ChatGPT는 어디에나 있지만, 무엇을 할 수 있으며 어떻게 작동하는가? 기본 사항을 분석하고 인공 지능을 시작하는 방법을 설명합니다.
ChatGPT가 2022년에 처음 데뷔한 이후 몇 년이 지났지만, 여전히 인공 지능 여정의 시작 단계에 있을 가능성이 높습니다. 우리는 매일 인공 지능에 대해 더 많은 것을 배우고 있으며, 이 기술이 작동하는 방식을 이해하면 대화를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ChatGPT는 겉으로는 사용하기 쉽지만, 배후에서는 각 사용자를 위해 맞춤화된 복잡한 계산이 많이 이루어집니다. Large Language Model (LLM)은 방대한 인공 지능 신경망에 의존하여 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하고, 이미지를 분석하고, 심지어 스스로 말할 수도 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.
ChatGPT의 배경 기술은 무엇일까요?
가장 기본적인 의미에서 ChatGPT는 인간의 요청을 받아들일 수 있는 대화형 웹사이트 또는 모바일 애플리케이션입니다. 사람들은 에세이와 이메일 작성, 웹사이트 디자인, 소프트웨어 코드 작성, 인공 지능 에이전트를 통한 작업 완료 등 다양한 창의적인 용도로 사용하고 있습니다.
ChatGPT는 오늘날 가장 인기 있는 인공 지능 챗봇이지만, Google Gemini, Perplexity 및 Anthropic의 Claude와 같은 다른 챗봇에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이들은 모두 대량의 데이터에 대해 훈련을 받아 인간인 것처럼 설득력 있게 인간과 상호 작용하는 방법을 “가르칩니다”. 그러나 그들은 끊임없이 성인이 되는 방법을 배우려고 노력하는 외계인(또는 비틀거리는 유아)과 같습니다. 그들은 또한 인기를 얻고 싶어합니다. OpenAI는 최근 ChatGPT 업데이트가 지나치게 아첨하게 되자 롤백해야 했습니다.
이러한 학습 과정은 주로 인터넷(Wikipedia가 큰 출처임)과 저작권이 있는 책, YouTube 비디오 및 기타 원본 자료를 포함한 데이터로 챗봇을 공급하여 이루어집니다. 어떤 경우에는 소송을 유발할 수도 있습니다. 챗봇 외계인은 가능한 한 많은 정보를 갈망하여 지속적으로 행동을 개선할 수 있습니다.
이 모델은 데이터에서 텍스트 조각(예: Wikipedia 기사의 시작 문장)을 가져와 시퀀스의 다음 토큰을 예측하려고 시도하여 학습합니다. 그런 다음 출력물을 학습 코퍼스에 있는 실제 텍스트와 비교하고 오류를 수정하기 위해 매개변수를 조정합니다. 매우 큰 텍스트(또는 이미지 또는 음성) 본체에서 이 작업을 반복적으로 수행함으로써 프롬프트가 주어지면 일관된 텍스트 시퀀스를 만들 수 있는 언어 모델을 개발할 수 있습니다.
이 프로세스는 Deep Neural Network (DNN)이라는 소프트웨어 아키텍처, 특히 Transformer 네트워크에 의존합니다. Transformer 네트워크는 텍스트를 “토큰”으로 분해하는 데 능숙합니다. 토큰은 기본적으로 단어의 일부입니다(“단어”는 하나의 토큰이고 “기본적으로”는 두 개의 토큰임). 그런 다음 사용자와 가장 잘 공감할 수 있는 시퀀스를 예측합니다. 각 계산은 사람마다 다르므로 막대한 양의 전력과 에너지가 필요합니다.
ChatGPT는 또한 맞춤형 응답을 생성하기 위해 이전 대화를 “기억”합니다. 대화를 많이 할수록 상호 작용을 개선할 수 있습니다. “그것은 틀렸어”와 같은 말을 하면 모델은 이를 감지하고 다음에 다른 접근 방식을 시도합니다. 이를 “인간 피드백을 통한 강화 학습”(RLHF)이라고 하며, 이것이 ChatGPT가 이전 모델보다 더 유용한 이유이기도 합니다.
ChatGPT를 사용해 보려면 어떻게 해야 할까요?
OpenAI 웹사이트 또는 애플리케이션(iOS 또는 Android)에서 ChatGPT에 등록할 수 있으며 계정을 만들지 않고도 기본 버전을 사용할 수 있습니다. 무료 버전은 가끔 대화하는 데 충분하지만 플래그십 GPT-4o 모델과 매일 교환할 수 있는 횟수와 업로드할 수 있는 사진 수가 제한됩니다.
진지하고 지속적인 사용을 위해서는 매월 20달러의 ChatGPT Plus 유료 버전을 사용해 보는 것이 좋습니다. Sora 비디오 생성 모델 및 사용자 지정 GPT와 같은 더 적은 제한과 추가 기능이 있습니다. 후자는 언어 번역과 같은 특정 작업에 사용할 수 있는 소형 모델인 반면, 기본 ChatGPT 모델은 다재다능한 운동선수와 더 비슷합니다.
OpenAI는 또한 제한이 없으며 고급 연구 보고서를 컴파일하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있는 Pro 모델(월 200달러)과 같은 다른 구독 계층을 제공합니다. 또한 대규모 조직을 위한 팀 및 엔터프라이즈 계정이 있습니다. 마지막으로 개발자는 OpenAI의 API를 통해 ChatGPT에 액세스할 수도 있으며 사용된 토큰 수에 따라 요금을 지불합니다.
