내 GPT 모델을 직접 학습시키려면 어떻게 해야 하나요?

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 이제 개인도 직접 GPT 챗봇을 만들 수 있게 되었습니다.

OpenAI의 사전 학습된 생성형 트랜스포머 모델, 즉 ChatGPT의 엔진은 AI 에이전트와 소프트웨어를 직접 만들고자 하는 이들에게 중요한 자원이 되었습니다.

직접 GPT 에이전트를 맞춤화하는 방법을 배우면, 최신의 강력한 기술을 여러분의 특정 목적에 맞게 활용할 수 있습니다. 그럼 시작해봅시다.

GPT 모델이란?

GPT 모델(생성형 사전 학습 트랜스포머)은 OpenAI에서 개발한 고급 언어 모델입니다. 이 모델은 딥러닝 기술을 활용해 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성합니다.

GPT 모델은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 다음에 올 단어를 예측할 수 있게 되며, 이를 통해 질문에 답하거나, 콘텐츠를 작성하거나, 코딩까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 모델은 AI 챗봇, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

GPT 모델은 실제로 고객 지원 챗봇, 리드 생성 에이전트, 다양한 분야의 연구 도구 등에서 엔진으로 사용되고 있습니다. 이러한 AI 챗봇은 헬스케어, 전자상거래, 호텔, 부동산 등 온라인 곳곳에서 찾아볼 수 있습니다.

누가 GPT 모델을 학습시킬 수 있나요?

GPT 모델을 학습시키는 것은 많은 시간과 자원이 드는 작업입니다. 보통 연구 기관, 자금이 충분한 기업, 대학 등 자원이 풍부한 팀이 필요합니다.

하지만 개인이나 기업이 직접 GPT 챗봇을 학습시키는 것은 훨씬 더 접근하기 쉽습니다. GPT 챗봇을 학습시키면 GPT 모델의 강력한 기능을 그대로 활용하면서도, 손쉽게 나만의 용도에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

GPT 모델은 어떻게 학습되나요?

직접 GPT 모델을 학습시키려면, 강력한 하드웨어와 알고리즘을 완성하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다는 점을 감안해야 합니다.

GPT 모델은 사전 학습을 통해 만들어지며, 이후 파인튜닝으로 더 전문화할 수 있습니다. 하지만 파인튜닝은 많은 비용이 드는 과정이기 때문에, 파인튜닝 없이도 맞춤형 GPT 챗봇을 만들 수 있습니다.

사전 학습

사전 학습은 시간과 자원이 많이 드는 과정으로, 현재로서는 자금이 풍부한 기업만이 수행할 수 있습니다. 직접 GPT 챗봇을 만든다면, 사전 학습은 직접 하지 않습니다.

사전 학습은 개발팀이 모델이 사람처럼 자연스러운 문장에서 다음에 올 단어를 정확히 예측할 수 있도록 훈련시키는 과정입니다. 모델이 방대한 텍스트를 학습한 후에는, 문장에서 어떤 단어가 이어져야 하는지 더 정확히 예측할 수 있습니다.

팀은 먼저 방대한 데이터셋을 수집합니다. 이후 모델은 텍스트를 단어나 서브워드(토큰) 단위로 분해해 데이터를 처리하도록 학습합니다.

여기서 GPT의 ‘T’(트랜스포머)가 등장합니다. 이 텍스트 처리와 분해는 트랜스포머라는 신경망 구조로 이루어집니다.

사전 학습이 끝나면, 모델은 언어를 전반적으로 이해하지만, 특정 분야에 특화되어 있지는 않습니다.

파인튜닝

방대한 데이터셋을 보유한 기업이라면 파인튜닝을 고려할 수 있습니다.

파인튜닝은 특정 데이터셋을 활용해 모델이 특정 기능에 특화되도록 추가로 학습시키는 과정입니다.

예를 들어, 다음과 같은 데이터로 학습시킬 수 있습니다:

• 의료 텍스트 – 복잡한 질환을 더 잘 진단할 수 있도록
• 법률 텍스트 – 특정 관할구역에서 더 높은 품질의 법률 문서를 작성할 수 있도록
• 고객 서비스 스크립트 – 고객들이 자주 겪는 문제를 더 잘 알 수 있도록

파인튜닝 이후에는, GPT 챗봇이 사전 학습에서 얻은 언어 능력에 더해, 여러분의 맞춤형 용도에 특화된 기능을 갖추게 됩니다.

