ChatGPT(챗GPT) 설치? 넌 누구니? 탐구 (1)

 

지난 시간에 ChatGPT의 가입방법에 대해 알아보고 광활한 사막 한가운데 놓여있는 나를 보았는데요..또한 설치 할 필요가 없는 방식이라는걸 알아봤습니다.

 

ChatGPT (챗 GPT) 설치? 넌 누구니? 첫 만남.

 

오늘은 제가 여러분을 위해 사용법과 ChatGPT에 대해 공부를 해봤습니다. 하하핫핫..

 

자 시작해볼까요?

ChatGPT는 무엇을 의미하는가?

 

ChatGPT는 "Chat"과 "GPT"의 합성어입니다. "Chat"은 채팅이나 대화를 의미하며, "GPT"는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자입니다.

 

"Generative Pre-trained Transformer"는 딥러닝 기술 중 하나로, 사전 학습된 모델을 사용하여 자연어 생성 작업을 수행합니다. 이 모델은 수많은 문장을 학습하고, 그 학습 결과를 바탕으로 새로운 문장을 생성합니다.

 

그래서 ChatGPT는 이러한 GPT 모델을 기반으로 하여, 자연어 처리 기술을 이용하여 대화를 생성하는 인공지능 챗봇이라는 뜻입니다. 이러한 기술은 챗봇 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있으며, ChatGPT의 발전과 함께 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

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Chat과 GPT의 합성으로 인해 다음과 같은 일이 가능해진거죠.

 

ChatGPT는 마치 AI로 만든 인공지능 친구처럼, 사용자와 대화를 나눌 수 있는 프로그램입니다. 예를 들어, 친구와 함께 영화를 보고 싶다고 가정해 봅시다. 이때, ChatGPT를 사용하면 마치 친구와 대화를 나누는 것처럼 영화에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

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"안녕! 영화 추천좀 해줄래?"라고 ChatGPT에게 물어보면, "물론이죠! 어떤 영화를 찾고 계신가요?"라는 대답을 얻을 수 있습니다. 그리고 "로맨스 장르의 영화 추천해줘!"라고 말하면, ChatGPT는 여러 가지 영화를 추천해줄 것입니다.

 

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로봇이 사전에 학습

 

 

사전학습(pre-training)은 미리 공부를 시켜놨다라는 의미죠.  머신 러닝 분야에서 많이 사용되는 용어 중 하나로, 큰 데이터셋을 이용해 모델을 학습시키는 기술을 말합니다. 일반적으로, 데이터가 많을수록 머신 러닝 모델은 더욱 정확한 예측을 할 수 있습니다. 하지만, 큰 데이터셋에서 직접 학습하는 것은 컴퓨팅 자원과 시간이 많이 소요되기 때문에, 이를 보완하기 위해 사전학습이라는 기술이 사용됩니다.

 

사전학습은 대량의 데이터셋을 이용해 모델의 초기 가중치를 조정하는 방법입니다. 이를 통해 모델은 보다 일반적인 특징을 학습하고, 더 적은 데이터로도 높은 정확도를 달성할 수 있게 됩니다. GPT 모델은 대표적인 사전학습 모델 중 하나로, 수십억 단어 수준의 대규모 데이터셋을 이용해 자연어 처리 모델을 사전학습시키고, 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

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자연어는 뭐지? 자연어 처리라는건 사람의 말을 이해한다는 건가?

 

네 맞아요 맞고요..

 

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 즉, 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 컴퓨터가 문장의 구성, 문맥, 의미 등을 이해할 수 있어야 합니다.

 

이전에 컴퓨터는 0.1과 이루어진 컴퓨터 언어로만 사람과 소통할 수 있엇는데요 이런 일을 하는게 프로그래머들이 하는 일이죠.. 근데.. 이런 일은 대화형태로 할 수 있다는 게 너무나 충격적이네요!

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 자연어 처리는 주로 텍스트 데이터를 대상으로 수행되지만, 최근에는 음성인식과 같은 분야에서도 자연어 처리 기술이 활용되고 있습니다. 예를 들어, 스마트 스피커나 음성 인식 애플리케이션에서 음성으로 명령을 내리면, 이를 자연어 처리 기술로 분석하여 해당하는 작업을 수행하는 것이 가능해졌습니다.

 

따라서 자연어 처리 기술은 인간과 기계 간의 인터페이스 역할을 수행하며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 자동 번역, 챗봇, 텍스트 분류, 감성 분석, 정보 추출 등의 분야에서 자연어 처리 기술이 활용됩니다.

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신경의 연결

이런한 일이 가능하게 해준 RNN (Recurrent Neural Network) 기술

 

RNN은 Recurrent Neural Network의 약자로, 시퀀스 형태의 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN의 핵심 아이디어는, 이전에 처리된 정보를 현재의 정보와 함께 사용하여 다음 출력값을 예측하는 것입니다.

 

예를 들어, 문장 "나는 오늘 밥을 먹었다"가 있습니다.

 

이 문장을 RNN 모델에 입력으로 넣으면, RNN은 이전까지 처리된 정보와 현재의 정보를 결합하여 다음 단어인 "먹었다"를 예측합니다.

 

이전까지 처리된 정보는 이전에 나온 단어 "밥을"입니다. RNN은 이전에 나온 단어를 기억하고 이를 현재의 정보와 결합하여 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.

 

이와 같이 RNN은 시퀀스 형태의 데이터를 처리할 때, 이전에 처리된 정보를 활용하여 다음 정보를 예측합니다. 이를 통해 RNN은 문장, 음성, 시계열 등 다양한 형태의 시퀀스 데이터를 처리할 수 있습니다.

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GPT와 RNN은 뭐가 다른거지?

 

일단 RNN과 GPT는 둘다 시쿼스 데이터를 처리하는 딥러닝 모델 입니다. 

 

시퀀스 데이터라는건 A답변 B답변 C답변까지 쭉 이어지는 일련의 과정을 이야기합니다.

 

그러나 RNN과 GPT는 크게 다음과 같은 차이점이 있습니다.

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구조의 차이: RNN은 입력과 이전의 상태를 결합하여 출력을 계산하는 반면, GPT는 입력 단어와 이전의 모든 단어를 결합하여 출력을 계산합니다. 이는 GPT가 긴 문장에서도 더 좋은 성능을 보이며, 더 긴 시퀀스를 처리할 수 있는 이유입니다.

 

학습 방법의 차이: RNN은 전통적으로 일련의 연속된 단계를 거쳐 시퀀스 데이터를 처리합니다. 그러나 GPT는 Transformer라는 구조를 사용하여 입력 단어와 이전의 모든 단어를 동시에 처리합니다. 이는 GPT가 분산 학습에 더 적합하다는 것을 의미합니다.

 

활용 분야의 차이: RNN은 시계열 데이터를 다루는 데 특히 적합합니다. 예를 들어, 주식 가격 예측, 자연어 생성, 음성 인식 등에 활용됩니다. 반면, GPT는 자연어 처리 분야에서 특히 높은 성능을 보이며, 대화 모델, 문서 생성, 번역, 요약 등에 활용됩니다.

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헥헥 오늘은 좀 양이 많죠? ㅎㅎ ChatGPT를 사용하기에 앞서서 이놈이 무엇인지 탐구하고 있습니다.

 

다음 시간에 탐구(2)로 돌아오도록 하겠습니다!

 

후니호호 였습니다 ^^