GPT

GPT의 핵심 기술적 기반은 트랜스포머 아키텍처이다. 이 아키텍처는 2017년 구글 연구팀이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"에서 제안된 신경망 구조로, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)을 대체하며 자연어 처리 분야에 혁신을 가져왔다. 트랜스포머의 가장 큰 특징은 어텐션 메커니즘, 특히 셀프 어텐션(Self-Attention)을 핵심 연산으로 사용한다는 점이다.

셀프 어텐션은 입력된 모든 단어(토큰)들이 서로를 동시에 참조하여 그 관계를 계산하는 방식을 말한다. 예를 들어, "그는 동물원에서 코끼리를 보았다"라는 문장에서 "그"와 "보았다"의 관계, "코끼리를"과 "보았다"의 관계를 병렬적으로 분석한다. 이 과정에서 각 단어는 쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value)라는 세 가지 벡터로 변환되고, 이를 통해 다른 모든 단어와의 연관성 점수(어텐션 가중치)를 계산한다. 이 구조는 문장 내 장기 의존 관계를 효과적으로 포착할 수 있으며, 순차적 계산이 필요한 RNN과 달리 병렬 처리가 가능해 학습 속도와 효율성이 크게 향상되었다.

트랜스포머 아키텍처는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 블록으로 구성되지만, GPT와 같은 자회귀 언어 모델은 주로 디코더 구조를 변형하여 사용한다. GPT의 디코더 블록은 셀프 어텐션 층과 피드포워드 신경망 층으로 이루어져 있으며, 마스크드 어텐션(Masked Attention)을 적용한다. 마스크드 어텐션은 모델이 문장을 생성할 때, 현재 예측하고 있는 단어의 위치보다 미래에 있는 단어 정보를 참조하지 못하도록 가리는 역할을 한다. 이를 통해 모델은 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 다음 단어를 예측하는 언어 모델링 작업을 수행할 수 있다.

GPT 모델의 학습은 크게 사전 학습과 파인튜닝이라는 두 단계로 구성된다. 이 두 단계 접근법은 모델이 광범위한 일반 지식을 습득한 후 특정 작업에 맞게 조정될 수 있도록 하여 효율성과 성능을 높인다.

사전 학습 단계에서는 모델에 방대한 양의 텍스트 데이터를 입력하여 언어의 기본적인 패턴, 문법, 사실 관계, 그리고 스타일을 학습시킨다. 이 과정은 자기 지도 학습 방식으로 진행되며, 모델은 주어진 텍스트의 일부 단어를 가린 후 그 단어를 예측하거나, 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 훈련받는다. 이를 통해 모델은 단어와 문장 간의 통계적 관계와 맥락적 의미를 내재화하게 된다. 사전 학습에 사용되는 데이터는 인터넷 문서, 책, 기사 등 다양한 출처에서 수집되며, 이 단계에서 획득한 지식이 모델의 핵심 역량을 형성한다.

파인튜닝 단계는 사전 학습으로 얻은 범용적인 언어 모델을 특정 작업이나 도메인에 더 적합하도록 미세 조정하는 과정이다. 예를 들어, 질의응답, 텍스트 요약, 또는 감정 분석과 같은 구체적인 작업을 위해, 해당 작업에 특화된 비교적 소량의 레이블이 달린 데이터셋으로 모델을 추가 훈련시킨다. 파인튜닝은 모델의 가중치를 작은 폭으로 업데이트하여, 사전 학습된 일반 지식을 유지하면서도 목표 작업의 성능을 최적화한다. 이 단계는 모델의 출력을 더 안전하고 유용하게 조정하는 지시 튜닝이나, 인간의 선호도를 반영하여 조정하는 RLHF와 같은 기법을 포함하기도 한다.

GPT의 생성 과정은 자연어 처리의 기본 단위인 토큰으로 입력 텍스트를 분해하는 것에서 시작한다. 토큰화는 단어, 하위 단어(subword), 또는 문자 단위로 텍스트를 나누는 과정이다. GPT 시리즈는 주로 BPE와 같은 하위 단어 토큰화 방식을 사용하여 어휘 집합을 구성한다. 이 방식은 빈번히 등장하는 문자열을 하나의 토큰으로, 희귀한 단어는 여러 개의 하위 단어 토큰으로 분리하여 처리 효율성과 모델의 일반화 능력을 높인다.

