2023년 AI 분야에서는 ‘AI 챗봇’의 열풍이 거셉니다. 지난해 Open AI가 GPT 3.5를 기반으로 하는 대화형 인공지능 서비스를 발표하며 그 관심이 이어지고 있는데요. 마이크로소프트는 자사의 검색 엔진 빙(Bing)에 ChatGPT를 적용했으며, 뒤이어 구글도 바드(Bard)라는 서비스를 공개했습니다.
도대체 ChatGPT가 뭐길래 이렇게 세간의 이목이 집중되고 있을까요? 챗GPT가 무엇인지, 어떤 원리로 동작하는지, 어디에 활용될 수 있는지 등 챗GPT에게 직접 물어 보았습니다.
*ChatGPT는 3000억 개 이상의 텍스트 데이터를 학습한 것으로 알려졌지만 그 중 대부분이 영문 데이터입니다. 아직은 영문 기반의 성능이 훨씬 좋기 때문에, ChatGPT에게 영문으로 답변 받은 다음 간단한 번역 작업을 거쳤습니다.
안녕! ChatGPT에 대해 간단히 소개해줄래?
ChatGPT(Generative Pretrained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 모델입니다. 딥 러닝을 사용하여 인간 언어와 유사한 텍스트를 생성하는 GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델 시리즈의 일부입니다. 이 모델은 인터넷에서 가져온 대량의 텍스트 데이터에 훈련되어 있어 인간과 유사하고 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
ChatGPT는 대화형 에이전트, 콘텐츠 생성, 텍스트 완성과 같은 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 맥락을 이해하는 모델의 기능은 챗봇 및 기타 대화형 애플리케이션에서 사용하기에 매우 적합합니다. 전반적으로 ChatGPT는 인간 언어 텍스트를 처리하고 생성하는 강력한 도구이며 향후 AI 애플리케이션 개발에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
ChatGPT로는 어떤 일들을 할 수 있어?
ChatGPT는 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 내용은 ChatGPT를 사용할 수 있는 많은 작업 중 몇 가지 예시입니다.
- 대화형 모델링: 챗봇이나 가상 비서와 같은 대화 맥락에서 응답을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
- 질문 답변: 모델은 수신한 입력 텍스트를 기반으로 질문에 답변하는데 사용할 수 있습니다.
- 텍스트 완성: 입력 텍스트의 문맥과 스타일에 따라 부분적으로 작성된 문장이나 단락을 완성하는 데 사용할 수 있습니다.
- 텍스트 생성: 이 모델은 창의적인 글쓰기, 뉴스 기사 등과 같은 다양한 스타일과 형식의 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
- 감정 분석: 긍정적, 부정적 또는 중립과 같이 주어진 텍스트에 표현된 감정을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
- 요약: 이 모델은 원본 텍스트의 주요 아이디어와 주제를 유지하면서 긴 텍스트를 더 짧고 간결한 버전으로 요약하는 데 사용할 수 있습니다.
- 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 데 사용할 수 있습니다.
- 명명된 엔터티 인식: 이 모델은 사람, 조직 및 위치와 같은 텍스트에서 명명된 엔터티를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
ChatGPT가 검색엔진보다 뛰어난 점이 있다면 어떤거야?
검색 엔진과 ChatGPT 모두 장단점이 있지만 ChatGPT가 기존 검색 엔진을 능가할 수 있는 몇 가지 측면이 있습니다.
- 맥락 이해: ChatGPT는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대해 교육을 받았으며 입력된 텍스트의 맥락을 이해하고 응답할 수 있는 능력을 갖추고 있어 검색 엔진에 비해 더 적절하고 개인화된 응답을 제공합니다.
- 대화형 상호 작용: ChatGPT는 대화형 텍스트를 생성하도록 설계되어 챗봇 및 가상 비서에서 사용하기에 적합합니다. 쌍방향 대화에 참여하고 후속 질문에 응답할 수 있어 검색 엔진에 비해 더 인터랙티브하고 매력적인 경험을 제공합니다.
- 텍스트 생성: ChatGPT는 처음부터 텍스트를 생성할 수 있는 기능이 있어 요약, 요약 또는 창의적 글쓰기와 같은 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이것은 전통적인 검색 엔진의 범위를 넘어서는 기능입니다.
- 실시간 응답성: ChatGPT는 실시간으로 응답을 생성할 수 있으므로 대화형 애플리케이션에서 거의 즉각적인 피드백이 가능합니다. 이는 쿼리 결과를 검색하고 처리하는 데 종종 더 많은 시간이 필요한 기존 검색 엔진보다 빠릅니다.
