마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)

1.서론

마코프 체인(Markov Chain)은 상태 간의 전이를 확률적으로 모델링하는 수학적 개념으로, 특정 시점의 상태가 이전 상태에만 의존하고 그 이전의 상태는 무시하는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성 때문에 마코프 체인은 시험, 예측 및 데이터 생성 등의 여러 분야에서 광범위하게 사용된다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서의 적용은 많은 관심을 받고 있으며, GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 최신 언어 모델의 원리를 이해하는 데 중요한 단서를 제공한다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 훈련되어 인간과 비슷한 형태의 자연어를 생성하는 모델이다. 이 모델은 기본적으로 Transformer 아키텍처를 사용하여 입력 텍스트에 대한 확률 분포를 학습한다. 여기에 마코프 체인의 개념이 어떻게 연계되는지를 이해하기 위해, 우리는 GPT가 다음 단어를 예측하는 과정을 살펴볼 수 있다. 이 과정은 직관적으로 마코프 체인의 작동 방식을 반영한다. GPT는 입력된 문맥을 바탕으로 다음 단어가 무엇일지 확률적으로 결정하는데, 이 때의 결정은 이전의 상태, 즉 앞에서 사용된 단어들의 연속성에 따라 이루어진다. 따라서 GPT의 단어 생성 과정…(생략)