chatGPT는 GPT-3에 근간을 둔 서비스로, OpenAI의 GPT-3에 사용되는 트랜스포머 아키텍처는 NLP 작업을 위해 특별히 설계된 일종의 신경망입니다. Vaswani et al.의 2017 년 논문에서 소개되었으며 이후 NLP 모델의 사실상의 표준이 되었습니다.
트랜스포머 아키텍처에서 입력 데이터는 순차적 방식이 아닌 병렬로 처리되므로 모델이 긴 데이터 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소는 모델이 예측을 할 때 입력 데이터의 다른 부분에 집중할 수 있도록 하는 주의 메커니즘입니다.
GPT-3에서 트랜스포머 아키텍처는 여러 계층으로 구성되며, 각 계층은 다중 헤드 자체 주의 메커니즘과 완전히 연결된 피드포워드 네트워크의 두 하위 계층으로 구성됩니다. 자기 주의 메커니즘을 사용하면 모델이 입력 데이터의 다른 부분에 주의를 기울이고 관련 정보를 추출할 수 있으며, 피드 포워드 네트워크는 실제 계산을 수행하고 출력을 생성합니다.
GPT-3의 다중 헤드 자기 주의 메커니즘은 모델이 텍스트 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 여러 어텐션 헤드를 사용하며, 각 어텐션 헤드는 입력 데이터의 다른 부분에 주의를 기울이고 다른 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 입력 데이터 간의 복잡한 관계를 캡처하고 보다 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
GPT-3의 피드포워드 네트워크는 ReLU 활성화 함수를 사용하는 두 개의 선형 변환으로 구성됩니다. 네트워크는 셀프 어텐션 메커니즘에서 출력을 가져와 계산이 수행되고 최종 출력이 생성되는 고차원 공간으로 변환합니다.
요약하면, OpenAI의 GPT-3에 사용되는 트랜스포머 아키텍처는 멀티 헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 완전히 연결된 피드포워드 네트워크를 갖춘 여러 계층으로 구성됩니다. 어텐션 메커니즘을 사용하면 모델이 입력 데이터의 다른 부분에 주의(attend)를 기울이고 관련 정보를 추출할 수 있으며, 피드포워드 네트워크는 실제 계산을 수행하고 출력을 생성합니다. 이와 같은 구조의 모델은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 주변 컨텍스트를 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다.