대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 (7)GPT-2 학습과 추론

 

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용에 대한
개요와 전체 목차 및 저자 소개는 아래의 이전 글에서 보실 수 있습니다.

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 개요

 

 

2019년, OpenAI는 GPT-2 모델을 발표했어요.
이 모델은 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP)에서 획기적인 발전을 이룬 중요한 모델 중 하나였죠.
오늘날 우리가 사용하는 ChatGPT는 GPT-4를 기반으로 하고 있지만,
GPT-2는 현대적인 대규모 언어 모델의 토대를 닦았어요.
이번 포스팅에서는 GPT-2의 핵심적인 기술 요소, 훈련 과정, 그리고 인공지능 모델의 발전을 살펴보겠습니다.

 

1. GPT-2의 등장과 주요 특징

GPT-2는 Generatively Pre-trained Transformer(생성적 사전 훈련된 트랜스포머)의 두 번째 버전이에요. GPT 시리즈는 딥러닝을 활용해 자연어 생성을 수행하는 모델이고, 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 하죠.

주요 특징

GPT-2는 현대적인 AI 모델의 기본 구조를 갖춘 최초의 모델 중 하나예요. 주요 스펙을 살펴볼까요?

• 매개변수 개수: 16억 개 (1.6B)
• 맥락 길이(Context Length): 1,024 토큰
• 훈련 데이터 규모: 약 1,000억 개(100B) 토큰

이 숫자들이 의미하는 바는 다음과 같아요.

• 16억 개의 매개변수를 통해 모델이 학습하며, 이는 당시로서는 매우 큰 규모였지만 현재 GPT-4 같은 모델은 수천억에서 조 단위의 매개변수를 갖고 있어요.
• 컨텍스트 길이가 1,024 토큰이라, 문장을 생성할 때 최대 1,024개의 단어 또는 문자 토큰을 참고할 수 있었어요. 현대 모델들은 이보다 훨씬 긴 맥락을 활용할 수 있어요.
• 1000억 개의 토큰으로 훈련되었지만, 최신 모델들은 15조(15T) 토큰 이상의 데이터를 학습해요.

 

2. GPT-2 훈련 과정

AI 모델을 훈련한다는 것은 수많은 데이터를 바탕으로 모델이 문맥을 이해하고 예측할 수 있도록 만드는 과정이에요. GPT-2의 훈련을 살펴보면 현대 AI 모델이 어떻게 발전해왔는지 이해할 수 있어요.

훈련 비용과 최적화

2019년 당시, GPT-2를 훈련하는 데 약 4만 달러($40,000)가 소요됐어요. 하지만 현재 같은 모델을 훈련하는 데는 훨씬 적은 비용이 들죠. 실제로 한 연구자는 같은 모델을 단 하루 만에, 약 600달러로 재현할 수 있었다고 해요. 최적화를 거듭하면 100달러 이하까지 비용을 줄일 수도 있다고 하죠.

이렇게 비용이 줄어든 이유는 크게 세 가지예요.

1. 데이터 정제 기술의 발전: 데이터 필터링과 정제 기술이 발전하면서, 적은 데이터로도 더 좋은 성능을 내는 모델을 만들 수 있게 됐어요.
2. 하드웨어 성능 향상: GPU 및 TPU 같은 연산 장치의 성능이 비약적으로 향상되면서, 같은 연산을 더 빠르고 저렴하게 수행할 수 있게 됐어요.
3. 소프트웨어 최적화: 딥러닝 라이브러리와 프레임워크가 개선되면서, 같은 모델을 훨씬 효율적으로 훈련할 수 있게 됐어요.

 

 

3. GPT-2 훈련 과정의 실제 모습

훈련 과정은 수백억 개의 단어(토큰)에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 진행돼요. 한 번의 업데이트(스텝)에서 모델은 100만 개의 토큰을 학습해요.