하지만 많은 GPT 챗봇 프로젝트에는 파인튜닝이 꼭 필요한 과정은 아닙니다. 챗봇을 맞춤화하려면 파인튜닝이 필요하지 않습니다.

사실, GPT 챗봇을 파인튜닝하려면 관련 정보가 담긴 아주 큰 데이터셋(예: 대기업의 고객 상담 기록 등)이 있어야 합니다. 데이터셋이 충분히 크지 않다면, 시간과 비용 대비 효과가 떨어집니다.

다행히도, 고급 프롬프트 작성과 RAG(검색 기반 생성)만으로도 대부분의 GPT 챗봇 맞춤화에 충분하며, 수천 명의 고객에게 배포할 때도 효과적입니다.

LLM 맞춤화 3가지 방법

GPT 엔진이든 아니든, LLM을 맞춤화하면 다양한 이점이 있습니다. 데이터 프라이버시를 지킬 수 있고, 특정 작업의 비용을 줄이며, 용도에 맞는 답변 품질을 높일 수 있습니다.

Botpress 소프트웨어 엔지니어 Patrick이 LLM 맞춤화의 모든 것을 이 글에서 설명합니다. 그가 추천하는 LLM 맞춤화 방법은 다음과 같습니다:

1. 파인튜닝

파인튜닝은 특정 예시로 모델을 학습시켜, 예를 들어 제품 관련 질문에 더 잘 답할 수 있도록 만드는 방법입니다.

오픈소스 모델은 파인튜닝에 엔지니어링 역량이 필요하지만, GPT-4나 Claude 같은 클로즈드소스 모델은 API를 통해 파인튜닝할 수 있습니다. 단, 비용이 증가합니다. 파인튜닝은 정적인 지식에는 유용하지만, 실시간 정보 업데이트에는 적합하지 않습니다.

2. RAG

RAG(검색 기반 생성)은 HR 정책 문서와 같은 외부 정보를 활용해 특정 질문에 답하는 방법입니다.

실시간 정보 접근이 필요한 경우(예: 챗봇이 상품 재고를 확인하는 경우)에 적합하며, 모델을 파인튜닝할 필요가 없습니다.

RAG는 지식 기반 챗봇을 운영할 때, 최신 데이터를 바로 조회할 수 있어 모델을 계속 업데이트하지 않아도 되므로 더 쉽고 비용 효율적입니다.

3. N-shot 프롬프트

N-shot 학습은 한 번의 LLM API 호출에 여러 예시를 제공해 답변 품질을 높이는 방법입니다.

예시를 하나만 제공해도(원샷) 아무 예시도 없는 경우(제로샷)보다 답변이 크게 개선되며, 여러 예시(n-shot)를 제공하면 모델을 변경하지 않고도 정확도가 더 높아집니다.

단, 이 방법은 모델의 컨텍스트 크기에 제한을 받으며, 자주 사용하면 비용이 증가할 수 있습니다. 파인튜닝을 하면 n-shot 예시가 필요 없어지지만, 더 많은 준비 시간이 필요합니다.

4. 프롬프트 엔지니어링

체인 오브 쏘트(chain-of-thought)처럼, 모델이 답을 내리기 전에 생각 과정을 드러내도록 하는 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법도 있습니다.

이런 방식은 답변의 품질을 높이지만, 답변 길이와 비용, 속도 측면에서 단점이 있습니다.

내 데이터로 학습된 GPT 챗봇 만들기

GPT 엔진의 강력함과 챗봇 플랫폼의 유연함을 결합하면, 최신 AI 기술을 조직의 맞춤형 용도에 활용할 수 있습니다.

Botpress는 드래그 앤 드롭 방식의 스튜디오를 제공해, 어떤 용도든 맞춤형 GPT 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다. 여러분이 원하는 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.

우리는 Botpress Academy라는 교육 플랫폼과, 자세한 YouTube 채널도 운영하고 있습니다. Discord에는 2만 명이 넘는 챗봇 빌더가 있어 언제든 도움을 받을 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

또는 영업팀에 문의해 더 자세한 정보를 받아보세요.