✔ ChatGPT의 작동 원리, 쉽게 이해하기
OpenAI의 ChatGPT는 **"생성형 인공지능"**으로 불리는 기술의 대표 사례입니다. 이 기술의 핵심은 사용자의 질문이나 지시에 맞춰, 사람이 쓴 것 같은 텍스트를 자동으로 생성하는 것입니다. 많은 사람들이 마치 사람과 대화하는 것 같다고 느끼는 이유도 이 때문입니다.
그렇다면 ChatGPT는 어떻게 이렇게 자연스럽게 대화할 수 있는 걸까요? 이제 그 작동 원리를 배경부터 차근차근 정리해드리겠습니다.
1. GPT의 시작과 발전
GPT는 **"Generative Pre-trained Transformer"**의 줄임말입니다.
OpenAI는 2018년 GPT-1을 시작으로, 이후 GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4까지 발전시켜왔습니다.
- Pre-trained(사전학습): 인터넷에 공개된 수많은 글(웹페이지, 책, 논문, 코드 등)을 읽고 통계적으로 단어와 문장 구조를 학습함
- Transformer 구조: 구글이 개발한 자연어 처리 모델 구조로, 문맥을 이해하는 데 매우 뛰어남
- Generative: 입력을 바탕으로 새롭게 텍스트를 생성함
이처럼 GPT는 인터넷상의 방대한 텍스트를 기반으로 사전학습되어, 사람이 주는 **프롬프트(prompt)**에 대해 그럴듯한 응답을 생성할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
2. GPT의 작동 원리
GPT의 작동은 크게 3단계로 나뉩니다.
1단계: 사전학습(Pre-training)
- 수십억 개의 문장, 단어 조합을 통해 단어 간의 관계를 통계적으로 학습합니다.
- 예: “나는 밥을 ____” → 가장 가능성 높은 단어가 “먹었다”라고 판단하는 방식입니다.
- 이때 사람의 정답을 주는 게 아니라, 다음에 올 단어를 예측하도록 학습합니다.
2단계: 미세조정(Fine-tuning)
- AI가 조금 더 인간 친화적인 답변을 할 수 있도록 추가 훈련을 합니다.
- 예를 들어, 부적절한 답변이나 위험한 내용을 걸러내는 규칙들을 학습시키기도 합니다.
- OpenAI는 이때 **인간 피드백(RLHF: Reinforcement Learning with Human Feedback)**을 활용합니다.
3단계: 실제 사용(추론, Inference)
- 사용자가 입력한 질문에 대해, 이전 문맥을 고려하여 가장 그럴듯한 답변을 실시간으로 생성합니다.
- “확률적으로 다음에 올 단어는 무엇이 적절한가?”를 계산하여 답을 구성합니다.
3. 핵심기술
1) 토큰 단위로 작동
- GPT는 글자를 하나씩 처리하지 않고, **‘토큰(Token)’**이라는 단어 단위를 처리합니다.
- 예: "ChatGPT는 똑똑해요" → ["Chat", "GPT", "는", "똑", "똑", "해", "요"]
- 각 토큰은 **수치 벡터(숫자 목록)**로 바뀌어 컴퓨터가 처리할 수 있게 됩니다.
2) Attention 메커니즘
- 입력된 문장 전체를 보며 중요한 단어에 더 집중합니다.
- 예: “나는 어제 서울에서 친구를 만났습니다.”라는 문장에서 ‘서울’과 ‘친구’의 관계를 파악해 문맥 이해도를 높입니다.
3) 확률 기반의 단어 예측
- ChatGPT는 수많은 후보 중에서 가장 그럴듯한 다음 단어를 순차적으로 이어 붙이며 문장을 완성합니다.
4. ChatGPT 활용도를 높이는 핵심 팁
1) 구체적으로 질문하기
- ❌ "좋은 여행지 알려줘"
- ✅ "5월에 3박 4일로 혼자 떠나기 좋은 국내 여행지 추천해줘. 대중교통 편리하고 조용한 곳으로"
프롬프트가 구체적일수록 답변도 만족스럽습니다.
2) 역할을 부여하라
ChatGPT는 특정 역할을 설정해주면 그에 맞게 말투와 정보를 조정합니다.
- ✅ “당신은 지금부터 마케팅 전문가야. 스타트업 초기 마케팅 전략을 알려줘”
- ✅ “의대 교수처럼 설명해줘. 의료 용어도 정확히 써 줘”
3) 단계별로 요구하라
- "AI 관련 기술을 설명해줘"보다
- ✅ “1단계: AI의 정의, 2단계: 머신러닝과의 차이점, 3단계: 실제 사례로 설명해줘”처럼 구조화된 요청이 효과적입니다.
4) 수정과 반복을 적극 활용
한 번에 완벽한 답을 기대하기보다는,
- “조금 더 짧게”
- “중학생이 이해할 수 있게 바꿔줘”
- “문장을 더 자연스럽게 다듬어줘”
이런 피드백을 반복해서 주면 원하는 결과에 근접할 수 있습니다.
5) 서식 있는 결과물 요청
ChatGPT는 글의 형식도 자유롭게 조절할 수 있습니다.
- “표로 정리해줘”
- “보고서 형식으로 요약해줘”
- “슬라이드 발표용 핵심 문장만 뽑아줘”
#실전 적용 예시
| 단순 질문 | ❌ 낮음 | “ChatGPT란?” |
| 구체 질문 | ✅ 높음 | “ChatGPT의 GPT-4 모델이 GPT-3.5와 어떤 점에서 다른지 비교해줘” |
| 역할 부여 | ✅ 매우 높음 | “IT 기자처럼 GPT-4의 특징을 A4 1장 분량으로 정리해줘” |
| 피드백 반복 | 🔥 최고 | “방금 작성한 글을 더 간결하게 고쳐줘. 중복 표현은 빼고, 문어체로 바꿔줘” |
5. 결론 및 전망
ChatGPT는 단순히 인터넷 정보를 긁어오는 것이 아니라, 기존에 학습한 데이터로부터 가장 자연스러운 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다.
즉, 우리가 하는 질문에 대해 이미 ‘답’을 알고 있다기보다는, 그럴듯한 답변을 생성하는 알고리즘에 가깝습니다.
이러한 기술은 단순한 채팅을 넘어서, 문서 작성, 번역, 코딩, 요약, 분석, 검색 보조 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다.
앞으로 GPT 기술은 의료, 법률, 교육, 콘텐츠 제작 등 거의 모든 영역에서 ‘AI 비서’ 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.
# 폴리테크 인사이드에서 계속됩니다!