[인공지능] ChatGPT란? ChatGPT로 게시물 써보기
ChatGPT 가 작성한 본인에 대한 설명
ChatGPT는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 언어 생성을 위해 사전 훈련된 인공 신경망 모델입니다.
GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 자연어 생성을 위해 사전에 훈련된 모델을 의미합니다.
대화형 인공지능 모델로서, 자연어로 입력된 질문에 대해 답변을 생성하는 작업을 수행할 수 있습니다.
이를 위해서는 모델이 학습할 대규모의 데이터셋이 필요합니다.
이 데이터셋은 인터넷 상의 다양한 텍스트 데이터로부터 추출되어, 모델 학습에 사용됩니다.
ChatGPT는 GPT-3 모델 중 하나로, 현재까지 가장 높은 수준의 자연어 처리 능력을 보여줍니다. 이 모델은 수백만 개의 파라미터를 가지고 있으며, 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변 생성, 텍스트 요약, 기계 번역, 챗봇 구현 등이 있습니다.
ChatGPT는 인간과 대화하는 것처럼 자연스럽게 대화를 이어나갈 수 있습니다.
이를 가능하게 하는 것은 GPT 모델의 특징 중 하나인 "context-awareness"입니다.
ChatGPT는 이전에 주어진 문맥을 기반으로 다음 단어나 문장을 생성하기 때문에, 대화의 흐름을 유지하며 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다. 또한, ChatGPT는 개인화된 대화를 지원하기도 합니다. 이를 위해 사용자의 이전 대화 기록이나 프로필 정보 등을 모델에 반영할 수 있습니다.
이렇게 모델이 개인화된 정보를 활용하면, 더욱 자연스러운 대화를 제공할 수 있습니다.
최근에는 오픈AI가 GPT-3 API 모델을 출시하면서, 기업이나 개인이 해당 모델을 사용하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
이 모델은 높은 수준의 자연어 이해 능력과 광범위한 응용 분야에서 사용할 수 있는 강력한 자연어 처리 도구로 평가되고 있습니다.
요약하면, ChatGPT는 대화형 인공지능 모델로서 자연어 처리 작업에 매우 유용한 모델 중 하나입니다.
이 모델은 대화형 챗봇, 자동 번역, 요약, 자연어 이해 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
또한 개인화된 대화 기능을 제공하며, 높은 수준의 자연어 처리 능력을 보유하고 있습니다.
GPT-3 API 모델 출시 이후, 개인 및 기업에서 이 모델을 활용한 다양한 응용 프로그램이 출시되고 있습니다.
앞으로도 인공지능 기술의 발전과 함께 ChatGPT 모델은 더욱 높은 수준의 자연어 이해와 처리 능력을 보유한 모델로 진화할 것으로 예상됩니다.
ChatGPT 유료/무료 차이
GPT-3와 GPT-3 API 모델
이전 문맥을 기반으로 단어나 문장을 생성한다. 라고 하길래, 저번 학기 딥러닝 수업에서 배운 Attention 기법을 사용한건지 궁금해서 물어봤다.
답변 👉 네, 제작 과정에서 ChatGPT 모델은 어텐션(Attention) 기법을 사용하였습니다.
어텐션 기법은 자연어 처리 분야에서 많이 사용되는 딥러닝 기술 중 하나로, 입력 시퀀스의 각 요소들이 출력 시퀀스의 각 요소들과 어떤 연관성을 가지는지를 계산하는 기법입니다.
ChatGPT 모델에서도 이러한 어텐션 기법이 사용되어, 입력 문장의 각 단어들이 출력 단어들과 어떤 연관성을 가지는지를 계산하고, 이를 바탕으로 다음 단어를 예측하고 생성하는 과정을 수행합니다. 이를 통해 ChatGPT 모델은 대화에서 자연스러운 흐름을 유지하면서, 이전 대화와의 연관성을 파악하여 다음 단어나 문장을 생성합니다.
따라서, 어텐션 기법은 ChatGPT 모델의 대화 생성 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. ChatGPT 모델은 이러한 어텐션 기법을 통해 자연스러운 대화를 생성하며, 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있습니다.
맞다고 하네요...
생각난 김에 저번 학기 배운 딥러닝 내용이 가물가물하니 복습해보는게 좋을 것 같다.
GPT-3 모델
GPT-3 모델은 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 다중 언어 생성 모델로, 2020년 6월에 출시되었습니다.
GPT-3 모델은 Transformer라는 딥러닝 아키텍처를 사용하며, 175억 개의 파라미터를 가진 가장 큰 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 대용량 데이터셋에서 사전 학습된 다음, fine-tuning 작업을 통해 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
ChatGPT 모델도 GPT-3 모델과 같은 Transformer 아키텍처를 사용하며, 대화 생성을 위한 fine-tuning 작업을 거쳤습니다. 그러나 ChatGPT 모델은 GPT-3와 달리 대화 생성에 특화되어 있으며, 더 높은 대화 생성 능력을 발휘할 수 있도록 fine-tuning 작업을 진행하였습니다.
✔️ GPT-3는 대규모 데이터셋으로 학습한 다중언어생성모델
✔️ ChatGPT는 GPT-3을 fine-tuning하여 대화 생성 능력을 개선 시킨 모델
Fine-tuning
: 미리 학습된 모델을 새로운 데이터셋이나 작업에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다.
즉, 기존에 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정하여 성능을 개선하는 작업을 말합니다.
예를 들어, ChatGPT 모델의 경우 GPT-3 모델처럼 대용량 데이터셋으로 학습된 모델을 기반으로 하지만, 대화 생성 작업에 특화된 fine-tuning 작업을 수행하여 대화 생성 능력을 더욱 개선시키고 있습니다.
Fine-tuning은 기존 모델의 일부 또는 전체 파라미터를 새로운 작업에 맞게 업데이트하는 것으로, 일반적으로는 적은 양의 데이터로도 가능합니다.
따라서 fine-tuning은 새로운 작업에 대한 성능 향상을 위해 매우 효과적인 방법 중 하나입니다.
전이학습과 Fine Tuning
- 전이학습(Transfer Learning) : 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 재사용하는 개념 자체
- Fine-tuning은 전이학습을 구현하기 위한 방법 중 하나!
👉 따라서 Fine-tuning은 전이학습의 일종
전이학습은 이미지, 음성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 높은 성능을 보이고 있습니다.
미리 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 변형하거나 적용함으로써 새로운 작업에 대한 성능을 높일 수 있습니다.
Fine-tuning은 전이학습의 구현 방법 중 하나입니다.
Fine-tuning은 기존 모델을 새로운 작업에 맞게 파라미터를 조정하여 업데이트하는 방법입니다. 따라서 Fine-tuning은 새로운 작업에 맞게 모델을 조정함으로써 높은 성능을 얻을 수 있는 전이학습 방법 중 하나입니다.
참..똑똑하다..
왜 이제는 AI를 똑똑하게 활용하는 방법을 아는 것이 중요한지, '프롬프트 엔지니어링' 능력을 키우는게 왜 중요한지 체감이 된다.
공부할 때, 정말 유용하게 사용할 수 있을 것 같다.
이번 게시물도 따로 검색하거나 책을 찾아볼 필요 없이 ChatGPT에게 물어보고 받은 답변을 조금 정리해서 작성한 것이다.
(물론 잘못된 정보는 잘 거를 줄 알아야한다.)
어쩌면 이렇게 블로그를 작성하는 것도 무의미해질 수 있다는 생각이 들었다.
그런데 이런 글이 있으니까 chatGPT가 학습을 할 수 있었겠지.
마! ChatGPT 내 글 보고 있나! 👊