대규모 AI 경고 및 개선에 대한 지침을 제공하는 Sunder Pichai, "코드 레드"의 Google, AI의 도달 범위에 대한 글로벌 미디어 궁호, 그리고 ChatGPT라는 친구를 찾은 것에 대해 웃는 학생, 연구원 및 콘텐츠 제작자가 있습니다! 혼란스럽거나 경외감이 있든 간에, 우리 기사는 많은 질문을 다룹니다.

빠른 애플리케이션 개발을 순조롭게 진행할 수 있는 자연어 처리(NLP) 도구인 ChatGPT의 블로그 게시물에 오신 것을 환영합니다.

먼저 NLP를 정의해 보겠습니다. NLP가 무엇을 의미하는지 알고 싶어 죽을 지경이라는 것을 알고 있기 때문입니다. NLP는 자연어를 사용하여 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용에 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 즉, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있습니다. 이 기술은 언어 번역, 텍스트 분석 및 챗봇과 같은 많은 실용적인 용도를 가지고 있습니다.

ChatGPT가 무엇인가요?

ChatGPT는 개발자가 자연스럽고 대화식으로 사용자 입력을 이해하고 응답할 수 있는 챗봇을 만들 수 있도록 NLP를 활용하는 챗봇 개발 도구입니다. 2022년 11월에 무료 연구 프리뷰/프로토타입으로 출시되었습니다. OpenAI에서 개발하고 현재까지 가장 발전된 NLP 모델 중 하나로 간주되는 GPT-3라는 기계 학습 모델로 구동됩니다. 여기에서 왜 이렇게 많은 약어와 두문자어가 사용되는지, 그리고 그 의미가 무엇인지 궁금하신 분들을 위해 정보의 전체 흐름을 소개합니다!

GPT 는 'Generative Pre-training Transformer' 를 의미하며 AI 기반 언어 모델입니다. "사전 훈련됨"은 텍스트/단어 데이터베이스를 기반으로 하여 자연어의 패턴과 구조를 이해할 수 있음을 의미합니다. 따라서 응답은 대화식입니다. 그것은 쿼리의 맥락을 받아들이고 그에 적응합니다.

"변환" 구조는 긴 데이터 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 각 입력에서 단어나 구의 우선 순위를 지정할 수 있는 레이어가 있습니다. 그러면 모델이 정보의 맥락과 의미를 더 잘 이해합니다. 결과적으로 더 정확하고 일관성 있는 응답을 얻을 수 있습니다. '피드 포워드 레이어' 및 '잔여 연결'을 통해 모델은 복잡한 패턴을 이해할 수 있습니다. 전반적으로 이것은 다양한 단어와 구를 더 잘 포착하게 합니다.

ChatGPT의 기능은 무엇인가요?

ChatGPT는 OpenAI에서 만든 인공 지능 모델인 GPT-3.5 언어 기술로 작성되었습니다. 다양한 소스의 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습되었습니다. GPT를 차별화하는 것은 예측 기능을 기반으로 거의 사람에 가까운 텍스트를 생성한다는 것입니다. 그것에 '대화'하면 이전에 사용한 모든 단어를 기반으로 시퀀스에서 다음 단어를 계산합니다. GPT가 생성하는 것과 실제 사람이 말하는 것을 구별하는 것은 어려울 것입니다. 즉, 언어 번역, 텍스트 생성, 챗봇 응답 또는 자연스러운 대화 흐름이 필요한 기타 흐름에 유용합니다.

ChatGPT는 InstructGPT, GPT-3 및 Codex와 같은 OpenAI의 이전 모델을 따릅니다. 2022년 상반기에 시험/훈련 기간이 종료된 GPT-3.5 시리즈의 초기 모델에서 미세 조정되었습니다. chatgpt의 기능

특히 ChatGPT의 기능은 다음과 같습니다.

대화형 커뮤니케이션

동적 응답

비교 데이터 및 순위 기반 응답

심층 응답

모든 것에 응답하고 질문합니다.

데이터베이스에 입력된 3000억 개 이상의 단어를 기반으로 합니다.

대답하는 동안에도 지속적으로 학습하고 결국에는 매번 더 나은 대답을 제시하도록 훈련됩니다.

ChatGPT는 어떻게 작동하나요?

호기심이 당신의 인내심보다 나아졌다면, 장치의 동시 탭에서 ChatGPT를 열 가능성이 있습니다! 이 AI 도구의 원활한 답변에 대해 궁금하실 수 있지만 작동 방식에 대해 알고 있는 내용은 다음과 같습니다.

이 모델은 RLHF(인간 피드백의 강화 학습)를 사용하여 훈련되었습니다.

데이터 수집은 보다 감독되고 미세 조정된 방법을 통해 이전 모델과 약간 다르게 수행됩니다.

인간 AI 트레이너는 사용자와 AI 비서 역할을 모두 수행하는 대화를 제시합니다.

이 트레이너는 응답을 작성하는 데 도움이 되는 모델로 작성된 제안을 가지고 있습니다.

