디코더만 사용하는 GPT

🔧 GPT는 디코더 기반 트랜스포머 모델

✅ GPT = 트랜스포머의 디코더 구조만 사용한 언어 생성 모델

🧠 목적에 따라 구성 선택:

• 인코더: 입력을 이해하는 데 강함 → 문장 분류, 질문응답 등
• 디코더: 문장을 생성하는 데 특화됨 → GPT는 이걸 택함!

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📦 디코더만 쓰는 GPT의 구조

GPT의 구조는 다음과 같은 기본 블록을 반복합니다:

[입력 임베딩]

 

 → [포지셔널 인코딩 추가]

 

 → [Masked Self-Attention]

 

 → [Feedforward Layer]

 

 → [Layer Norm + Residual]

 

 → (이 블록을 여러 번 반복)

 

 → [출력 Softmax]

 

 → 다음 단어 예측

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🔍 왜 인코더 없이 디코더만으로 가능한가?

GPT는 **“다음 단어를 예측”**하는 게 목적입니다.
즉, 문장 생성만 하면 되므로, 입력을 분석해서 요약하는 인코더가 굳이 필요 없습니다.

🧠 핵심 전략: 언어 모델링

• 주어진 텍스트를 보고 다음에 나올 단어를 예측하는 훈련을 함
• 예 :  입력: “나는 오늘”    -> 예측: “날씨가” (확률적으로 가장 높은 단어)
• 이렇게 문장을 하나씩 예측하며 생성하므로 인코더는 필요 없음

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🔒 Masked Self-Attention: 디코더의 핵심

GPT가 사용하는 디코더에는 **"Masked Self-Attention"**이 적용됩니다.

목적	설명
미래 단어 차단	다음 단어를 예측할 때 아직 나오지 않은 단어는 못 보게 함
왼쪽 문맥만 사용	지금까지의 단어만 참고해서 다음 단어를 결정

 

예: “오늘은 날씨가 좋” → “다”를 예측할 때 “좋다”가 정답이라는 걸 알면 안 되므로 앞 정보만 사용

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📚 GPT 디코더 작동 흐름 요약

1. 문장을 벡터로 임베딩
2. 포지셔널 인코딩 추가 (순서 정보 제공)
3. Masked Self-Attention 수행 (지금까지 본 단어만 봄)
4. 피드포워드 레이어로 의미 확장
5. 다음 단어를 Softmax로 예측
6. 예측된 단어를 이어서 다시 입력 → 반복

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✅ GPT가 디코더만 써도 강력한 이유

이유	설명
자연스러운 생성	왼쪽부터 오른쪽으로 자연스럽게 문장 생성
학습 단순화	인코더 없이 학습 구조 단순함
다양한 활용	대화, 요약, 작문 등 창의적 작업에 적합
사전학습 → 전이학습	대규모 텍스트로 학습 후 다양한 작업에 사용 가능

 

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🧩 BERT vs GPT 구조 비교

항목	BERT	GPT
구조	인코더만 사용	디코더만 사용
방향	양방향	단방향 (왼→오른쪽)
목적	문장 이해	문장 생성
예	감정 분석, 문서 분류	대화, 작문, 코딩

 

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🧠 결론 요약

• GPT는 트랜스포머의 디코더 구조만 사용하는 언어 생성 모델
• 다음 단어 예측이라는 단일 목표로 설계되어 인코더 없이도 충분
• Masked Self-Attention을 통해 문장을 순서대로 자연스럽게 생성
• GPT-2, GPT-3, ChatGPT 모두 이 구조를 바탕으로 만들어졌습니다