손실 값(Loss)과 모델 성능 개선

훈련 중 가장 중요한 값 중 하나는 손실 값(Loss)이에요. 손실 값이 낮을수록 모델이 더 정확한 예측을 하고 있다는 의미죠. 아래는 훈련 과정의 흐름이에요.

1. 초기에는 모델이 완전히 랜덤한 출력을 내뱉어요. (예: "ksdhf asdjf klajsd" 같은 무작위 문자 조합)
2. 점점 훈련이 진행되면서 의미 있는 문장이 조금씩 생성되기 시작해요.
3. 최종적으로 모델이 자연스러운 문장을 만들 수 있을 때까지 손실 값을 최소화하며 최적화해요.

훈련의 목표는 예측을 개선해 자연스러운 문장을 생성하는 것이에요. 1% 정도만 훈련이 진행되었을 때는 문장이 거의 의미 없는 단어들의 나열이지만, 충분한 학습이 이루어지면 자연스러운 문장을 만들어낼 수 있어요.

 

4. 인공지능 모델 훈련의 비용과 GPU의 역할

거대한 AI 모델을 훈련하는 데는 엄청난 연산이 필요해요. 일반적인 PC나 노트북으로는 불가능하죠. 그래서 클라우드에서 강력한 GPU(Graphics Processing Unit)를 활용해 훈련을 진행해요.

AI 훈련을 위한 GPU와 데이터 센터

GPT-2를 훈련하는 데 사용된 대표적인 GPU는 NVIDIA H100 같은 고성능 AI 가속기예요. 이 GPU들은 대규모 병렬 연산을 수행해 딥러닝 모델을 빠르게 학습할 수 있도록 도와줘요.

• 단일 H100 GPU는 초당 수조 번의 연산을 수행할 수 있어요.
• 여러 개의 GPU를 하나의 서버(노드)에 연결하면 더 빠른 연산이 가능해요.
• 이런 노드들이 모이면 대규모 데이터 센터가 구축되죠.

클라우드 GPU의 가격

AI 연구자들은 보통 클라우드 서비스를 이용해 이런 고성능 GPU를 대여해서 사용해요.

• H100 8개를 포함한 서버(노드) 대여: 시간당 약 3달러/GPU
• 100,000개 이상의 GPU를 활용한 데이터센터: 수천만~수억 달러의 비용

이러한 GPU 자원은 AI 모델 훈련을 위한 "디지털 골드러시"라고도 불려요. 테크 기업들은 더 강력한 AI 모델을 개발하기 위해 끊임없이 GPU를 확보하려고 해요. 예를 들어, 일론 머스크는 10만 개 이상의 GPU를 확보하여 AI 연구에 투자하고 있어요. NVIDIA의 시가총액이 급등한 이유도 바로 이 GPU 수요 증가 때문이에요.

이번달 초에 엔비디아에서 공개한 신제품GPU인 블랙웰 아키텍처의 제품이 물량이 없어서 구하기가 어려운데요.
소문에는 중국에서 2배 비싼 가격을 주고 사가고 있다고 해요.

 

 

GPT-2는 현대 AI 모델의 초석이 되었어요. 당시에는 획기적인 기술이었지만, 오늘날의 모델들은 이를 훨씬 뛰어넘는 성능을 보이고 있죠.

• 맥락 길이: 1,024 → 100만 개 이상 (GPT-4)
• 훈련 데이터: 1,000억 → 15조 개 이상
• 훈련 비용: 4만 달러 → 100달러 이하(최적화 시)

이러한 변화는 하드웨어 발전, 데이터 품질 개선, 그리고 소프트웨어 최적화 덕분에 가능했어요. 이제 AI 모델은 더 빠르고 저렴하게 훈련할 수 있으며, 그 결과 우리 일상 속에서 더욱 자연스럽게 활용될 수 있게 되었죠.

앞으로 GPT-5와 같은 차세대 모델들이 등장하면 또 어떤 혁신이 일어날까요?
우리는 AI 기술의 가장 흥미로운 시대를 살고 있어요!