GPT-4o 같은 대형 언어 모델은 언어모델링(self-supervised language modeling) 만으로 대부분 학습한다 250611

GPT-4o 같은 대형 언어 모델은 언어모델링(self-supervised language modeling) 만으로 대부분의 학습을 합니다. 즉, 방대한 텍스트 데이터를 바탕으로 다음에 올 단어(또는 토큰)를 맞추는 작업을 반복하면서 언어의 패턴, 문법, 상식, 심지어 추론 능력까지 자연스럽게 학습하게 되는 거예요.

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왜 언어모델링만으로 가능한가?
• 풍부한 정보가 텍스트에 내포되어 있음
실제 세계의 다양한 지식과 사고방식이 텍스트 속에 녹아 있어, 다음 단어를 맞추기 위해서는 문맥, 의미, 논리, 상식 등을 이해할 수밖에 없습니다.
• 대규모 데이터와 강력한 모델 덕분에
엄청난 양의 데이터(책, 웹문서, 대화 등)와 수십억~수백억 개 파라미터의 모델이 만나면, 복잡한 언어 패턴뿐 아니라 현실 세계에 대한 기본 상식까지 습득할 수 있습니다.
• 다양한 언어 태스크를 자연스럽게 해결
문장 완성, 번역, 질문 답변, 요약, 대화 등 다양한 작업이 모두 ‘다음 단어 맞추기’ 훈련에서 터득한 언어 이해 능력을 기반으로 합니다.

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하지만 추가 학습도 있음
• GPT-4o의 기본 능력은 언어모델링에서 나오지만, 특정 작업(예: 코딩, 의료 상담 등)에 더 잘 맞추기 위해서는 별도의 미세조정(fine-tuning) 또는 강화학습(예: 인간 피드백을 통한 학습)도 적용합니다.
• 하지만 대부분의 ‘언어 이해’와 ‘생성’ 능력은 언어모델링 자기지도학습만으로도 매우 뛰어나게 만들어집니다.

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요약하자면,

GPT-4o가 대부분의 언어 능력을 갖춘 건, 대규모 텍스트 데이터로 ‘다음 단어를 맞추는’ 자기지도학습을 아주 오래, 아주 많이 해서입니다.