챗GPT의 정확도를 조정하는 하이퍼 파라미터에 대해 알아보자.

챗GPT는 가장 큰 문제점을 답변의 정확도이다.

 

하지만 챗GPT 사용시 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter)를 사용하면, 답변의 정확도 및 깊이 등을 좀더 정확하게 조정할 수 있다.

 

여기서는 챗GPT에서 사용되는 하이퍼 파라미터에 대해 정리해 보자.

 

GPT 모델을 학습하고 사용할 때 다양한 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 중요한 역할을 한다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조와 학습 과정에 대한 조절을 담당하며, 모델의 성능과 학습 속도 등에 영향을 미치기 때문이다. 아래에서 GPT 모델의 주요 하이퍼파라미터를 설명했다.

1. 모델 아키텍처 (Model Architecture):
   • 모델 아키텍처는 신경망의 구조를 나타낸다. GPT 모델은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 하이퍼파라미터 중 하나는 트랜스포머의 레이어 수, 헤드 수, 히든 유닛 수 등과 관련된다.
2. 임베딩 차원 (Embedding Dimension):
   • 입력 토큰과 출력 토큰의 임베딩 차원을 결정한다. 일반적으로 더 큰 임베딩 차원은 모델의 표현 능력을 향상시킬 수 있지만, 계산 비용이 증가할 수 있다.
3. 시퀀스 길이 (Sequence Length):
   • 모델이 처리할 수 있는 최대 시퀀스 길이를 결정한다. 더 긴 시퀀스는 더 많은 메모리와 계산이 필요하며, 하이퍼파라미터로 설정할 수 있다.
4. 배치 크기 (Batch Size):
   • 한 번에 모델에 주어지는 데이터 배치의 크기를 나타낸다. 더 큰 배치 크기는 학습 속도를 높일 수 있지만 메모리 요구 사항이 늘어날 수 있다.
5. 학습률 (Learning Rate):
   • 학습률은 경사 하강법에서 가중치 업데이트에 사용되는 비율을 나타낸다. 적절한 학습률을 선택하는 것은 학습의 성공에 중요하다.
6. 에폭 수 (Number of Epochs):
   • 에폭은 전체 학습 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할지를 결정한다. 많은 에폭은 더 많은 학습을 의미하지만, 오버피팅을 초래할 수 있다.
7. 드롭아웃 (Dropout):
   • 드롭아웃은 모델의 일부 유닛을 무작위로 비활성화하여 과적합을 방지하는 데 사용된다. 드롭아웃 확률은 하이퍼파라미터로 설정된다.
8. 가중치 초기화 (Weight Initialization):
   • 모델 가중치를 초기화하는 방법은 모델의 학습에 영향을 미친다. 일반적으로 사용되는 초기화 방법은 Xavier, He 등이 있다.
9. 손실 함수 (Loss Function):
   • 모델이 학습 중에 최소화하려는 손실 함수를 선택해야 한다. 자연어 처리 작업에 따라 다양한 손실 함수를 사용할 수 있다.
10. 옵티마이저 (Optimizer):
    • 가중치 업데이트를 수행하는 최적화 알고리즘을 선택해야 한다. 대표적인 옵티마이저로는 Adam, SGD 등이 있다.

하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 최적화와 성능 향상을 위해 중요한 과정이다. 이러한 하이퍼파라미터들은 모델의 특성과 데이터에 따라 조절되어야 하며, 실험과 경험을 통해 최적의 조합을 찾아야 한다.

 프롬프트 상에서 실제로 적용하는 방법을 보자.

 

1. 모델 아키텍처 (Model Architecture) 설정:
   • "GPT-3 모델을 사용하여 다음 작업을 수행해 주세요."
2. 임베딩 차원 (Embedding Dimension) 설정:
   • "임베딩 차원을 768로 설정하여 결과를 생성해 주세요."
3. 시퀀스 길이 (Sequence Length) 설정:
   • "최대 시퀀스 길이를 512로 설정하여 입력 데이터를 처리하십시오."
4. 배치 크기 (Batch Size) 설정:
   • "배치 크기를 16으로 설정하여 모델을 학습해 주세요."

위의 내용을 프롬프트에 원하는 명령과 함께 입력하게 되면, 하이퍼 파라미터를 반영한 결과값이 나오게 된다.

 

또는 Top-p 등과 같은 함수를 적용할 수도 있다.

 

Top-p는 생성된 텍스트에서 가장 확률이 높은 상위 p 퍼센트의 토큰만을 유지하고 나머지를 제거하는 방법을 나타내는 언어 모델의 샘플링 기술 중 하나이다. 이 기술은 다양한 NLP 작업에서 텍스트 생성에 사용되는데, Top-p 샘플링은 다양한 선택적 대안 중 하나를 선택하거나, 텍스트 생성 과정에서 다양성을 유지하거나, 불필요한 반복을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

Top-p 샘플링의 사용법은 다음과 같다:

1. 상위 p 값을 선택: 먼저, 어떤 값을 p로 설정할지 결정한다. 일반적으로 p는 0과 1 사이의 값으로 설정되며, 예를 들어 0.7이나 0.8을 사용할 수 있다. 더 큰 p 값은 더 많은 토큰을 보존하게 되고, 더 작은 p 값은 더 많은 토큰을 제거하게 된다.
2. 텍스트 생성: 모델이 다음 토큰을 생성할 때, 이전 토큰의 확률 분포를 기반으로 상위 p 퍼센트의 토큰을 선택한다. 다시 말하면, 모델이 예측한 토큰의 확률을 내림차순으로 정렬하고 누적 확률을 계산한 후, 누적 확률이 p 이하인 토큰만을 선택한다.

예를 들어, p를 0.8로 설정하면 모델은 상위 80%의 확률을 가진 토큰만을 선택하고 나머지는 무시한다. 이를 통해 모델이 더 다양한 텍스트를 생성하거나 반복적인 내용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. Top-p 샘플링은 다양성 있는 텍스트 생성을 위해 유용하며, 대화형 AI, 기계 번역, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에서 활용된다.

 

생성형 인공지능을 우리 입맛에 맞게 사용하는 것은 쉽지 않지만, 몇 가지 기술들은 계속 찾아서 사용할 수 있다. 항상 기술에 관심을 갖고 부지런히 찾아봐야 한다.