새 데이터베이스는 이전 InstructGPT 데이터와 결합되어 대화 형식으로 변환되었습니다.

비교 데이터는 품질별로 순위가 매겨진 두 개 이상의 모델 응답에서 수집됩니다. 정보는 AI 트레이너가 챗봇과 나눈 대화에서 수집됩니다.

이 프로세스의 여러 반복이 수행되고 모델이 미세 조정됩니다.

chatgpt는 어떻게 작동합니까

ChatGPT를 사용하는 방법

ChatGPT는 작업할 수 있는 무료 검토/연구 모델을 제공합니다. chatgpt를 사용하는 방법

Google 또는 Microsoft 계정 또는 기타 이메일 주소로 등록

OpenAI가 제공하는 코드로 등록하는 데 사용할 수 있는 전화번호(가상 번호는 아님)가 있는지 확인하세요.

기능, 제한 사항, 방법론 등에 대한 정보가 포함된 OpenAI 소개 페이지에 액세스할 수 있습니다.

대화 상자에 쿼리를 입력하고 응답 생성

진술을 입력으로 사용하면 질문을 사용할 때와 다른 결과가 생성됩니다.

2021년 이전 이벤트에 대한 데이터는 제한되어 있지만 응답을 재생성하여 다양한 답변을 얻을 수 있습니다.

ChatGPT는 사용자의 대화를 기억하고 인간과 마찬가지로 실수를 인정하고 사용자가 만들 수 있는 일부 전제에 이의를 제기하며 범위를 벗어난 쿼리를 발견하면 응답을 거부하기도 합니다. 그리고 시리)

ChatGPT의 장점은 무엇인가요?

1. 다양한 언어 입력을 이해하고 대응하는 능력

ChatGPT는 복잡하거나 이상하다고 생각되는 언어 입력을 포함하여 다양한 언어 입력을 이해할 수 있습니다! 대규모 인간 언어 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 다양한 범위의 사용자 입력을 이해하고 이에 대한 응답을 생성할 수 있습니다. 따라서 많은 고객 문의나 요청을 처리하는 챗봇을 만드는 데 적합합니다.

2. 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하는 능력.

ChatGPT는 점점 더 많은 사용자 입력을 처리함에 따라 사용자의 요구 사항을 더 잘 충족하도록 응답을 조정하고 향상할 수 있습니다. 이는 ChatGPT를 사용하여 만든 챗봇이 시간이 지남에 따라 더 효과적이고 효율적이 되어 더 나은 사용자 경험 을 제공할 수 있음을 의미합니다 .

3. 신속한 애플리케이션 개발 지원

직관적인 인터페이스와 사전 학습된 NLP 모델을 통해 ChatGPT를 사용하면 개발자가 챗봇 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다. 이는 변화하는 고객 요구 또는 시장 요구를 충족하기 위해 챗봇 애플리케이션을 신속하게 개발 및 배포해야 하는 비즈니스에 특히 유용할 수 있습니다.

ChatGPT는 인간-기계 하이브리드 모드에서 작업하는 흥미로운 요소를 강조합니다. 인간은 AI에게 좋은 결과를 촉구할 수만 있는 것이 아닙니다. 또한 AI가 저지를 수 있는 실수를 안내하고 수정할 수 있습니다. 공생 관계에서 인간과 AI는 서로가 "전문가"가 되도록 돕고 있습니다.

애플리케이션 개발에 ChatGPT를 어떻게 사용할 수 있습니까?

개발자가 이 도구를 활용할 수 있는 방법은 다양합니다.ChatGPT는 다양한 산업 및 시나리오에서 기능적이고 혁신적이며 매력적인 챗봇 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 대체로 사용 사례는 다음과 같은 형식입니다.

챗봇: 일반적인 인간 대화용

번역: 한 언어에서 다른 언어로의 단어

요약: 모든 주제의 주요 측면을 개념화합니다 .

완성: 문장/단락을 효율적으로 완성하기 위해

창조: 신선한 콘텐츠의

Chatbot 개발 서비스 는 자연스러운 대화 모드에서 작동하는 ChatGPT를 통해 다른 방향으로 나아갑니다. 특정 산업 및 서비스 측면에서 ChatGPT는 다음과 같이 기여할 수 있습니다. ChatGPT 사용 사례

1. 고객 서비스

ChatGPT를 사용하여 고객의 문의 사항과 요청을 이해하고 자연스럽게 대화할 수 있는 챗봇을 생성함으로써 기업은 보다 효율적이고 편리한 고객 서비스 경험 을 제공할 수 있습니다 . 이를 통해 비즈니스와 고객 모두의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

2. 전자상거래 웹사이트

기능적이고 유머러스하며 공감할 수 있습니다. ChatGPT는 고객이 제품을 찾고 추천을 제공하고 거래를 완료하는 데 도움을 줄 수 있는 챗봇을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 보다 개인화된 쇼핑 경험 을 제공하고 잠재적으로 비즈니스 매출을 높일 수 있습니다. 위트, 즐거움, 적절한 언어 표현으로 실제 인간과의 상호 작용을 통해 만족스러운 쇼핑 경험을 제공합니다.