- 유연성: ChatGPT는 광범위한 자연어 처리 작업을 수행하도록 미세 조정 및 조정될 수 있으므로 일반적으로 관련 웹 페이지 또는 문서 반환으로 제한되는 검색 엔진에 비해 더 유연한 도구입니다.
그러나 검색 엔진은 여전히 자리를 잡고 있으며 쿼리에 대한 응답으로 관련 웹 페이지나 문서를 검색하는 것과 같은 작업에 매우 효과적이라는 점을 간과해서는 안됩니다. 대부분의 경우 검색 엔진과 ChatGPT를 함께 사용하면 강력한 솔루션이 될 수 있습니다.
나도 딥러닝을 공부하면 ChatGPT 같은 AI를 구현할 수 있을까?
딥 러닝을 학습하면 ChatGPT와 같은 AI 모델을 구축하는 데 확실히 도움이 될 수 있습니다. 딥러닝은 ChatGPT에서 사용되는 모델 유형인 신경망 개발에 중점을 둔 머신 러닝의 하위 분야이기 때문입니다.
그러나 ChatGPT와 같은 모델을 구축하는 것은 머신러닝, 딥러닝 및 자연어 처리에 대한 깊은 이해와 대량의 고품질 학습 데이터에 대한 액세스가 필요한 매우 복잡한 작업이라는 점에 유의해야 합니다. 또한 ChatGPT와 같은 모델을 학습시키려면 비용이 많이 들 수 있는 GPU를 포함하여 상당한 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 도전적이고 쉽게 수행할 수 있는 작업이 아니지만, 충분한 노력과 경험 및 리소스가 있으면 유사한 모델을 구현하는 것이 확실히 가능합니다.
이제 딥러닝에 관심이 생겨서 공부하려는데 어떻게 시작하면 좋을까?
딥러닝에 관심이 있어서 공부를 시작하려고 한다면, 여러 단계에 따라 시작해보세요.
- 수학에 대한 확실한 이해: 딥러닝은 수학, 특히 선형 대수, 미적분 및 확률에 크게 의존합니다. 필요한 경우 이러한 주제를 검토하세요.
- 프로그래밍 학습: 딥 러닝에는 프로그래밍 기술이 필요하며 Python은 이 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 언어입니다. Python 및 TensorFlow, PyTorch 및 NumPy와 같은 관련 라이브러리에 익숙해지세요.
- 머신러닝의 기초 학습: 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야이므로 감독 및 비지도 학습, 의사 결정 트리 및 회귀 분석과 같은 머신러닝의 기본 사항을 잘 이해하는 것이 중요합니다.
- 소개 서적 및 기사 읽기: 딥 러닝의 기초를 학습하는 데 도움이 되는 훌륭한 리소스가 온라인 및 인쇄물로 많이 있습니다. 해당 분야에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 입문서 및 기사로 시작하십시오.
- 온라인 과정 수강: 온라인 과정은 딥 러닝을 시작하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. Coursera, Udemy 및 edX와 같은 사이트는 딥러닝의 기초를 다루는 다양한 과정을 제공합니다.
- 실습 경험 얻기: 딥러닝을 배우는 가장 좋은 방법은 실제 프로젝트에서 작업하는 것입니다. 간단한 프로젝트부터 시작하여 더 많은 경험과 자신감을 얻으면 점차 더 복잡한 프로젝트를 시도합니다.
- 커뮤니티 가입: GitHub, Stack Overflow 및 Kaggle과 같은 온라인 포럼 및 커뮤니티에 가입하여 다른 딥 러닝 애호가 및 실무자와 연결합니다. 토론에 참여하고, 질문하고, 프로젝트에 협력하며 더 나아가세요.
딥러닝은 복잡한 분야이며 학습에는 시간과 노력이 필요하다는 점을 잊지 마세요. 기초부터 시작하여 시간이 지남에 따라 점차 지식과 기술을 쌓으세요. 행운을 빌어요!
ChatGPT의 친절한 답변 덕분에 막연하게만 느껴졌던 인공지능 분야와 조금 가까워진 것 같습니다. 인공지능 기술이 일상 가까이 성큼 다가온 지금, 인공지능 분야에 대해 더 자세히 배워보고 싶다면? 코드잇에서 데이터 사이언티스트 커리큘럼을 따라 공부해보는 것을 추천드립니다.
앞서 ChatGPT가 답변해준 것처럼 데이터 사이언스 분야에 필요한 수학적 지식부터 Python 프로그래밍, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지. 여러군데 찾아 헤맬 필요 없이 코드잇에서는 한 번에 제대로 배울 수 있습니다.
데이터 분야, ChatGPT의 말처럼 꾸준한 시간과 노력을 들인다면 온라인으로도 충분히 배울 수 있으니까 더이상 겁먹지 말고 지금 바로 시작해보세요!