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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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