GPT-3

GPT-3 모델은 OpenAI에서 개발한 대규모 자연어 처리 모델이다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며,

175억 개의 파라미터를 가진 모델로서, 이전 모델에 비해 더욱 복잡한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다.

 

출처 : http://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations

GPT-3 모델의 구조

GPT-3 모델은 다양한 크기의 Transformer 블록으로 구성된다. 이 모델은 총 96개의 Transformer 블록을 가지며, 각 블록은 서로 다른 크기의 Multi-Head Attention 레이어와 Feed-Forward 레이어로 구성된다. 또한, 입력 데이터의 길이에 상관없이 유연하게 대응할 수 있는 Absolute Positional Encoding 기법을 사용하여 위치 정보를 인코딩한다.

GPT-3 모델 구조를 간략하게 샘플로 구현하면 아래와 같다

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer

class GPT3(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, max_len):
        super(GPT3, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = nn.Parameter(torch.zeros(1, max_len, d_model))
        self.transformer_blocks = nn.ModuleList(
            [nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward) for _ in range(num_layers)]
        )
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = x + self.pos_encoding[:, :x.size(1), :]
        for block in self.transformer_blocks:
            x = block(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# Initialize tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# Define input text
input_text = "This is an example sentence."

# Tokenize the input text
input_tokens = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# Initialize GPT-3 model
model = GPT3(vocab_size=tokenizer.vocab_size, d_model=768, nhead=12, num_layers=12, dim_feedforward=3072, max_len=512)

# Get output from GPT-3 model
output_tokens = model(input_tokens)

# Get top token from the output
top_token = torch.argmax(output_tokens[0], dim=1)

# Decode the top token to text
output_text = tokenizer.decode(top_token)

print("Input:", input_text)
print("Output:", output_text)

위 코드에서 GPT3 클래스는 PyTorch의 nn.Module 클래스를 상속받아 구현되었다.
이 모델은 nn.Embedding 클래스를 사용하여 입력 데이터를 임베딩하고, nn.Parameter 클래스를 사용하여 위치 정보를 인코딩한다.
또한 nn.TransformerEncoderLayer 클래스를 사용하여 Transformer 블록을 구성하고, nn.ModuleList 클래스를 사용하여 여러 개의 Transformer 블록을 순차적으로 적용하며, 최종적으로 nn.Linear 클래스를 사용하여 출력 값을 생성한다.
(단, 이 코드는 GPT-3 모델의 학습과정과 같은 자세한 구현이 포함되어 있지 않으므로, 실제 GPT-3 모델과는 차이가 있을 수 있다.)

GPT-3 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

• 대규모 Transformer 모델 구조를 사용

• 데이터 세트에서 self-supervised 학습을 통해 높은 성능을 달성

• Zero-Shot 및 Few-Shot 학습 가능

• 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크에서 우수한 성능을 보임

GPT-3 모델의 학습 방법

GPT-3 모델은 self-supervised 학습 방법을 사용하여 학습한다. 이 학습 방법은 큰 양의 텍스트 데이터를 모델에 입력하고, 모델은 이 데이터를 기반으로 자연어 처리 태스크를 수행하는 방법이다. 이렇게 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하고, 이를 토대로 새로운 데이터를 생성할 수 있다.

GPT-3 모델의 학습 데이터는 큰 양의 웹 문서와 책, 뉴스, 블로그 등 다양한 매체에서 수집된다. 이러한 데이터를 기반으로 모델은 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 발휘하며, Zero-Shot 및 Few-Shot 학습 방법을 사용하여 새로운 태스크에 대한 학습도 가능하다.

OpenAI API를 사용하여 GPT-3 모델을 활용한 자연어 처리 예제 코드

GPT-3 모델은 Python 패키지인 OpenAI API를 사용하여 쉽게 사용할 수 있다. 먼저, OpenAI API를 설치하고 API 키를 발급받아야 하는데 API 키 발급 방법은 OpenAI 웹사이트에서 확인할 수 있다.

import openai
import os

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

다음은 GPT-3 모델을 사용한 문장 생성 예제 코드 이다.

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = "your_openai_api_key"

# Define input text
input_text = "This is an example sentence."

# Generate output text using GPT-3
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=input_text,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7,
)

# Get output text from the response
output_text = response.choices[0].text.strip()

print("Input:", input_text)
print("Output:", output_text)

 

이 코드는 OpenAI API의 Completion 클래스를 사용하여 문장 생성 요청을 보내고, 생성된 문장을 반환한다.
이때, engine 파라미터는 사용할 GPT-3 모델을 선택하며, max_tokens 파라미터는 생성할 문장의 최대 길이를 지정한다.

temperature 파라미터는 생성된 문장의 창의성을 조절하는 역할을 한다.

다음은 GPT-3 모델을 사용한 기계 번역 예제 코드이다.

def translate_text(text, target_language):
    # 번역 요청
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=f"translate '{text}' into {target_language}",
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    # 응답에서 번역된 텍스트 반환
    return response.choices[0].text.strip()

이 코드는 prompt 파라미터에 번역할 문장과 번역 대상 언어를 입력하여 번역 요청을 보낸다.

target_language 파라미터는 번역 대상 언어를 지정한다.