오늘은 인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있는 챗GPT에 대해 이야기해보려고 합니다.
1. 챗GPT 소개 및 역사
챗GPT는 마이크로소프트 OpenAI에서 개발한 인공지능 대형 언어 모델의 일종입니다.
그렇다보니 마이크로소프트 엣지 브라우저 에도 플러그인이 붙어있더라구요 요새는?
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GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는
OpenAI에서 개발한 대규모 인공지능 언어 모델 중 하나로,
자연어 이해(NLU) 및 자연어 생성(NLG) 분야에서 최고 수준의 성능을 보이고 있습니다.
GPT-3는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며,
175억 개의 파라미터로 구성되어 있습니다.
이는 이전까지 개발된 언어 모델 중에서는 가장 많은 파라미터를 가진 모델로,
매우 다양하고 복잡한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT-3는 일반적인 언어 모델과 달리,
추가적인 데이터나 파인튜닝 없이도 매우 뛰어난 성능을 보입니다.
이 모델은 챗봇, 기계 번역, 문서 요약, 텍스트 생성 등 다양한 언어 처리 작업에서 활용됩니다.
그런데 업그레이드 버전인 GPT-3.5가 나왔습니다.
GPT-3와 GPT-3.5는 모두 OpenAI에서 개발한 인공지능 언어 모델이라는 공통점이 있지만
GPT-3.5는 GPT-3의 발전된 버전으로, 성능 및 기능 면에서 일부 개선이 이루어졌습니다.
가장 큰 차이점 중 하나는 파라미터의 수입니다.
GPT-3는 175억 개의 파라미터를 가졌지만, GPT-3.5는 6조 개의 파라미터를 가지고 있습니다.
이는 이전 모델보다 약 30배나 많은 양으로,
이전 모델보다 더욱 복잡하고 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
또한, GPT-3.5는 이전 모델에서 발생했던 일부 문제를 개선했습니다.
예를 들어, GPT-3는 기존에 존재하는 문장을 복사하거나 변형하는 경향이 있었는데,
GPT-3.5는 이러한 문제를 해결하고 더욱 자연스럽고 정확하고 일관된 문장 생성 능력을 갖게 되었습니다.
또한, GPT-3.5는 이전 모델보다 새로운 작업에 대한 파인튜닝을 하기에 더욱 효과적입니다.
하지만, GPT-3.5는 더욱 많은 컴퓨팅 자원과 계산 능력을 필요로 합니다.
그래서 일반적인 사용자들이 이 모델을 활용하기는 어려울 수 있습니다.
그러나, 기업이나 연구 기관에서는 GPT-3.5의 발전된 성능과 기능을 활용하여
더욱 다양하고 복잡한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT-3, 3.5 모두 대단한데 유료 버전에서는 벌써 GPT-4가 나와서 더 난리라고 해요.
미국 변호사 시험과 생물 올림피아드 같은 어려운 시험에서도 상위권의 성적을 받았고
기억할 수 있는 단어도 더 늘었어요.
또한 영어가 아닌 한국어를 포함한 24개 언어도 유창하게 구사할 수 있었다고 합니다.
이미지와 그래프를 분석하는 기능도 추가되었고
틀린 답을 맞는 것처럼 말하는 헐루시네이션 현상이나, 위험하고 편향된답변도 줄었다네요.
기술의 발전이 너무 빨라서 눈 팽팽 돌아가겠어요.
2. 장점
그래서 챗GPT는 현재 대화형 AI 시스템에서 매우 유용하게 사용됩니다.
챗GPT는 자연어 이해(NLU) 능력이 매우 뛰어나거든요.
그래서 이를 기반으로 한 인공지능 채팅봇이나 가상 비서와 같은 어플리케이션에서 사용됩니다.
챗GPT는 자연어 생성(NLG)에도 능숙합니다.
이 모델은 대화에서 사용되는 다양한 언어 특징을 파악하여,
매우 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
예를 들어, 챗GPT를 이용하여 "오늘 날씨가 어때?"라는 질문에 대해
"오늘은 비가 오고 있어요, 기온은 10도입니다."와 같은 답변을 생성할 수 있습니다.
또한, 챗GPT는 언어 학습 데이터를 이용하여 자동으로 학습을 할 수 있습니다.
이 모델은 대규모의 텍스트 데이터셋에서 학습하며,
이를 통해 언어 특징을 파악하고, 문장 생성 능력을 향상시킵니다.
이러한 자동 학습 기능은 챗GPT를 활용하는 사용자에게 매우 큰 이점을 제공합니다.
사용자는 자체적으로 데이터를 수집하거나 학습할 필요 없이
챗GPT를 활용하여 높은 수준의 대화 시스템을 구축할 수 있습니다.
이처럼 챗GPT는 인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있는 모델 중 하나입니다.
이 모델을 활용하여 대화형 AI 시스템을 구축하거나,
언어 처리(NLP) 및 자연어 생성(NLG) 분야에서의 연구를 수행할 수 있습니다.
챗GPT를 활용하면, 기존의 인간-컴퓨터 인터페이스를 개선하고,
사용자 경험을 향상시킬 수 있을것 같네요~
3.단점
하지만 단점에도 유의해야겠죠!
1. 훈련데이터에 민감하거나 편향된 데이터가 포함되어 있다면 선입견이 모델에 반영될 수 있어요.
2. 입력되지 않은 데이터면 죄송합니다 잘 몰라요 할 수도 있어요.
3. 비인간적인 응답: 챗GPT는 단순히 훈련된 데이터를 기반으로 자연어 생성을 수행하기 때문에,
사람들이 기대하는 대화 흐름이나 상황을 파악하는 능력이 제한적일 수 있습니다.
4. 자극적인 응답: 챗GPT로 생성된 대화가 매우 다양하고 예측할 수 없기 때문에,
때로는 부적절하거나 자극적인 응답을 생성할 수 있습니다.
5. 인식 능력 한계: 챗GPT는 텍스트 기반 대화에 대해 생성을 수행하므로,
음성이나 이미지와 같은 다른 매체를 활용하는 대화나 특정 환경에서의 상황을 인식하는 능력에 한계가 있을 수 있습니다.
6. 신뢰성: 챗GPT는 믿을만한 정보와 불필요한 정보를 구분하기 어려워서,
이걸로 잘못된 정보나 가짜 뉴스 등을 생성할 수 있습니다.
챗GPT가 아직 완전히 인간과 같은 수준의 자연어 이해 능력을 갖추지는 못하고 있습니다.
따라서 챗GPT를 사용할 때는 이러한 한계점들을 고려하고,
대화를 진행함에 있어서 신중하게 판단해야겠어요.
좋은 질문을 함으로써 좋은 답변을 끌어내는 것과 , 잘못된 정보를 가려내는 힘이 무엇보다 중요해질 것 같네요.
앞으로는 인공지능을 컨트롤하는 사람이 경쟁력이 있을 것 같다는 생각이 듭니다!