3. 교육 또는 훈련 목적

학생과 직원은 맞춤형 콘텐츠 및 평가가 제공하는 개인화된 학습 경험을 통해 얻을 수 있습니다. 이는 사용자의 필요와 진행 상황을 기반으로 합니다. 이는 의료 또는 금융과 같이 지속적인 교육이 필요한 산업에서 특히 유용할 수 있습니다.

4. 일정 및 약속 예약

챗봇은 예약 프로세스를 용이하게 하여 사용자가 복잡한 시스템을 탐색하거나 기다리지 않고 쉽게 약속을 예약하거나 리소스를 예약할 수 있도록 합니다. 이는 의료 서비스 제공자 또는 서비스 제공자와 같이 일정에 의존하는 비즈니스에 특히 유용할 수 있습니다.

5. 엔터테인먼트 또는 레저

챗봇은 음악이나 영화 추천을 위한 가상 도우미를 만들거나 개인화된 운동이나 명상 루틴을 제공할 수 있습니다. 사용자 입력을 자연스럽고 대화식으로 이해하고 응답하는 ChatGPT의 기능은 이러한 애플리케이션에 매우 적합합니다.

6. 여행 산업

챗봇은 항공편, 호텔 및 렌터카 예약을 지원하고 목적지 및 활동에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이것은 여행 계획 프로세스를 사용자에게 보다 효율적이고 편리하게 만들 수 있습니다.

7. 의료 산업

챗봇은 자주 묻는 질문에 답하거나 증상 검사기를 제공하는 것과 같은 의료 정보 및 지원을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 의료 전문가의 부담을 줄이고 환자에게 보다 편리한 리소스를 제공할 수 있습니다.

McKinsey 는 비즈니스 사용 사례를 간결하게 설명합니다.

마케팅 및 영업 - 개인화된 마케팅, 소셜 미디어 및 기술 영업 콘텐츠(텍스트, 이미지 및 비디오 포함)를 제작합니다. 소매와 같은 특정 비즈니스에 맞춰 조수 생성

작업 - 주어진 활동을 효율적으로 실행하기 위한 작업 목록 생성

IT/엔지니어링 - 코드 작성, 문서화 및 검토

위험 및 법률 —복잡한 질문에 답하고, 방대한 양의 법률 문서에서 추출하고, 연례 보고서의 초안을 작성하고 검토합니다.

R&D — 질병에 대한 더 나은 이해와 화학 구조의 발견을 통해 약물 발견 가속화

ChatGPT의 한계

ChatGPT는 자연어 처리를 사용하여 챗봇 애플리케이션을 만들려는 개발자를 위한 강력한 도구입니다. 복잡하고 다양한 언어 입력을 이해하고 이에 응답하고 시간이 지남에 따라 배우고 개선하는 능력은 사용자에게 가치를 제공할 수 있는 챗봇을 만드는 데 이상적인 선택입니다. chatgpt의 한계

데이터베이스 크기: ChatGPT는 방대한 데이터베이스를 보유하고 있어도 언어, 경험 및 문화적 다양성의 실시간 다양성을 포착하는 데 때때로 실패할 수 있습니다. 따라서 때때로 응답이 문맥을 벗어나거나 부적절한 것으로 판명됩니다.

사전 훈련된 모델: 실제로 ChatGPT는 데이터로 훈련된 기계 학습 알고리즘에 의존합니다. 훈련이 편향되거나 결함이 있을 가능성이 있다는 점을 감안할 때 응답의 정확성에 의존할 수 없습니다. 시스템적 편향도 있을 수 있습니다.

리소스 집약적: 이 모델은 많은 리소스에서 힘을 얻습니다. 이는 모바일 장치 또는 일부 저전력 장치에 대한 제한 사항일 수 있습니다.

타임라인: ChatGPT는 아직 2021년 이후 이벤트를 다루지 않습니다. 따라서 그 시간 이후에는 관련된 질문에 대한 답변을 찾을 수 없습니다.

비용: 현재 이 모델을 실행하는 데 매달 미화 300만 달러가 소요되는 것으로 보고되었습니다. 이것은 장기적으로 관리가 불가능하다는 것을 증명할 수 있습니다. 또한 사람들은 모델 검토/연구 기간이 끝나면 사용자 비용이 어디에 배치되는지 알아내야 합니다.

사실의 복잡성: 모델은 때때로 사람, 장소 또는 이벤트 등에 대한 일련의 속성만 처리할 수 있습니다. 사전 훈련된 구조가 주어지면 요인을 혼동하고 임의의 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 데이터가 인터넷에서 제공되는 경우 응답이 편향될 수 있습니다. 제너레이티브 AI도 틀릴 수 있습니다! 항상 여러 관점을 가질 수는 없습니다.