GPT

생성적 AI(Generative AI)는 21세기 가장 혁신적인 기술 변화 중 하나입니다. 분류, 예측, 감지하는 기존 AI 시스템과 달리 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드는 물론 3차원 구조까지 생성합니다. ChatGPT의 기사 작성, Midjourney의 사실적인 예술 그림, GitHub Copilot이 댓글을 통해 전체 기능을 완성하는 기술입니다. 이 가이드에서는 Generative AI가 무엇인지, 내부적으로 어떻게 작동하는지, 이를 지원하는 주요 모델 아키텍처 및 향하고 있는 방향에 대해 설명합니다.

GPT 트랜스포머의 작동 원리: 인과 관계 셀프 어텐션(Causal Self-Attention) 설명 최근 몇 년 동안 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 인공지능 분야에 혁명을 일으켰습니다. 코딩 보조 도구부터 대화형 에이전트에 이르기까지, GPT 기반 모델은 오늘날 가장 발전된 생성형 애플리케이션의 핵심 원동력입니다. 하지만 이 기술은 실제로 어떻게 작동할까요? BERT와 같은 모델은 텍스트를 양방향으로 이해하기 위해 트랜스포머의 인코더(Encoder) 부분을 사용하는 반면, GPT는 자기회귀적(autoregressive)인 다음 토큰 예측을 위해 설계된 디코더 전용(Decoder-only) 아키텍처입니다. 이 블로그에서는 GPT 트랜스포머의 작동 원리를 명쾌하게 분석하고, 인과 관계 셀프 어텐션(causal self-attention) 메커니즘을 깊이 있게 다루며, 코드로 직접 구현해 보겠습니다.