토큰화된 입력 시퀀스는 임베딩 레이어를 통해 고차원 벡터로 변환된 후, 트랜스포머 모델의 다중 어텐션 메커니즘을 통과한다. 모델은 이 과정에서 각 토큰과 문맥 내 다른 모든 토큰 간의 관계를 분석하고, 다음에 등장할 가장 확률이 높은 토큰을 순차적으로 예측한다. 생성은 보통 사용자가 제공한 프롬프트에 이어, 모델이 예측한 토큰을 차례대로 출력 시퀀스에 추가하는 자회귀 방식으로 진행된다.

생성의 세부 동작은 온도와 탑-p 샘플링 같은 매개변수에 의해 제어된다. 온도 값이 낮으면 모델의 예측이 더 확실하고 보수적이 되어, 높은 확률을 가진 토큰이 선택될 가능성이 커진다. 반면 온도 값이 높으면 출력이 더 다양하고 창의적으로 변한다. 탑-p 샘플링은 누적 확률이 특정 값 p에 도달할 때까지의 토큰 풀에서만 다음 토큰을 샘플링함으로써, 의미 없는 저확률 토큰이 생성되는 것을 방지한다.

이 과정은 모델이 종료 토큰을 생성하거나, 미리 설정된 최대 길이에 도달할 때까지 반복된다. 최종적으로 생성된 토큰 ID 시퀀스는 다시 인간이 읽을 수 있는 텍스트 문자열로 복원되어 사용자에게 출력된다.

GPT-1은 2018년 6월에 공개된 최초의 모델이다. 트랜스포머 아키텍처의 디코더 부분만을 사용한 언어 모델링 접근법을 도입했으며, BooksCorpus 데이터셋으로 사전 학습되었다. 이 모델은 지도 학습 없이도 다양한 NLP 작업에 적용 가능한 일반적인 언어 이해 능력을 보여주었다.

GPT-2는 2019년 2월에 발표되었으며, 모델 크기와 데이터셋을 대폭 확장했다. 파라미터 수는 15억 개에 달했고, 웹에서 수집한 더 다양하고 방대한 텍스트 데이터(WebText)로 학습되었다. 이 모델은 제로샷 러닝 성능이 뛰어나 특정 작업에 대한 파인튜닝 없이도 상당히 일관된 텍스트를 생성할 수 있음을 입증했다.

GPT-3는 2020년 5월에 공개되어 혁신적인 도약을 이루었다. 파라미터 수가 1750억 개로 급증했고, 더욱 정제된 대규모 데이터셋을 사용했다. 퓨샷 러닝과 제로샷 러닝 능력이 매우 강화되어, 단 몇 개의 예시나 지시만으로도 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 이 모델의 성공은 생성형 AI의 상용화와 대중화에 결정적인 계기를 마련했다.

GPT-4는 2023년 3월에 출시된 최신 주요 모델이다. 정확한 파라미터 수는 공개되지 않았으나, GPT-3보다 훨씬 큰 규모로 추정된다. 가장 큰 진보는 멀티모달 기능을 도입하여 텍스트와 이미지를 모두 입력으로 처리할 수 있게 된 점이다. 또한 사실성, 신뢰성, 그리고 유해한 콘텐츠 생성 방지 측면에서 이전 모델 대비 상당한 개선이 이루어졌다.

GPT-1부터 GPT-4에 이르는 모델의 발전은 모델 규모(매개변수 수)의 기하급수적 증가와 성능의 비약적 향상을 동반했다. 초기 모델은 비교적 적은 매개변수로 언어 이해의 가능성을 탐구했으나, 후속 모델은 방대한 데이터와 계산 자원을 통해 보다 복잡하고 정교한 작업을 수행하는 능력을 획득했다.

모델 규모의 변화는 다음 표와 같다.

성능 변화는 단순한 매개변수 증가를 넘어, 모델의 능력 범위와 신뢰성에서 두드러진다. GPT-3는 방대한 규모 덕분에 특별한 파인튜닝 없이도 지시문과 몇 가지 예시만으로 다양한 작업을 수행하는 Few-shot 학습 능력을 보여주었다. 이후 GPT-4는 코딩, 창의적 글쓰기, 복잡한 추론 등에서 훨씬 높은 정확도와 일관성을 달성했으며, 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 멀티모달 기능을 추가했다.

그러나 규모 확대는 한계 없이 지속 가능한 전략은 아니다. 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 계산 자원과 에너지 소비가 급증하며, 성능 향상도 점차 둔화되는 경향을 보인다[4]. 이에 따라 최근 연구는 모델 효율성, 알고리즘 개선, 특화된 아키텍처 탐구 등 규모 외의 성능 향상 방안에 더 많은 주목을 기울이고 있다.

