니다. 또한 언어와 컨텍스트의 복잡성을 처리할 수 있는 고급 알고리즘이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 NLP는  계속해서 발전하고 앞으로 더 많은 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상됩니다. 그리고 우리는 이러한 발전을 기대하며, NLP 기술의 장단점을 잘 파악하여 시간을 단축할 필요가 있습니다. 앞으로 NLP의 발전과 더불어 인공지능의 놀라운 발전을 기대 해 봅니다.