마크테크포스트 비교 분석 결과
구글 ‘람다(LaMDA)’와 오픈AI ‘챗GPT(ChatGPT)’ 중 어떤 챗봇이 더 나을까?
인공지능(AI)을 탑재한 텍스트 기반 챗봇인 챗GPT가 지난해 11월 출시 이후 세계적으로 선풍적인 인기를 끌고 있다.
그런데 이에 앞서 '지각이 있다'고 인식돼 온 챗봇이 있었다. 바로 구글의 대화형 챗봇 '람다'다. 구글은 챗봇이 과분한 확신을 가지고 잘못된 답변을 제시하는 것이 회사의 평판을 손상시킬 수 있다며 대중에 공개를 주저해 왔다.
이에 미국 기술매체 마크테크포스트가 구글의 람다와 오픈AI의 챗GPT를 비교 분석해 보았다. 마크테크포스트는 그 결과를 3일(현지시간) 보도했다.
AI 챗봇은 효율적이고 재미있는 방식으로 사람들과 상호 작용할 수 있기 때문에 점점 인기를 얻고 있다. 람다와 챗GPT는 보다 자연스러운 대화가 가능한 두 가지 챗봇 기술이다.
람다는 대화 데이터를 사용해 훈련한 언어 모델이다. 반면에 챗GPT는 GPT-3.5 아키텍처로 구축되고 웹 문서에서 미세 조정한 사전 훈련된 모델이다.
람다와 챗GPT는 모두 트랜스포머 기반의 언어모델을 사용하지만, 훈련 방법이 크게 다르다. 그 결과로 람다는 대화 데이터에 대해 훈련을 받았기 때문에 사람과 유사한 응답을 생성하는 데 탁월하다. 이를 통해 대화를 더 잘 처리하고 대화의 자연스러운 흐름을 만들 수 있다.
반면 챗GPT는 웹 텍스트에 대해 고도로 훈련되어 복잡한 언어 구조를 이해하고 질문에 답하는 데 적합하다. 또 외부 소스에 액세스해 사용자 쿼리에 대한 정확한 답변을 제공할 수 있다.
고객 서비스 시나리오에서 사용할 대화형 챗봇을 찾고 있다면 람다가 최선의 선택이 될 것이다. 반면 질문-답변(Q&A) 플랫폼이나 연구 목적으로 AI 챗봇이 필요한 경우 챗GPT가 더 나은 선택이 될 수 있다.
챗GPT는 마치 위키피디아를 참조한 것처럼 얕은 콘텐츠를 생성할 뿐만 아니라 잘못된 정보 생성, 가짜 인용, 존재하지 않는 참조 등 다양한 측면에서 많은 비난을 받고 있다.
이에 반해 람다는 응답을 생성하기 위해 미세조정한 다양한 메트릭으로 인해 챗GPT에 비해 신뢰할 만하다는 평을 얻고 있다.
예를 들어 근거 메트릭은 신뢰할 수 있는 외부 소스를 기반으로 응답을 확인한다. 마찬가지로 품질 메트릭은 민감도, 특이성 및 흥미도를 기반으로 응답을 측정한다. 즉 요청한 맥락을 유지하면서 의미가 있고, 일반적이지 않고, 통찰력 있고, 예상치 못한 또는 재치가 있는 응답을 보장한다.
그러나 챗GPT의 흥미로운 측면 중 하나는 GPT-3.5 아키텍처가 인간 피드백을 기반으로 하는 보상 기반 메커니즘인 강화학습 모델(RLHF)을 사용한다는 것이다. 따라서 시간이 지나면서 점점 더 좋아진다. 반면에 람다는 RLHF를 사용하지 않는다.
예를 들어 챗GPT의 유용성과 GAN과의 관계를 묻는 질문에 챗GPT가 “적대적 생성 네트워크(GAN)를 사용해 입력 텍스트에 대한 응답을 생성함으로써 인간과 자연스러운 대화를 할 수 있다"고 응답해 많은 사람들에게 조롱의 대상이 되었다.
그러나 동일한 프롬프트로 다시 질문했을 때 "챗GPT는 대용량 데이터를 처리하고 분석하도록 설계된 트랜스포머로 알려진 신경망 아키텍처를 사용한다"고 정확한 응답을 생성했다. 챗GPT는 RLHF를 통해 자신의 행동을 배우기 때문에 점점 더 정확해질 수 있다.
챗GPT의 출시와 함께 구글이 곧 최신 버전의 모델을 검색 엔진에 통합할 것이라는 믿음이 커지고 있다. 람다는 질문에 답할 뿐만 아니라 소스를 인용하도록 검색을 포함시킬 수도 있다. 이러한 통합은 사람들이 검색과 상호 작용하는 방식을 바꿀 수 있다.
오픈AI도 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 자체 검색 엔진인 ‘빙(Bing)’에서 챗GPT에 액세스할 수 있다. 결국 검색엔진 전쟁에서 누가 이기는가가 관건이다.
박찬 위원 cpark@aitimes.com
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com