GPT의 핵심 기능은 주어진 프롬프트나 문맥을 바탕으로 자연스럽고 일관된 텍스트를 생성하고 완성하는 것이다. 이는 단순히 다음 단어를 예측하는 것을 넘어, 긴 문단, 이야기, 시, 보고서 등 다양한 형식의 글을 만들어낼 수 있다.

모델은 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하며 언어의 통계적 패턴, 문법, 스타일, 논리적 흐름을 내재화한다. 사용자가 문장의 시작 부분이나 중간 단어를 입력하면, 모델은 학습된 지식을 바탕으로 가장 그럴듯한 후속 텍스트를 생성한다. 생성 방식은 일반적으로 자회귀 모델링 방식을 따르며, 이전에 생성된 토큰을 조건으로 다음 토큰을 순차적으로 예측한다.

텍스트 완성 기능은 여러 형태로 활용된다. 예를 들어, 이메일 초안 작성, 블로그 포스트 아이디어 확장, 마케팅 문구 생성, 소설 플롯 구상 등에 사용된다. 또한, 특정 형식(예: JSON, XML)이나 특정 어조(예: 공식적, 캐주얼)를 지시하는 프롬프트를 주면 그에 맞춰 텍스트를 생성할 수 있다.

이 과정에서 생성의 창의성과 일관성을 조절하는 온도 및 탑-p 샘플링과 같은 매개변수가 중요한 역할을 한다. 높은 온도 값은 더 다양하고 예측 불가능한 출력을, 낮은 온도 값은 더 안정적이고 예측 가능한 출력을 유도한다.

GPT는 사용자의 질문이나 지시를 이해하고, 맥락에 맞는 자연스러운 응답을 생성하는 대화 기능을 제공한다. 이는 단순한 질의응답을 넘어, 이전 대화 내용을 기억하며 일관된 대화 흐름을 유지하는 대화형 AI의 핵심 능력에 해당한다.

대화 과정은 일반적으로 사용자 입력을 토큰화하여 모델에 제공하는 것으로 시작한다. 모델은 트랜스포머 아키텍처를 통해 입력 시퀀스의 패턴과 문맥을 분석하고, 다음에 올 가장 적절한 단어나 문장을 순차적으로 생성한다. 이를 통해 특정 사실을 묻는 질문에 대한 답변, 상담, 역할극, 창의적인 이야기 만들기 등 다양한 형태의 상호작용이 가능해진다.

질의응답 성능은 모델의 규모와 학습 데이터의 양과 질에 크게 의존한다. 더 큰 모델과 방대한 다양한 텍스트 데이터를 학습할수록 세부적인 지식과 복잡한 추론이 요구되는 질문에 더 정확하게 답할 수 있다. 그러나 모델은 학습 데이터에 존재하는 정보를 바탕으로 답변을 생성하기 때문에, 사실과 다른 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상이나 학습 데이터에 내재된 편향성이 응답에 반영될 수 있다는 한계를 지닌다.

GPT는 자연어 처리 능력을 바탕으로 프로그래밍 언어 코드를 작성하고, 다양한 언어 간 텍스트 번역을 수행하는 데 탁월한 성능을 보인다.

코드 작성 기능은 주로 프로그래밍 질의에 응답하거나, 주석으로 설명된 기능을 실제 코드로 구현하는 형태로 이루어진다. GPT는 Python, JavaScript, Java, C++ 등 주요 프로그래밍 언어의 구문과 일반적인 패턴을 학습했기 때문에, 사용자가 요구하는 알고리즘 설명이나 기능 명세를 바탕으로 대체로 정확한 코드 조각을 생성할 수 있다. 이는 개발자의 생산성을 높여 반복적인 보일러플레이트 코드 작성이나 일반적인 문제 해결에 유용하게 활용된다. 또한 생성된 코드에 대한 설명을 요청하거나, 특정 코드의 오류를 찾아 수정해 달라는 요청에도 응답할 수 있다.

번역 기능은 기존의 규칙 기반 또는 통계 기반 기계 번역 시스템과는 다른 접근 방식을 취한다. GPT는 방대한 다국어 텍스트 데이터를 사전 학습하면서 언어 간의 의미적 맵핑을 내재적으로 습득한다. 이로 인해 문맥을 이해하고 관용구나 문화적 뉘앙스를 고려한 더 자연스러운 번역이 가능해진다. 단순한 단어 대 단어 치환이 아닌, 전체 문장이나 문단의 의미를 파악하여 목표 언어의 자연스러운 표현으로 재구성한다는 특징이 있다. 그러나 학습 데이터의 품질과 양에 의존하기 때문에, 희귀 언어나 매우 전문적인 분야의 번역에서는 정확도가 떨어질 수 있다.

