현재 라이브 서비스에서 전 분야에 걸쳐 인공지능이 활용되고 있지 않은 분야는 없다. 그러나 분야별로, 서비스가 제공하는 기능별로 너무나도 다양한 인공지능이 사용되고 있어 범위를 좁혀 일반 사용자도 쉽게 접할 수 있는 GPT를 활용한 서비스에 대해 조사하고 싶었다.
개인적인 GPT 사용 경험을 바탕으로 ‘실제 서비스에 GPT를 사용하는 것이 효과적인가?’에 대한 고민이 있었다. 주어진 텍스트 요약에는 높은 성능을 보이나, 텍스트 생성에 있어서 논리 구조 등을 고려하기 보다 ‘어떠한 문장에서 해당 단어 뒤에 주로 어떤 단어가 오는지’를 고려하는 확률에 의한 추론 모델이라고 이해하고 있었기 때문이다. 이 때문에 OpenAI의 GPT-3.5 모델에서는 실제로 존재하지 않는 인물에 대해 질문을 할 때에도 어떤 정보를 제공하고, 실제로 존재하는 인물에 대해 질문을 할 때에도 그 인물과 맞지 않는 정보를 제공하곤 한다. 이러한 제약을 극복하고 실제 서비스에 GPT를 어떻게 녹여냈는지, 시행착오는 없었는지, 해결해야 할 과제는 없는지 등이 궁금하여 이 기술 블로그의 글을 선정하게 되었다.
2023년 2월, OpenAI에서 개발한 ChatGPT의 등장으로 ‘생성AI’에 대한 관심이 비약적으로 증가함
채팅을 통해 GPT 기술을 경험할 수 있는 ChatGPT 서비스를 벗어나 어떤 서비스가 가능할지에 대한 고민이 있었음
Generative Pre-trained Transformer의 약자로 대규모 언어 모델의 한 종류를 지칭함
→ 이를 바탕으로 <배달의민족> 서비스에 축적된 대량의 텍스트 데이터에 주목함
GPT 활용 방법에 대한 고민
→ GPT를 활용해 먹고 싶은 메뉴와 가게를 추천할 수 있다면?
GPT가 생성한 콘텐츠 역시 법률 전문가의 검토를 받아 법적 이슈가 발생하지 않도록 함
이후 검토를 바탕으로 GPT 재학습을 실시해 작성된 문장을 검수하도록 함
→ 표시광고법상 문제가 되는 표현, 배민 서비스에 노출되지 않아야 할 문장 등을 수정함과 동시에 ‘보다 배민다운 문장을 만들어나갈 수 있도록’ 학습 방향 설정