앞으로 미래를 변화시킬 AI GPT에 대해 알아보자

GPT는 **Generative Pretrained Transformer**의 약자로, 자연어 처리 분야에서 사용되는 인공지능 모델입니다.

이 모델은 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 작업에 사용됩니다.

OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 대화형 챗봇으로 사용됩니다

 

GPT가 작동하는 원리

GPT는 **Generative Pre-Trained Transformer**의 약자로, 이 모델은 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다.

이 모델은 큰 언어 모델(Large Language Model)로, 딥러닝 기술을 사용하여 인간이 작성한 것처럼 보이는 텍스트를 생성합니다

GPT 모델은 토큰 임베딩 형태의 토큰 시퀀스를 입력으로 받아 한 번에 하나씩 출력 토큰 시퀀스를 생성하는 디코더 전용 변환기입니다. 구체적으로 말하면, 토큰 임베딩은 입력 시퀀스를 나타내는 일련의 특징으로 변환됩니다 

 

이 모델은 인공 신경망으로 변환기(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 레이블이 없는 대규모 텍스트 데이터셋에서 사전 학습되어 새로운 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다

GPT 모델은 두 단계로 학습됩니다. 첫 번째 단계는 언어 모델링 목표를 사용하여 초기 매개 변수를 설정하는 비지도 생성적 사전 학습 단계이고, 두 번째 단계는 이러한 매개 변수를 대상 작업에 적응시키기 위한 지도식 판별적 세부 조정 단계입니다

 

GPT의 장점

GPT 모델은 다양한 장점이 있습니다.

이 모델은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 높은 정확도와 효율성을 제공합니다.

GPT 모델은 대규모 언어 모델로, 딥러닝 기술을 사용하여 인간이 작성한 것처럼 보이는 텍스트를 생성합니다.

또한 GPT 모델은 효율적인 학습 시간으로 알려져 있습니다.

이는 프로젝트가 완료되고 배포될 수 있는 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.

GPT 모델은 대량의 데이터로 학습되어 높은 정확도의 예측과 결정을 내릴 수 있습니다 .

GPT의 단점

GPT 모델은 매우 발전된 AI 언어 모델이지만 일부 제한 사항이 있습니다.

예를 들어, GPT 모델은 복잡한 맥락을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

GPT 모델은 언어 처리에 능숙하지만 인간의 의사소통의 미묘한 뉘앙스를 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다

또한 GPT 모델은 일반적인 상식이 부족합니다.

GPT 모델은 인간과 유사한 응답을 생성하고 많은 양의 정보에 접근할 수 있지만 인간 수준의 상식이 없습니다.

이는 GPT 모델이 특정 질문이나 상황에 대해 비논리적이거나 부정확한 응답을 제공할 수 있다는 것을 의미합니다 

 

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