코드 작성과 번역 작업 모두 GPT의 핵심 작동 방식인 자연어 생성의 연장선에 있다. 모델은 주어진 프롬프트(예: "파이썬으로 이진 탐색 트리를 구현해줘" 또는 "다음 영어 문장을 한국어로 번역해줘")를 토큰화하고, 학습된 패턴을 기반으로 가장 그럴듯한 다음 토큰 시퀀스를 순차적으로 생성하여 결과를 완성한다. 이 과정에서 모델의 성능은 학습 데이터에 포함된 코드와 번역 예제의 질과 다양성에 크게 영향을 받는다.

GPT는 다양한 형태의 텍스트 기반 콘텐츠를 생성하는 데 널리 활용된다. 이는 마케팅 문구, 블로그 글, 기사 초안, 소설 및 시나리오 구상, 소셜 미디어 게시물 작성 등 광범위한 영역을 포괄한다. 사용자는 간단한 프롬프트나 개요를 제공함으로써 모델로부터 완성도 있는 초안을 빠르게 얻을 수 있으며, 이를 기반으로 수정과 다듬기를 진행한다. 이는 특히 아이디어 발산 단계나 초기 작성 단계에서 창작자의 생산성을 크게 향상시킨다.

특히 광고 카피나 제품 설명문과 같은 상업적 콘텐츠 제작에서 GPT의 역할이 두드러진다. 모델은 타겟 고객층의 특성과 원하는 톤을 지시받아 여러 가지 버전의 문안을 생성할 수 있다. 예를 들어, 젊은 층을 대상으로 한 캐주얼한 문체와 전문가를 대상으로 한 형식적인 문체를 동일한 내용으로 각각 만들어낼 수 있다. 이는 A/B 테스트를 위한 다양한 옵션을 신속하게 마련하는 데 유용하다.

그러나 생성된 콘텐츠는 완전한 최종본이라기보다는 창작 과정의 보조 도구로 간주된다. GPT가 생성한 내용은 사실 오류나 논리적 비일관성, 즉 환각(Hallucination) 현상을 포함할 가능성이 있으며, 독창성 측면에서도 한계가 있다. 따라서 전문적인 콘텐츠 제작에서는 인간 편집자의 검증, 사실 확인, 창의적 개입이 필수적이다. 결국 GPT는 인간의 창의적 작업 흐름을 가속화하는 강력한 도구이지만, 창작의 주체를 대체하지는 않는다.

GPT는 개인화 학습, 과제 지원, 언어 습득 등 다양한 교육 현장에 활용됩니다. 교사는 수업 계획안 작성, 평가 문항 생성, 복잡한 개념에 대한 설명 자료 제작을 위해 모델을 보조 도구로 사용할 수 있습니다.

학생의 학습 지원 측면에서는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

그러나 교육적 사용에는 주의가 필요합니다. 모델이 생성한 정보의 정확성을 반드시 검증해야 하며, 학생이 과도하게 의존하여 비판적 사고나 직접적인 문제 해결 능력을 저해하지 않도록 지도해야 합니다. 또한, 생성된 콘텐츠를 그대로 과제로 제출하는 표절 문제와 교육 기회의 불평등[5] 등 윤리적 고려사항도 함께 논의됩니다.

GPT 기반 도구는 다양한 비즈니스 업무를 자동화하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 활용된다. 주요 응용 분야는 고객 지원, 마케팅, 내부 문서 처리, 데이터 분석 등으로 구분된다.

고객 지원 분야에서는 챗봇과 가상 에이전트가 24시간 상담을 제공하여 응대 시간을 단축한다. 이는 단순 문의 응답부터 문제 해결 안내, 예약 관리까지 폭넓게 적용된다. 마케팅 및 콘텐츠 제작에서는 이메일 초안 작성, 소셜 미디어 게시물 생성, 광고 카피 제작 등을 지원한다. 또한 고객 리뷰나 피드백을 분석하여 시장 동향을 파악하는 데도 사용된다.

