GPT-4의 진화: 답변 도표로 받을 수 있다.

GPT-4의 진화: 답변 도표로 받을 수 있다.

 

강력한 컴퓨터 프로그램인 GPT-4의 다음 버전이 발표되면서 기술 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 새 버전에서는 사용자가 질문에 대한 답변으로 다이어그램을 받을 수 있게 될 것이라고 합니다.

 

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OpenAI의 공동 창립자인 일리야 수츠케버는 엔비디아의 AI 컨퍼런스인 GTC2023에서 엔비디아 CEO 젠슨 황과의 미팅에서 이 같은 내용을 발표했습니다. 이 글에서는 딥 뉴럴 네트워크의 기능과 한계, 그리고 이것이 GPT-4와 어떻게 연관되는지 살펴보겠습니다.

 

이 글에서는 심층 신경망의 기능과 한계, 그리고 이것이 GPT-4와 어떤 관련이 있는지 살펴보겠습니다.

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GPT-4와 ChatGPT

 

GPT-4 및 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델은 역사상 가장 인기 있는 컴퓨터 애플리케이션 중 하나가 되었습니다.

ChatGPT는 하나의 큰 언어 모델이 아니라 그 안에 있는 여러 시스템입니다.

 

OpenAI는 두 단계의 학습을 사용합니다.

 

GPT-4는 ChatGPT보다 크게 개선되었으며 텍스트뿐만 아니라 이미지도 읽을 수 있습니다.

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2단계 학습

 

첫 번째 단계는 시퀀스에서 다음 단어를 정확하게 예측하는 것입니다.

두 번째 단계는 모델을 더 안정적이고 정확하게 만드는 것입니다.

 

신경망 학습은 텍스트를 생성하는 과정의 일부입니다.

 

두 번째 단계는 모델의 신뢰성을 높이기 위한 가드레일을 포함합니다.

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심층 신경망의 힘

 

일리야 수츠케버는 심층 신경망의 힘을 최초로 입증한 사람 중 한 명입니다.

AI 선구자인 Geoff Hinton, Alex Krizhevsky와 함께 학술 대회에서 시연했습니다.

인간보다 더 빠르게 이미지를 인식하는 AlexNet 모델, 젠슨 황은 이들의 연구를 AI의 빅뱅이라고 불렀습니다.

특히 GPU를 통한 병렬 처리를 통한 획기적인 발전이 가능하게 했습니다.

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스케일링

 

ImageNet 데이터 세트와 컨볼루션 신경망은 GPU에 매우 적합했습니다.

 

전례 없는 속도로 새로운 것을 훈련하기 위해 초기 작업은 몇 대의 GeForce GTX 580 GPU에서 실행되었습니다.

 

최근에는 수만 대의 최신 NVIDIA A100 및 H100 텐서 코어 GPU가 ChatGPT와 같은 모델의 트레이닝과 추론을 지원하고 있습니다.

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강력한 컴퓨터 프로그램의 새 버전인 GPT-4는 다이어그램으로 질문에 답할 수 있는 능력으로 게임의 판도를 바꿀 것입니다.

 

이 새로운 기능은 시퀀스의 다음 단어를 정확하게 예측하고 모델을 더욱 안정적이고 정확하게 만드는 OpenAI의 2단계 학습 프로세스를 통해 가능해졌습니다.

 

딥 뉴럴 네트워크의 성능과 GPU를 통한 확장이 이러한 혁신을 가능하게 했습니다. 신뢰는 AI에서 가장 중요한 우선순위이며, GPT-4가 발전함에 따라 우리를 놀라게 할 수 있는 시스템이 계속 등장할 것입니다.

 

후니호호 였습니다.

 

출처 : 

https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=02755206635546600&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y 

"GPT-4 다음 버전에선 답변으로 '도표'받는 것 가능"