비전문가들을 위한 ChatGPT 소개(feat. 너는 누구니?)

이번 포스팅은 앞에 포스팅한 내용보다 좀 더 깊게 알아보려고 합니다. 

모든 일에는 기본이라는게 존재하므로 그 기본을 위해서 한 번은 알아볼 필요가 있을 거 같아 작성하게 되었습니다.

질문 답변 형식으로 자세히 알아가 보도록 하겠습니다.

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1. 소개

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 인공 지능(AI) 언어 모델입니다.

기계가 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있도록 하는 자연어 처리(NLP) 기술의 한 예입니다.

ChatGPT는 컴퓨터가 다양한 프롬프트와 쿼리에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있도록 하므로 대화형 AI 분야에서 중요한 발전입니다.

2. ChatGPT가 무엇인가요?

ChatGPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약어로, 미리 학습된 모델을 기반으로 자연어 생성을 수행하는 딥러닝 모델입니다.

ChatGPT는 기존의 대화형 AI 시스템과는 달리, 인간이 작성한 대화문과 유사한 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다. 또한, 다양한 주제와 문맥에서의 대화도 가능합니다.

이러한 기능은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, ChatGPT를 사용하는 기업들은 고객 서비스나 대화형 챗봇 등의 분야에서 높은 수준의 대화를 제공할 수 있습니다.

3. 어떻게 동작하는가?

ChatGPT는 인간의 대화를 학습하여, 새로운 대화를 생성할 수 있습니다.

이를 위해서, ChatGPT는 다양한 텍스트 데이터를 학습하여, 단어, 구절, 문장, 문단 등의 구조를 이해하고, 문맥과 의미를 파악할 수 있도록 합니다.

이렇게 학습된 ChatGPT 모델은 새로운 문장을 입력받으면, 입력된 문장의 다음 단어나 문장을 생성합니다.

이때, 생성된 문장은 입력된 문장과 일관성 있게 생성되도록 고려됩니다.

4. 어떻게 응용할수 있나?

다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 대화형 챗봇, 고객 서비스, 광고 캠페인, 문서 요약 등의 분야에서 사용될 수 있습니다.

대화형 챗봇의 경우, ChatGPT를 이용하면 고객의 질문에 빠르고 정확하게 대답할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

또한, 광고 캠페인에서도 이용하면, 고객과의 대화를 통해 제품 또는 서비스에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

5. 대화형 서비스 구현 방법은?

• 데이터 수집 및 전처리: ChatGPT는 대화 데이터를 학습하여 자연어 생성을 수행합니다. 따라서, 대화 데이터를 수집하고 전처리하여 모델 학습에 이용할 수 있도록 준비해야 합니다.
• 모델 학습: 수집한 대화 데이터를 이용하여 ChatGPT 모델을 학습합니다. 학습 시에는 모델 구조와 하이퍼파라미터 설정 등을 고려하여 최적의 모델을 만들어야 합니다.
• API 개발: 학습된 모델을 이용하여 대화형 API를 개발합니다. API는 입력된 자연어에 대해 모델이 생성한 자연어를 반환하는 역할을 수행합니다.
• 서비스 구현: API를 이용하여 대화형 서비스를 구현합니다. 서비스는 사용자의 자연어 입력에 따라 모델이 생성한 자연어를 반환하여 대화를 이어나갈 수 있도록 해야 합니다.

6. 앞으로 미래는 어떠한가?

ChatGPT는 현재까지도 지속적인 개발이 이루어지고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

이러한 발전은 ChatGPT의 정확도와 응답 시간 등을 개선하고, 더욱 다양한 분야에서의 활용 가능성을 높일 것입니다.

그러나 이에 따라 ChatGPT의 사용에 대한 윤리적 고민과 문제도 생겨날 것입니다. 예를 들어, ChatGPT를 이용한 악용이나 차별 등의 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

따라서, ChatGPT의 사용에는 적극적인 윤리적 검토와 관리가 필요합니다.

7. 마무리

ChatGPT는 인공지능 기술의 발전으로 인해 이제는 현실화된 딥러닝 모델입니다.

다양한 분야에서 대화형 서비스를 구현할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도와 제품 이해도를 높일 수 있습니다.

그러나, 이에 따른 윤리적 고민과 문제가 발생할 수 있기 때문에, 적극적인 윤리적 검토와 관리가 필요합니다.

인간과 AI와의 공생을 위하여 최선의 노력이 필요할 것을 보입니다.

※ 참고자료 ※

"Chatbot using GPT-3" (Towards Data Science, 2021년 11월 4일)

"ChatGPT: The New Era of Conversational AI" (Medium, 2021년 11월 4일)

"Deep Learning for Natural Language Processing: GPT-2 and GPT-3" (Analytics Vidhya, 2021년 11월 4일)