내부 업무 프로세스에서는 보고서 요약, 회의록 작성, 계약서 검토 및 초안 작성과 같은 문서 작업 자동화에 효과적이다. 데이터 분석 분야에서는 대량의 텍스트 데이터에서 핵심 정보를 추출하거나, 구조화되지 않은 데이터를 정리하여 의사 결정을 지원한다. 다음은 주요 비즈니스 자동화 적용 사례를 정리한 표이다.

이러한 자동화는 인력이 반복적이고 시간 소모적인 작업에서 해방되어 보다 창의적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. 그러나 비즈니스 결정을 완전히 위임하기보다는 보조 도구로 활용하고, 생성된 내용의 정확성과 적절성은 인간의 검토를 통해 보완해야 한다는 점이 중요하다[6].

환각 현상은 GPT와 같은 대규모 언어 모델이 사실이 아니거나 근거가 없는 정보를 자신 있게 생성하는 것을 가리킨다. 이는 모델이 훈련 데이터에 존재하지 않는 관계를 유추하거나, 지식의 한계를 인지하지 못한 채 일관성 있는 텍스트를 생성하려는 특성에서 비롯된다. 모델은 확률 기반으로 다음 토큰을 예측할 뿐, 정보의 진위를 판단하는 능력이 없기 때문에 발생한다[7].

이 현상은 주로 다음과 같은 형태로 나타난다.

환각 현상은 모델의 신뢰성을 크게 저해하는 주요 한계로, 특히 의료, 법률, 뉴스 등 사실 정확성이 필수적인 분야에서의 적용을 어렵게 만든다. 이를 완화하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 외부 지식 소스를 참조하거나, 생성된 내용에 대한 사실 확인 프로세스를 도입하는 등의 방법이 연구되고 있다.

GPT 모델은 방대한 양의 인터넷 텍스트 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적, 역사적 편향을 그대로 반영하거나 증폭시킬 위험이 있다. 이는 모델의 출력에서 성별, 인종, 종교, 정치적 성향 등에 대한 고정관념이나 불공정한 표현으로 나타날 수 있다. 예를 들어, 특정 직업을 특정 성별과 연관 짓거나, 특정 문화 집단을 부정적으로 묘사하는 내용을 생성할 수 있다[8]. 이러한 편향성은 모델이 다양한 사용자 집단에게 공정하지 않은 서비스를 제공하거나, 기존의 사회적 불평등을 재생산하는 결과를 초래할 수 있다.

편향성 문제는 더 넓은 AI 윤리 차원의 도전 과제와 연결된다. 주요 윤리적 문제로는 생성된 콘텐츠의 책임 소재 불명확성, 악의적 사용 가능성(가짜 뉴스 생성, 사기성 콘텐츠 제작, 증오 발언 조장 등), 그리고 사생활 침해 우려가 있다. 또한, 모델 개발에 투입되는 거대한 자원과 데이터 수집 과정이 특정 기업이나 국가에 권력을 집중시키고, 디지털 격차를 심화시킬 수 있다는 비판도 제기된다.

이러한 문제를 완화하기 위해 연구자와 개발자들은 여러 방법을 모색하고 있다. 주요 접근법은 다음과 같다.

편향성과 윤리적 문제는 기술적 결함이 아닌, 기술이 사회 시스템과 상호작용하는 과정에서 발생하는 복합적 과제이다. 따라서 기술적 해결책만으로는 부족하며, 사회과학, 법학, 철학 등 다양한 분야의 전문가와의 협력과 지속적인 사회적 논의가 필수적이다.

GPT와 같은 대규모 언어 모델의 학습과 운영에는 막대한 양의 계산 자원과 전력이 소모된다. 모델의 매개변수 규모가 커지고 학습 데이터셋이 방대해질수록 필요한 GPU 또는 TPU 클러스터의 규모와 학습 시간은 기하급수적으로 증가한다. 예를 들어, GPT-3의 학습에는 수천 개의 고성능 프로세서가 수주 동안 동작했으며, 이 과정에서 수백 메가와트시(MWh) 규모의 전력이 소비된 것으로 추정된다[9]. 이는 상당한 탄소 배출을 동반하며, AI의 환경적 발자국에 대한 우려를 낳고 있다.

운영(추론) 단계에서도 자원 소모는 지속된다. 수억 명의 사용자가 모델에 접근할 때, 각각의 질의응답을 처리하기 위해 데이터 센터의 서버는 지속적으로 전력을 소비한다. 모델의 응답 생성 속도와 정확도를 높이기 위해 더 큰 모델을 상주시키는 것은 에너지 효율성을 더욱 악화시킬 수 있다.

