챗GPT에 사용된 배경 기술을 알려주세요.
요즘 챗GPT에 대한 반응이 뜨겁습니다.
챗GPT를 모르면 원시인 취급을 받을 것만 같습니다.
챗GPT에 사용된 주요 기술들을 알려주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요. 설효훈 과학전문가입니다. ChatGPT는 방대하게 수집 된 정보로 부터 학습하여 다양한 주제와 문맥에 맞춰 언어를 구사하는 AI인공지능 입니다. 진짜 사람이쓴 것 같이 자연스럽게 언어를 구사가 가능하여 고객등 과의 의사소통에서 어색함이없다는 것이 가장큰 장점입니다. 또한, 기존 학습한 내용에서 벗어나 ChatGPT만의 독창적인 대답을 할수 있는 것으로 많은 호흥을 받고 있습니다.
안녕하세요. 형성민 과학전문가입니다.
챗GPT는 대규모 텍스트 데이터셋을 사전 학습한 후, 그 지식을 다양한 자연어 처리 작업에 활용하는 전이 학습의 개념을 적용합니다. 초기에는 대량의 인터넷 텍스트 데이터를 사용하여 일반적인 언어 모델을 학습하고, 이후 특정 작업을 위한 추가적인 지도 학습을 수행합니다. 이러한 전이 학습 접근 방식은 챗GPT가 다양한 주제에 대한 대화를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 제공합니다. 또한, 전이 학습을 통해 챗GPT는 적은 양의 작업 관련 데이터로도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델입니다. 챗GPT는 기계학습 기술 중 하나인 "언어 모델"을 사용하여 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 갖춘 인공지능 모델로, 대규모 데이터셋으로부터 학습을 통해 자연어 처리분야에서 매우 높은 성능을 보이고 있습니다.
챗GPT의 핵심 기술 중 하나는 "Transformer"라는 모델 아키텍처입니다. Transformer는 인코더와 디코더라는 두 개의 구성 요소로 이뤄져 있으며, 입력 문장을 인코더에서 처리하여 내부 표현을 추출하고, 이를 디코더에서 다시 처리하여 출력 문장을 생성합니다. 이러한 Transformer 모델 아키텍처는 자연어 처리 분야에서 현재 가장 성능이 우수한 모델 중 하나입니다.
또한, 챗GPT는 "Fine-tuning"이라는 기술을 사용하여 특정한 대화 혹은 언어 이해와 같은 태스크에 적합하도록 모델을 조정하는 것이 가능합니다. 이러한 Fine-tuning 기술을 이용하여 챗GPT는 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보이고 있습니다.