챗GPT와 AI를 구분해서 설명해 주시구요
챗GPT와 AI를 구분해서 설명해 주시구요,챗GPT보다 한국어를 6,500배 더 학습한 AI가 나온다는데
6,500배 더 학습한 AI는 스스로 한국어를 학습하나요? 아니면 어떤 방법으로 AI에게 학습을 시키나요?
3개의 답변이 있어요!안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.머신 러닝 기반 AI 모델은 기본적으로 데이터를 기반으로 학습합니다. 즉, 언어 모델에서도 대량의 텍스트 데이터를 입력으로 제공하면, 이를 이용하여 스스로 한국어를 학습할 수 있습니다.
6,500배 더 학습한 AI 모델이 어떤 방식으로 학습을 시켰는지는 알 수 없지만, 대부분의 언어 모델들은 대규모의 텍스트 데이터셋을 수집하고, 이를 이용하여 자연어 처리 및 언어 모델링 기술을 적용해 학습합니다. 이를 통해 AI 모델은 텍스트 문법, 어휘, 구문, 문맥 등을 이해하고, 이를 기반으로 자연어 생성, 번역, 요약, 감정분석, 질문응답 등의 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
또한, 최근에는 자동화된 데이터 수집 및 전처리 기술과 함께, 학습 데이터셋 구축 과정에서 인간의 개입을 최소화하고, 대량의 데이터를 자동으로 수집 및 전처리하는 방법이 널리 사용되고 있습니다. 이러한 방법을 이용하면 대규모의 다양한 데이터셋을 쉽게 수집하고, 이를 이용하여 높은 성능의 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
챗GPT는 인공지능(AI)의 일종입니다. 즉, 챗GPT 자체가 인공지능이며, 인공지능 분야에서 자연어처리(NLP)와 기계학습 등의 기술을 적용하여 만들어진 모델입니다.
그리고 6,500배 더 학습한 AI는 일반적으로 챗GPT보다 더 많은 데이터와 더 복잡한 모델을 사용하여 학습시킨 인공지능 모델을 의미할 수 있습니다. 즉, 기존에 있던 인공지능 기술을 보다 더 발전시켜 학습량과 모델의 복잡성을 증가시킨 것입니다.
이러한 인공지능 모델은 기존에 수집된 대규모 데이터셋을 활용하여 학습될 수도 있고, 인공지능 연구자나 개발자들이 직접 데이터를 수집하거나 가공하여 사용할 수도 있습니다. 이후 인공지능 모델은 이러한 데이터셋에서 학습된 패턴을 이용하여 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
그리고 인공지능 모델이 한국어를 학습하는 경우, 이를 위해 한국어 데이터셋이 필요합니다. 따라서 한국어를 학습시키기 위해서는 대규모의 한국어 데이터셋을 수집하고 처리하여 인공지능 모델에 학습시켜야 합니다. 이때 데이터의 질과 양, 그리고 모델의 복잡성 등은 인공지능 모델의 성능에 영향을 미칩니다.
안녕하세요. 이상현 과학전문가입니다.
스스로 데이터를 수집하는 알고리즘을 넣어주면 자동적으로 학습을하게됩니다.
챗gpt는 인공지능중에도 텍스트기반으로 많은데이터를 수집하보 정보를 제공하는 인공지능이고, 그냥AI자체는 이런 챗 gpt를 비롯한 수많은 모든 인공지능시스템들을 말합니다.
감사합니다.