이에 대한 대응으로 연구자들과 기업들은 여러 방향으로 접근하고 있다. 주요 노력은 다음과 같다.

이러한 기술적 발전과 더불어, 모델의 환경 비용을 투명하게 보고하고, 더 작은 규모의 효율적인 모델(예: 경량화 모델)을 특정 작업에 활용하는 것도 중요한 해결 방안으로 고려된다. 지속 가능한 인공 지능 발전을 위해서는 성능 향상과 자원 소모 간의 균형을 찾는 지속적인 연구와 정책적 논의가 필요하다.

GPT-4는 텍스트 입력과 출력만을 지원했던 이전 모델들과 달리, 이미지와 텍스트를 모두 입력으로 받아 텍스트를 생성하는 멀티모달 기능을 도입했다. 이는 모델이 그림, 사진, 도표, 스크린샷 등 시각적 정보를 이해하고 그에 대한 설명, 분석, 답변을 생성할 수 있게 함을 의미한다. 예를 들어, 손으로 그린 웹사이트 스케치를 입력받아 실제 HTML 코드를 생성하거나, 그래프 이미지를 분석하여 데이터 추세를 설명하는 것이 가능해졌다.

향후 발전 방향은 이러한 멀티모달성을 더욱 확대하여 음성, 비디오, 3D 모델 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 포괄적인 인공지능 시스템으로 진화하는 것이다. 음성 인식 및 합성 기술과의 통합은 실시간 대화형 AI 어시스턴트의 능력을 획기적으로 향상시킬 전망이다. 또한 비디오 콘텐츠를 이해하고 요약하거나, 물리적 환경을 이해하는 데 필요한 3D 공간 정보를 처리하는 기능도 중요한 연구 과제로 부상하고 있다.

이러한 확장은 단순히 입력 형태의 증가를 넘어, 다양한 모달리티 간의 깊은 상호작용과 추론을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 한 장면에 대한 텍스트 설명, 해당 장면의 이미지, 그리고 그에 수반되는 음향 효과를 함께 분석하여 맥락을 통합적으로 이해하는 방식이다. 이를 위해서는 방대한 양의 멀티모달 데이터에 대한 사전 학습과 새로운 신경망 아키텍처의 개발이 필요하다.

GPT와 같은 범용 대규모 언어 모델의 성공 이후, 특정 도메인의 지식과 작업에 최적화된 전문 분야 특화 모델의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 모델은 의학, 법률, 금융, 과학 연구, 소프트웨어 공학 등 복잡한 전문성을 요구하는 분야에서 높은 정확도와 신뢰성을 제공하는 것을 목표로 한다. 범용 모델을 특정 분야의 방대한 데이터로 추가 학습하거나, 처음부터 해당 도메인의 데이터로 구축하는 방식을 취한다.

의료 분야에서는 메드-팜이나 BioGPT와 같은 모델이 두드러진다. 이들은 수많은 의학 논문, 임상 보고서, 전자 건강 기록을 학습하여 질병 진단 지원, 의학 문헌 요약, 신약 후보 물질 탐색 등의 작업을 수행한다. 법률 분야에서는 로이어 GPT나 CaseText의 카라와 같은 도구가 판례 분석, 법률 문서 초안 작성, 계약서 검토를 자동화한다. 금융 분야에서는 시장 보고서 생성, 리스크 분석, 규정 준수 모니터링에 특화된 모델이 개발되고 있다.

전문 분야 모델의 발전은 몇 가지 주요 방향으로 나뉜다. 첫째, 도메인 특화 데이터로의 파인튜닝을 통해 정확도를 극대화하는 것이다. 둘째, 전문 지식을 지식 그래프나 데이터베이스 형태로 모델에 연결하여 환각(Hallucination) 현상을 줄이고 사실적 정확성을 보장하는 검색 증강 생성 방식을 적용하는 것이다. 셋째, 전문가의 피드백을 활용한 강화 학습을 통해 모델의 판단력을 인간 전문가 수준으로 끌어올리는 것이다. 아래 표는 주요 전문 분야 특화 모델의 예시를 보여준다.

이러한 특화 모델의 확산은 해당 분야의 업무 효율을 혁신적으로 높일 잠재력을 지닌다. 그러나 동시에 전문 지식의 접근성 문제, 고도로 특화된 데이터에 대한 의존성, 그리고 특정 분야 내에서도 강화될 수 있는 편향성과 윤리적 문제에 대한 새로운 도전을 제기한다.