ChatGPT는 현재 대화 생성 모델 중 가장 많이 사용되는 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI가 개발하였으며, 많은 파라미터와 하이퍼 파라미터를 가지고 있습니다. 이번 블로그 게시글에서는 ChatGPT에서 사용 가능한 파라미터와 하이퍼 파라미터의 중 주요 파라미터의 정의와 종류, 그리고 각 유형별 사용법에 대해 설명하겠습니다.
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[##_Image|kage@u6CpD/btr3cJCsbcl/koWM3EbRzJbyjVGNyizdxK/img.png|CDM|1.3|{"originWidth":1920,"originHeight":834,"style":"alignCenter","width":469,"height":204,"filename":"chatgpt 파라미터.png"}_##]
파라미터란?
파라미터는 모델에서 사용되는 변수입니다. 이 변수는 모델의 구조와 함께 모델의 출력을 결정합니다. ChatGPT에서 사용되는 파라미터 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
파라미터의 종류
- length_penalty
length_penalty 파라미터는 생성된 텍스트의 길이에 대한 패널티를 조절하는 파라미터입니다. 길이 패널티를 낮추면 chatgpt 모델은 더 짧은 텍스트를 생성하고, 길이 패널티를 높이면 모델은 더 긴 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, 길이 패널티를 1.2로 설정하면 길이가 긴 텍스트를 생성할 가능성이 높아집니다.
- temperature
temperature 파라미터는 모델이 생성된 텍스트에서 다음 단어를 선택할 때 얼마나 탐험적인지를 조절하는 파라미터입니다. 낮은 temperature 값을 사용하면 모델은 더 예상 가능한 텍스트를 생성합니다. 높은 temperature 값을 사용하면 모델은 더 다양하고 창의적인 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, temperature 값을 0.7로 설정하면 모델이 더 탐험적인 텍스트를 생성할 가능성이 높아집니다.
- repetition_penalty
repetition_penalty 파라미터는 생성된 텍스트에서 반복되는 단어의 사용을 억제하는 파라미터입니다. 이 파라미터를 높이면 모델은 덜 반복되는 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, repetition_penalty 값을 1.2로 설정하면 모델은 반복되는 단어의 사용을 덜할 가능성이 높아집니다.
- top-p
top-p 파라미터는 모델이 다음에 나올 단어를 선택하는 기준을 설정하는 데 사용됩니다. 이 값이 높을수록 모델이 고려하는 단어의 범위가 넓어지며, 예측이 더욱 다양해집니다. 반대로, 이 값이 낮을수록 모델이 고려하는 단어의 범위가 좁아지며, 예측이 더욱 정확해집니다.
- beam width
beam width는 모델이 생성하는 후보 문장의 개수를 제어하는 데 사용됩니다. 이 값이 높을수록 모델이 생성하는 후보 문장의 개수가 늘어나며, 예측이 다양해집니다. 반면, 이 값이 낮을수록 모델이 생성하는 후보 문장의 개수가 줄어들며, 예측이 보다 일관적이고 정확해집니다.
글을 마치며..
이러한 파라미터들을 조절하여 GPT 모델이 생성하는 텍스트의 다양성과 예측 정확도를 조절할 수 있습니다. 다음편에서는 Chatgpt에서 사용되는 하이퍼파라미터의 종류와 사용법에 대해 알아보겠습니다.