GPT와 환각: 자연어 처리의 한계 이해하기
안녕하세요 후니호호 입니다. 이번 시간에는 GPT의 환각에 대해서 알아보도록 하겠습니다!
거짓말하는 Chatgpt들어보셨나요? 말도 안되는 내용을 진짜로 존재하는것처럼 말하는걸 GPT환각이라고 합니다!
자 시작합니다.
자연어 처리(NLP)는 우리가 기계와 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 지난 탐구 시간에 자연어 처리에 대해서 이야기했었습니다 ^^
자연어를 사용하여 다양한 작업을 수행함으로써 인간과 더 유사한 방식으로 기계와 소통할 수 있게 되었습니다.
다양한 NLP 모델 중에서 자연어 생성 및 이해 작업을 수행할 수 있는 가장 진보된 모델 중 하나는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)입니다.
그러나 GPT는 때때로 성능에 영향을 줄 수 있는 허구적이거나 가능성이 없는 문장을 생성하는 환각 현상을 겪기도 합니다. 이 글에서는 GPT에서 환각의 개념과 이를 해결할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
GPT에서 환각 이해하기
환각은 GPT와 같은 자연어 생성 모델에서 흔히 발생하는 문제로, 모델이 이전에 본 적이 없는 텍스트를 생성하여 모호하거나 모순되는 문장을 생성하는 것입니다. GPT의 경우, 모델이 사전 학습된 언어 모델을 사용하여 새로운 단어, 구 또는 문장을 생성할 때 이러한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문장은 문법적으로는 정확할 수 있지만 의미적 일관성이나 사실성이 부족할 수 있습니다.
예를 들어, GPT는 "바다에서 날아오르는 물고기" 또는 "닭을 타고 우주를 여행하다"와 같은 문장을 생성할 수 있는데, 이는 구문적으로는 정확하지만 의미적 일관성이 부족합니다. 이는 모델이 세상의 현실을 이해하지 못하고 실현 가능한 것과 그렇지 않은 것을 구분할 수 있는 지식이 부족하기 때문에 발생합니다. 즉, GPT는 문맥이나 기본 의미를 이해하지 못한 채 학습 데이터에서 학습한 통계적 패턴을 기반으로 텍스트를 생성합니다.
GPT에서 환각의 영향
환각 문제는 혼란스럽거나 당면한 작업과 관련이 없는 텍스트를 생성할 수 있기 때문에 GPT의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 경우에 따라 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 불쾌하거나 유해한 텍스트를 생성할 수도 있습니다. 이는 챗봇, 콘텐츠 생성, 언어 번역과 같은 많은 애플리케이션에서 중요한 문제가 될 수 있습니다.
예를 들어, 챗봇이 사용자의 질의와 일관성이 없는 문장을 생성하면 사용자는 시스템에 대한 신뢰를 잃고 대화를 포기할 수 있습니다. 마찬가지로, GPT가 모욕적이거나 유해한 텍스트를 생성하면 브랜드 평판에 영향을 미치고 법적 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 신뢰성과 효과를 보장하기 위해서는 GPT 및 기타 NLP 모델에서 환각 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
GPT에서 환각 문제 해결하기
GPT 및 기타 NLP 모델에서 환각 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 연구되고 있습니다.
가장 유망한 접근 방식 중 하나는 모델 생성 과정을 안내할 수 있는 규제 기법을 추가하는 것입니다.
예를 들어, 연구자들은 생성된 텍스트의 일관성과 사실성을 보장하는 제약 조건이나 규칙을 추가할 것을 제안했습니다. 이는 지식 그래프나 온톨로지 같은 외부 지식 소스를 사용하여 생성된 텍스트의 사실적 정확성을 검증하는 방식으로 이루어질 수 있습니다.
또 다른 접근 방식은 모델에 새로운 학습 데이터를 추가하여 실제 맥락에 대한 이해를 향상시키는 것입니다. 이는 의료 진단이나 법률 문서 분석과 같은 특정 도메인이나 작업에 대해 사전 학습된 모델을 미세 조정하여 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 당면한 작업과 더 관련성이 높고 정확한 텍스트를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 생성된 텍스트는 난해성 또는 일관성 점수와 같은 다양한 메트릭을 사용하여 검증할 수 있습니다. 이러한 지표를 통해 생성된 텍스트가 문맥에 얼마나 잘 맞는지, 일관성 있고 사실적인지 측정할 수 있습니다. 생성된 텍스트를 검증함으로써 모델의 성능을 개선하고 환각 문제를 줄일 수 있습니다.
GPT 4.0에서는 이러한 환각 현상을 80%이상 줄였다고 하네요. 얼른! 4.0을 손쉽게 쓸수 있는 날이 오면 좋겠습니다!
후니호호 였습니다!
'ChatGPT 탐구 및 원리' 카테고리의 다른 글
| Chatgpt(챗gpt) 비용 문제 해결 방법 (1) 분산학습 (3) | 2023.04.10 |
|---|---|
| ChatGPT (챗gpt), 입력 글자 제한이 있다고? 난 더 물어보고 싶어. (0) | 2023.03.31 |
| ChatGPT (챗GPT), GPT 4.0에서 향상된 AI 추론 능력, AI의 추론이란? (0) | 2023.03.31 |
| ChatGPT (챗GPT) GPT-4 넌 이미지 인식을 어떻게 하니? 탐구(5) (0) | 2023.03.25 |
| ChatGPT(챗GPT) 어떻게 그렇게 대답을 잘하니? 탐구 (2) (0) | 2023.03.24 |
댓글