1. ChatGPT 개념.
ChatGPT 는 '대화형 생성 인공지능 (AI) 서비스' 이다.
ChatGPT는 대규모 언어 모델 중 하나로, OpenAI에서 개발한 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 사용될 수 있으며, 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용할 수 있습니다.
ChatGPT는 매우 큰 언어 모델로, 이전의 대규모 언어 모델들과 달리 더욱 발전된 기술과 방법을 사용해 학습됩니다. 이 모델은 인간과 자연어로 대화하는 것과 같은 자연스러운 대화를 제공하기 위해 학습되었습니다.
ChatGPT는 인터넷에서 수집한 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습됩니다. 이 데이터는 인터넷 상의 다양한 웹 페이지, 뉴스 기사, 논문 등에서 수집됩니다. 이러한 데이터를 기반으로 ChatGPT는 대화의 문맥과 의미를 이해하고, 적절한 답변을 생성할 수 있습니다.
ChatGPT는 NLP 분야에서 매우 중요한 모델 중 하나로 자연어 이해 및 생성 작업에서 큰 역할을 합니다. 이 모델은 인공지능이 인간과 더욱 자연스러운 방식으로 상호작용하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.
2. ChatGPT 의 장점
- 대화의 문맥을 이해하고 적절한 답변 생성: ChatGPT는 대화의 문맥과 의미를 이해하고, 이를 기반으로 적절한 답변을 생성할 수 있습니다. 이로 인해 보다 자연스러운 대화가 가능해집니다.
- 다양한 자연어 처리(NLP) 작업 가능: ChatGPT는 NLP 분야에서 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 기계 번역, 요약, 감성 분석 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
- 대화형 인터페이스를 통한 상호작용: ChatGPT는 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리 작업을 더욱 쉽고 편리하게 수행할 수 있습니다.
- 인간과 유사한 대화 경험 제공: ChatGPT는 인간과 자연어로 대화하는 것과 유사한 경험을 제공합니다. 이로 인해 대화 상대방으로부터 보다 자연스러운 대응을 받을 수 있습니다.
- 대규모 데이터를 기반으로 학습: ChatGPT는 대규모 언어 데이터를 기반으로 학습됩니다. 이를 통해 모델이 더욱 발전된 기술과 방법으로 학습될 수 있으며, 높은 성능을 보입니다.
3. ChatGPT 의 한계점
- 모델 용량과 연산량: ChatGPT는 대규모 모델로, 모델 용량과 연산량이 매우 큽니다. 이로 인해 모델 학습과 사용에 필요한 컴퓨팅 자원이 많이 필요합니다.
- 데이터 편향성: ChatGPT가 학습에 사용되는 데이터에 편향성이 있다면, 이는 모델이 편향된 답변을 생성할 가능성을 높입니다.
- 대화의 일관성 부족: ChatGPT는 대화의 문맥을 이해하고, 적절한 답변을 생성할 수 있지만, 대화의 일관성은 보장되지 않을 수 있습니다.
- 인간적인 감정과 상호작용 부족: ChatGPT는 인간적인 감정과 상호작용을 제공하는 능력이 제한적입니다. 이로 인해 모델이 생성하는 답변은 감정적으로 부족할 수 있습니다.
- 인간의 주관적인 판단력 부재: ChatGPT는 대화에서 인간의 주관적인 판단력을 가지지 못합니다. 따라서, 인간과의 대화에서 문제가 발생할 가능성이 있습니다.
4. ChatGPT 개발 과정
ChatGPT 개발 과정은 구글의 알파고 딥러닝 테스트 이후부터 시작되었습니다. 알파고는 2014년 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로, 이후 인공지능 분야에서 큰 주목을 받았습니다. 이를 계기로 구글 딥러닝 팀에서는 다양한 대화 시스템 개발에 대한 연구를 진행하기 시작했습니다.
2015년, 구글 딥러닝 팀은 Seq2Seq 모델을 제안하면서 대화 시스템 개발에 대한 연구를 더욱 진전시켰습니다. Seq2Seq 모델은 기계 번역 분야에서 매우 효과적인 모델로 알려져 있습니다.
