물론입니다! 아래는 위의 조사 보고서 내용을 한글로 번역한 것입니다.
OpenAI의 Deep Research: 알고리즘 및 모델 아키텍처
서론
OpenAI Deep Research는 ChatGPT에 통합된 새로운 에이전트 기능으로, 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 인터넷에서 다단계 연구를 자동으로 수행할 수 있는 기능을 제공합니다소개된 이 기능은 심층 분석을 자동화하여 인간 분석가가 몇 시간 걸릴 작업을 몇 분 만에 수행할 수 있게 합니다 . 주어진 프롬프)에 대해 Deep Research 에이전트는 웹의 수백 가지 출처에서 정보를 검색하고 수집하여 종합적인 보고서를 생성합니다. 이 보고서는 마치 인간 연구자가 작성한 것처럼 출처와 함께 제공됩니다 . 이 기능은 지식 합성이 새로운 지식을 생성할때문에 AGI(인공지능 일반화)의 길로 나아가는 중요한 단계로 평가됩니다 .
검색 및 분석을 위한 핵심 AI 모델
Deep Research의 핵심은 * 언어 모델**입니다. OpenAI는 이를 *“오픈AI o3 모델의 버전으로 구동된다”*고 밝혔으며, 이 모델은 웹 검색 및 데이터 분석에 최적화되어 있습니다 . 본질적으로 이 모델은 GPT-4와 유사하지만 더 발전된 Transformer 기반 신경망입니다. (GPT-4 자체가 ansformer 기반 모델”*이라는 점을 고려할 때 , Deep Research의 모델은 이 검증된 Transformer 아키텍처를 사용하여 언어 이해와 생성 능력을 구현합니다.) 이 모델은 멀티모달 기능을 가지 *“방대한 양의 텍스트, 이미지 및 PDF”*를 해석할 수 있다고 언급했습니다 . 이는 Deep Research가 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 처리할 수 있음을 시사합니다. 즉, 연구 중에 차트나 그림을 분석해야 할 때, 문서나 스캔된 자료를 읽을 수것입니다.
이 “OpenAI o3” 모델은 연구 작업에 특화된 모델로 미세 조정되었습니다. OpenAI는 이전 모델(“OpenAI o1”)의 추론 능력을 확장하여 이 최신 모델을 구축했다고 밝혔습니다 . 이로 인해 이 모델은 웹 데이터에서 중요한 사실을 추출하고 다양한 출처에서 정보를 통합하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다. 이 아키텍처는 여전히 깊은 신경망으로, 많은 **자기 주의(attenti해 여러 출처의 정보를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 일반적인 ChatGPT 모델과 달리, Deep Research는 외부 데이터 소스와 지속적으로 상호작용하며, 정보를 업데이트하여 작동합니다. 이 상호작용 루프는 모델이 동적으로 정보를 검색하는 데 중점을 두고, 정적 학습 데이터만을 사용하는 것이 아니라 실시간 검색을 통해 정보를 수집하는 방식입니다.
NLP 기반 연구 방식 및 추론 아키텍처
Deep Research에서 **자연어 처리(NLP)**는 핵심 기술입니다. 이 에이전트는 사용자의 요청을 해석하고 작업을 추론하는 데 NLP를 사용하여 인간과 같은 연구 흐름을 따릅니다. 사고의 흐름(chain-of-thought) 방식으로 복잡한 쿼리를 하위 작업으로 나누어 단계별로 처리합니다. 예를 들어, 광범위한 질문을 받으면 에이전트는 계획을 세웁니다: 하위 질문을 하고, 목표된 검색을 수행하고, 특정 기사를 읽는 등의 작업을 수행합니다. OpenAI는 *“정보를 찾기 위해 다단계 경로를 계획하고 실행하는 법을 배웠다. 필요한 정보에 맞게 후속 조치를 취하고, 필요한 경우 다시 시도한다”*고 언급했습니다 . 이는 훈련 중에 내부 계획 모듈이 개발된 결과입니다: 모델은 *“먼저 X를 검색한다. Y가 나오면 Z를 조사한다.”*와 같은 방식으로 의사결정을 할 수 있습니다. 이러한 계획은 **자연어 형식(자기 대화)**으로 생성내합니다.
이 신경망 아키텍처는 여전히 Transformer 기반이지만, 중요한 것은 그것이 연구 작업에 사용된다는 점입니다. Deep Research는 **“관찰 → 추론 → 행동”**의 루프처럼 작동합니다. 즉, 모델은 관찰(예: 검색 결과, 웹 페이지 일부)을 입력으로 받아들이고, 이를 기반으로 결과를 생성하는데, 그 결과는 정보 제공 요약이나 행동 명령(예: 새 검색 쿼리)을 포함할 수 있습니다. 이러한 기술은 최근의 연구(예: LLM의 ReAct 프레임워크)에서 영감을 받았으며, 모델이 생각과 행동을 번갈아 하면서 여러 단계를 처리할 수 있도록 합니다.
데이터 처리 및 사전 학습된 모델 활용
Deep Research는 OpenAI의 사전 학습된 모델을 활용하며, 이를 연구 작업에 맞게 미세 조정합니다. 기본적으로 **대형 언어 모델(GPT-4 등)**이 방대한 텍스트 데이터에 대해 비지도 학습을 통해 학습됩니다. 이 모델은 다양한 언어와 사실들에 대한 기초적인 지식을 쌓습니다. 이후 이 모델은 연구 작업에 맞는 미세 조정을 거쳐 구체적인 능력을 습득합니다. OpenAI는 *“Deep Research는 웹 검색 및 추론 작업에서 엔드-투-엔드 강화 학습을 통해 훈련되었다”*고 설명했습니다 . 이는 모델이 웹 브라우저 및 도구를 사용하여 실제 연구 문제를 해결하는 과정에서 훈련되었음을 의미합니다.
최신 AI 기술 적용 (Transformer, 강화 학습 등)
Deep Research는 최신 AI 기술을 통합- Transformer 기반 모델: 핵심 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 긴 문맥을 처리하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다 . 이 모델은 자기 주의(attention) 메커니즘을 통해 여러 출처에서 정보를 통합할 수 있습니다.
- 강화 학습(RL): Deep Research는 **강화 학습(RL)**을 통해 훈련되어, 검색 및 도구 사용과 관련된 작업에서 최적의 결과. 이는 모델이 자신의 행동을 평가하고 최적화할 수 있게 합니다.
- 멀티모달 및 도구 통합: Deep Research는 멀티모달 입력을 처리할 수 있으며, 웹 브라우저 및 Python 인터프리터와 같은 도구를 활용할 수 있습니다 .
결론
OpenAarch는 최첨단 대형 언어 모델, 에이전트 기반 추론 프레임워크, 도구 사용 통합을 통해 연구 및 분석 작업의 한계를 확장하고 있습니다. 이는 질문 응답 이상의 능력을 가진 자율적인 연구 에이전트를 생성하는 첫 걸음입니다rmer 기반 모델**, 강화 학습, 멀티모달 처리 및 도구 사용의 결합은 Deep Research가 실시간으로 정보를 검색하고, 여러 출처에서 지식을 통합하여 새로운 정보를 창출하는 데 강력한 기술력을 발휘할 수 있도록 합니다. OpenAI는 이러한 기술을 사용하여 인간 연구자가 더 높은 수준의 통찰을 생성할 수 있도록 도와줄 수 있을 것입니다.
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