GPT로 챗봇 만들기:Step-by-Step 가이드

안녕하세요! 공대남입니다!

인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술의 발전은 챗봇 개발을 훨씬 쉽고 액세스 가능하게 만들었습니다. 

이 포스트에서는 GPT (Generative Pre-trained Transformer), 특히 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 챗봇을 만드는 방법에 대해 설명하겠습니다.

단계 1: 필요한 도구와 라이브러리 설치

Python은 AI 및 NLP 프로젝트에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이므로, 여기서는 Python을 사용하겠습니다. 먼저 Python과 pip(파이썬 패키지 관리자)를 설치해야 합니다.

# Python 설치
sudo apt-get install python3

# pip 설치
sudo apt-get install python3-pip

다음으로는, GPT 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 설치해야 합니다.

# Transformers 라이브러리 설치
pip install transformers

 

단계 2: GPT 모델 및 토크나이저 로드

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 GPT 모델과 해당 모델에 적합한 토크나이저를 불러옵니다.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

 

단계 3: 사용자 입력 처리 및 토큰화

사용자로부터의 입력을 받아 이를 토크나이저를 사용하여 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다.

user_input = input(">> User:")
encoded_input = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')

 

단계 4: 모델에 입력 제공 및 응답 생성

이제 변환된 사용자 입력을 GPT 모델에 제공하고, 모델의 출력을 디코딩하여 사용자가 이해할 수 있는 응답을 생성합니다.

output = model.generate(encoded_input, max_length=1000, temperature=0.7, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
decoded_output = tokenizer.decode(output[:, encoded_input.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)

print(">> Chatbot: " + decoded_output)

이제 기본적인 GPT 기반 챗봇을 만들었습니다. 이는 가장 간단한 형태의 챗봇이며, 실제 애플리케이션에 사용하기 위해서는 이해력, 흐름의 일관성, 다양한 사용자 입력 처리 등에 대한 추가적인 처리가 필요합니다.

또한, 챗봇의 성능을 개선하기 위해 fine-tuning 등의 방법을 사용할 수도 있습니다. 이는 사전에 훈련된 모델을 특정 작업에 더 적합하게 만들기 위해 추가적인 훈련을 시키는 과정입니다.

마지막으로, 이 코드는 콘솔에서 실행되는 간단한 예제입니다. 웹사이트나 모바일 앱 등 실제 애플리케이션에서 챗봇을 구현하려면 해당 플랫폼에 맞는 추가적인 코드 작성이 필요합니다.

GPT를 활용한 챗봇 개발은 그 자체로도 흥미롭지만, 이를 기반으로 다양한 AI 애플리케이션을 구현하고 연구하는 데에도 큰 도움이 될 것입니다. 즐거운 코딩 되세요!