이후, 구글 딥러닝 팀에서는 Seq2Seq 모델을 기반으로 대화 시스템 개발을 계속 진행했습니다. 2017년에는 "Neural Conversational Model"을 발표하면서 대화 시스템 개발에 대한 연구를 더욱 발전시켰습니다.
2018년에는 OpenAI에서 GPT 모델을 발표하면서 대화 시스템 분야에서 큰 관심을 받게 되었습니다. 이후, 구글 딥러닝 팀은 GPT 모델의 성능을 뛰어넘는 GPT-2 모델을 발표하면서 대화 시스템 분야에서의 선두주자로 자리 잡게 되었습니다.
2020년에는 OpenAI가 GPT-3 모델을 발표하면서 대화 시스템 분야에서 더욱 높은 수준의 성능을 보였습니다. 이에 구글 딥러닝 팀은 GPT-3 모델을 뛰어넘는 ChatGPT 모델을 개발하였으며, 이를 통해 대화 시스템 분야에서 선두주자로 자리 잡았습니다.
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# 챗 GPT 무료 vs 유료.
1. Parameter 개수 차이 | 1,200 억 vs 175 억
2. '지식 강화' 기술 : 이전의 대화 기록을 토대로 대화의 맥락을 파악하고 사용자의 새로운 요청사항을 그 맥락에 대비하여 답변의 연관성과 정확도를 높이고 있습니다. 즉, 챗GPT 가 사용자의 챗 GPT 이용 패턴 등을 별도로 꾸준히 학습하게 된다는 뜻.
3. 대기시간 (사용량이 증가하면 대기시간이 길어진다.)
4. GPT 4.0 지원 (이미지 input 가능) : 이 중 가장 큰 메리트이지 않을까 생각합니다.
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AI 혁명의 시대에 살고 있는 현대인이라면 치킨 하나 정도 밖에 안하는 가격에 최신기술을 사용할 수 있다면 망설일 이유가 없다고 생각합니다.
# ChatGPT 를 더 효율적으로 사용할 수 있는 확장프로그램
1. ChatGPT for Google : 구글 검색창에서 바로 ChatGPT 검색결과를 함께 보여주는 프로그램
2. 프롬프트 지니 ChatGPT 자동 번역기 : 한글로 질문하면 알아서 영어로 번역해서 질문하고 답변도 한글로 번역해주는 번역기 // 한글 => 번역 (영어로 질문) => 영어로 답변 => 번역(한글로 출력)
3. Web Chat GPT : 최신 정보(웹을 참고하여)까지 활용해서 검색결과를 나타내주는 프로그램, 왜냐하면 chatgpt3.5 는 2021년까지의 정보가 학습되어 있어 그 후의 정보에 대한 질문에는 답변을 하지 못한다. 예를 들면, 현재 대통령이 누구냐는 쉬운 질문에도 답하지 못한다.
4. AIPRM for ChatGPT : 프롬프트 최적화 프로그램(다양한 주제가 있으며 특정 주제에 대한 더 좋은 대답을 얻을 수 있게 해준다.), 우리가 GPT 에 입력하는 것을 프롬프트라고 한다.
*프롬프트 prompt
사용자의 명령을 받아들일 준비가 되었음을 모니터에 나타내는 표시
*확장프로그램
확장 프로그램(Extension)은 인터넷 브라우저나 소프트웨어의 기능을 추가하거나 확장하는 소프트웨어 프로그램을 말합니다. 예를 들어, 인터넷 브라우저의 확장 프로그램은 브라우저의 기능을 확장하거나 개선할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 웹 사이트에서 쇼핑할 때 가격 비교를 할 수 있는 확장 프로그램이나, 광고 차단을 할 수 있는 확장 프로그램 등을 사용할 수 있습니다. 확장 프로그램은 일반적으로 브라우저의 확장 기능에서 다운로드하고 설치할 수 있습니다.