ChatGPT로 무엇을 할 수 있나요?
올바른 지침과 컨텍스트를 사용하면 ChatGPT가 매우 유용할 수 있습니다. ChatGPT로 할 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.
글쓰기
ChatGPT는 유용한 글쓰기 도우미가 될 수 있습니다. 한 번에 전체 에세이를 쓰도록 요청하면 양호한 결과와 나쁜 결과를 섞어서 제공합니다. 그러나 단계별로 함께 작업하면 ChatGPT는 인상적인 일을 할 수 있습니다. 예를 들어 개요로 시작하여 OpenAI의 챗봇 도움을 받아 각 섹션을 채울 수 있습니다.
편집
ChatGPT는 훌륭한 편집 도우미입니다. 사본 편집, 교정, 개작, 스타일 조정 등에 사용할 수 있습니다.
번역
ChatGPT는 여러 언어로 번역을 잘합니다. 전문 분야에서 작업하는 경우 소스 언어와 대상 언어 문서의 예를 제공하여 번역을 개선할 수 있습니다.
요약
ChatGPT는 기사, 프레젠테이션 및 논문을 요약할 수 있습니다. 강조할 주제와 같은 지침을 제공하면 더 정확해집니다.
브레인스토밍
ChatGPT는 프레젠테이션에 대한 토론 포인트를 제안하는 것부터 여행 계획에 이르기까지 다양한 도움을 제공할 수 있습니다.
코드 작성
ChatGPT는 기능 설명을 여러 프로그래밍 및 스크립팅 언어로 작업 코드로 변환할 수 있는 훌륭한 코딩 도우미입니다.
이미지 생성 및 설명
사진을 업로드하고 사진에 대한 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 나무 사진을 추가하고 “이것은 어떤 식물인가요?”라고 물어보세요. 질문이 있는 경우 ChatGPT는 휴대폰에서 볼 수 있는 스크린샷을 설명할 수도 있습니다. 또한 새로운 내부 생성기로 이미지를 만들 수 있으며 찬사를 받았습니다.
구두 대화
음성 모드를 사용하면 완벽한 텍스트 프롬프트 제작에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 마이크에 대고 말하고 대화를 시작하세요.
영화 클립 만들기
Sora 비디오 생성기는 몇 초밖에 되지 않고 소리가 없는 사용자 지정 클립을 생성하며 더 큰 비디오 프로젝트를 향상시키거나 독립 실행형 클립으로 사용할 수 있습니다. ChatGPT Plus 및 Pro 구독자에게 적합하며 Microsoft Bing 애플리케이션을 통해 제한된 기능을 자유롭게 사용할 수 있습니다.
ChatGPT는 환각을 일으키거나 정보를 날조하는 경향이 있으므로 연구 도구로 사용하는 것은 권장하지 않습니다. ChatGPT와 같은 법률 모델은 단어적으로는 정확하지만 사실적으로는 잘못된 텍스트를 함께 결합할 수 있습니다. 이는 ChatGPT를 사용하여 코딩하는 경우에도 마찬가지입니다. 기능이 없거나 안전하지 않은 코드를 생성할 수 있습니다. 좋은 경험 법칙은 ChatGPT를 출발점으로 사용한 다음 ChatGPT에서 제공하는 소스 링크를 클릭하거나 별도의 Google 검색을 수행하여 출력의 진위 여부를 확인하는 것입니다.(Perplexity는 인용문 중심의 또 다른 챗봇입니다.)
ChatGPT에 대한 대안은 무엇일까요?
여러 다른 회사와 조직에서 ChatGPT와 비교할 수 있는 명령어 추적 LLM을 개발했습니다.
- Google Gemini: Google의 인공 지능 모델은 ChatGPT로 할 수 있는 거의 모든 작업을 수행할 수 있으며 Google의 에코 시스템에 연결할 수 있으므로 출력을 Gmail, Google 시트, 문서 등으로 내보낼 수 있습니다.
- Bing: Microsoft는 OpenAI에 수십억 달러를 투자했으며 ChatGPT를 Bing 검색 엔진에 통합했습니다. 지식을 검색하고 ChatGPT를 사용하여 수행할 수 있는 다른 작업을 수행하는 대화형 인터페이스입니다. 생성하는 정보의 소스를 인용하므로 정보 소스를 확인할 수 있습니다.
- Claude: 샌프란시스코에 본사를 둔 인공 지능 연구소인 Anthropic은 글쓰기와 코딩으로 명성을 얻은 ChatGPT 경쟁자인 Claude를 출시했습니다.
- Perplexity: Google의 대안으로 많은 사람들이 Perplexity를 사용하여 웹을 검색합니다. 빠르게 성장하고 있으며 Motorola의 새로운 Razr 휴대폰에서 선호하는 검색 플랫폼이 될 것입니다. 삼성도 같은 일을 하려고 협상 중인 것으로 알려졌습니다.
- 오픈 소스 모델: 오픈 소스 커뮤니티는 자신의 서버에서 실행할 수 있는 LLM을 출시했습니다. 이러한 LLM은 데이터를 제어하고 공급업체 록인을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 오픈 소스 LLM은 ChatGPT보다 훨씬 작고 설정하기가 더 어렵지만 기술적인 기능을 갖추고 있다면 인상적인 결과를 얻을 수 있습니다. Meta의 Llama 모델은 가장 잘 알려진 모델 중 일부입니다. 다른 옵션으로는 Open Assistant, Alpaca, Vicuna 및 Dolly 2가 있습니다.