자연어 처리의 진화 GPT 모델의 발전과 언어 모델 성능 평가

Ⅰ. 서론

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술로, 인공지능의 중요한 분야 중 하나이다. 최근 몇 년 간 인공지능 기술의 비약적인 발전과 데이터의 양적 증가가 맞물리면서 특히 자연어 처리 분야에서도 혁신적인 변화가 일어났다. 이에 따라 다양한 모델들이 개발되었고, 그 중에서도 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델은 그 자체로 큰 주목을 받고 있다. GPT 모델은 사전 학습(Pre-training)과 정밀 조정(Fine-tuning)이라는 두 단계로 학습을 진행하며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 언어의 구조와 의미를 파악하는 데 뛰어난 성과를 보였다. 이러한 발전은 언어 모델의 성능을 측정하는 방식에도 변화를 가져오고 있어, 단순히 정확도나 BLEU 점수에 국한되지 않고, 더 복잡하고 다양한 평가 기준이 필요하게 되었다. GPT 모델은 그 규모와 학습 방법에서 혁신을 이루고 있을 뿐만 아니라, 다양한 언어 작업에서 우수한 성능을 발휘하고 있다. 따라서 자연어 처리의 발전과 GPT 모델의 성과를 평가하는 것은 이 분야의 미래를 전망하는 데 중요한 의미를 가진다. 이 레포트에서는 자연어 처리의 진화 과정과 GPT 모델의 발…