본 책에서는 ChatGPT가 어떻게 개발되었는지에 대한 기술적 배경과 함께, 다양한 예제와 실습을 통해 이론을 실제로 적용하는 방법까지도 자세히 다루고 있습니다.
이를 통해 독자 여러분은 인공지능 모델이 어떻게 학습되고, 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것입니다. 또한, AI 기술의 윤리적 사용과 사회적 책임에 대해서도 성찰할 기회를 제공합니다.
제1장에서는 ChatGPT의 기원과 작동 원리를 체계적으로 소개하고 일부 사용 사례를 보여 줍니다.
제2장에서는 ChatGPT의 관련 배경과 유사 제품을 소개하고, InstructGPT의 작동원리와 관련 핵심 모듈을 심층 분석합니다. 또한 ChatGPT의 성공 요인과 강화 학습과 NLP의 결합 방법에 대해 탐구합니다.
제3장은 트랜스포머 기반 사전 학습 언어 모델에 대한 설명을 다루고 있습니다. 트랜스포머 아키텍처의 구조적 특징과 언어 처리 작업에서의 활용 방법을 상세하게 소개하고, 다양한 사전 학습 태스크를 통해 언어 모델이 문맥 이해 능력을 향상시키는 과정과 이로 인해 발생하는 문제와 해결책에 대해 논의합니다.
제4장은 기초 강화 학습의 이론과 실제 적용에 대해 다루고 있습니다. 에이전트가 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하여 보상을 최대화하는 방법으로 정책 그레이디언트 알고리즘을 설명하며, 다양한 강화 학습 방식과 구현에 대한 세부적인 내용을 다룹니다.
제5장에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트 학습의 도입을 다룹니다. 언어 모델이 문제를 해결하고 데이터에서 학습하는 방법과 프롬프트 학습을 통해 모델이 효율적으로 학습하고 문맥을 이해하는 방법을 설명합니다. 프롬프트를 활용한 학습 접근 방식이 언어 모델 성능을 향상시키는 다양한 사례를 소개합니다.
제6장에서는 대규모 언어 모델의 사전 학습에 필요한 기술적 접근과 방법론을 상세하게 다룹니다. 특히, 데이터 병렬 처리와 ZeRO 최적화 기술을 중심으로 모델 학습 효율성을 개선하는 방법과 메모리 최적화 및 속도 향상에 대한 기술적 해결책을 제시합니다.
제7장은 GPT 시리즈 모델의 세부적인 분석을 다루고 있습니다. 이 장에서는 GPT 모델의 구조, 작동 방식, 적용 분야 및 모델 개선 방안을 다룹니다.
제8장은 PPO 알고리즘과 RLHF 이론의 실제 적용 사례에 대해 다루며, 강화 학습이 텍스트 생성에 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 강화 학습 전략이 GPT 모델 성능 향상에 미치는 영향을 설명합니다.
제9장에서는 ChatGPT 모델을 활용한 문서 생성 문제를 다루며, PPO 강화 학습과 RLHF를 활용한 모델 학습의 실제 적용 예시를 제시하고 모델의 학습 과정과 결과물의 향상 방법을 설명합니다. 또한, 강화 학습을 통한 문제 해결 과정에서 발생하는 기술적 문제와 해결책을 논의합니다.
제10장에서는 ChatGPT의 발전 동향에 초점을 맞춥니다. AI 콘텐츠 제작 산업의 관점에서 ChatGPT를 심층적으로 분석하고, B2C와 B2B 적용 시나리오를 살펴보며, AI 콘텐츠 제작 산업의 미래를 제시합니다.
번역 과정에서 제가 가진 이해의 한계를 넘어서기 위해 끊임없이 연구하고, 여러 전문가의 조언을 구했습니다. 이 책이 여러분에게도 지식과 통찰을 제공하는 귀중한 자료가 되기를 바랍니다

난징 윈웬 테크놀로지의 수석 알고리즘 설계자이자 MLNLP(기계 학습 알고리즘 및 자연어 처리) 커뮤니티의 학술 회원인 선임 NLP 및 AI 기술자입니다. 최초의 중국어 Unilm 사전 학습 모델, 중국어 GPT 2, 챗봇, 대규모 모델 미세 조정 등을 오픈소스화했습니다. 많은 논문을 발표하고 다수의 발명 특허를 보유하고 있습니다.