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.
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.
ChatGPT는 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 내용은 ChatGPT를 사용할 수 있는 많은 작업 중 몇 가지 예시입니다.
검색 엔진과 ChatGPT 모두 장단점이 있지만 ChatGPT가 기존 검색 엔진을 능가할 수 있는 몇 가지 측면이 있습니다.
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.
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.
딥러닝에 관심이 있어서 공부를 시작하려고 한다면, 여러 단계에 따라 시작해보세요.
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!