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강의목표
챗GPT의 기술적 이해, 다양한 활용 사례, 그리고 윤리적 고려 사항을 통해 실제적이고 윤리적인 인공지능 사용에 대한 이해를 목표로 한다.
챗GPT? - 오픈AI 에서 만든 대화영 인공지능 모델
ChatGPT는 OpenAI에 의해 개발된 대화형 인공지능 모델입니다.
이 모델은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 중 하나로, 대규모 언어 모델을 기반으로 합니다. ChatGPT는 특히 자연스러운 대화를 생성할 수 있도록 특화되어 설계되었으며,
다양한 주제에 대해 인간과 유사한 방식으로 응답할 수 있습니다.
이 모델은 먼저 수십억 개의 단어로부터 대규모 데이터 세트를 사용하여 사전 학습되며, 이 과정에서 문법, 맥락, 대화 흐름 등을 학습합니다. 이후 특정 작업에 적합하도록 미세 조정(fine-tuning)이 이루어질 수 있습니다. ChatGPT는 효과적인 대화 생성, 사용자 질문에 대한 정보 제공, 문제 해결 등 다양한 대화형 태스크를 수행할 수 있습니다.
이 모델은 먼저 수십억 개의 단어로부터 대규모 데이터 세트를 사용하여 사전 학습되며, 이 과정에서 문법, 맥락, 대화 흐름 등을 학습한다. 이후 특정 작업에 적합하도록 미세 조정(fine-tuning)이 이루어질 수 있다. ChatGPT는 효과적인 대화 생성, 사용자 질문에 대한 정보 제공, 문제 해결 등 다양한 대화형 태스크를 수행할 수 있다.
챗GPT의 아키텍처
- Transformer 기반 구조: 챗GPT는 Transformer 모델을 기반으로 하며, 이는 자연어 처리(NLP) 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 각 Transformer 블록은 자기-주의 메커니즘(self-attention mechanisms)을 사용해 입력 데이터의 다양한 부분에 집중할 수 있게 돕습니다.
- 인코더와 디코더: Transformer의 주요 구성 요소는 인코더와 디코더 블록입니다. 챗GPT는 주로 디코더 스택을 사용하여 각 단어의 의미를 파악하고 문맥에 맞는 단어를 생성합니다.
모델 학습 과정
- 데이터 수집: 학습을 시작하기 전, 다양한 소스에서 대량의 텍스트 데이터를 수집한다. 이 데이터는 인터넷 기사, 책, 영화 대본 등 다양한 형태로 제공될 수 있다.
- 사전 학습(Pre-training): 수집된 데이터를 사용해 모델을 사전 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 모델은 문장 구조, 문법, 단어의 연관성 등을 학습하며, 대량의 데이터를 통해 언어의 일반적인 패턴을 이해하게 됩니다.
- Fine-tuning: 특정 작업이나 도메인에 맞게 모델을 미세 조정하는 단계입니다. 예를 들어, 챗봇 서비스를 위해 대화형 언어에 더 특화되도록 학습을 진행할 수 있습니다. 이 과정에서는 모델이 특정 적용 분야의 언어와 요구사항을 더욱 정확히 이해하도록 합니다.
챗GPT 버전
- GPT-3는 2020년에 발표된 언어 모델로, GPT-2보다 더 큰 모델로 학습되었으며, 다양한 텍스트 생성 태스크에서 뛰어난 성능을 발휘
- Codex는 2021년에 발표된 코드 생성 모델로, 자연어 명령을 기반으로 소프트웨어 코드를 작성
- DALL·E는 2021년에 발표된 이미지 생성 모델로, 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성
- DALL·E 2는 2022년에 발표된 DALL·E의 개선된 버전으로, 더 높은 해상도와 더 사실적인 이미지 생성 능력을 갖추고 있다.
- GPT-4는 2023년에 발표된 최신 언어 모델로, GPT-3에 비해 더욱 향상된 자연어 처리 능력을 제공
- GPT-4o(omni)는 멀티모달 처리, 빠른 속도, 다국어 지원 등 혁신적인 특징을 갖춘 차세대 AI 모델, 시각, 청각 이해도가 이전 모델에 비하여 크게 향상
- 광범위한 멀티모달 처리: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 동시에 처리할 수 있는 능력.
- 확장된 파라미터: 기존의 GPT-4보다 더 많은 파라미터를 사용해 더 복잡한 데이터와 문맥을 이해하고 생성하는 능력.
- 더욱 높은 정확성: 다양한 도메인에서의 활용도를 높이기 위한 세밀한 미세 조정과 더 높은 정확성 제공.
- 사용자 맞춤형 기능: 사용자 요구에 따라 모델을 맞춤화할 수 있는 기능, 예를 들어 특정 작업이나 산업에 최적화된 성능을 제공
https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
챗GPT에서의 prompt란?
챗GPT에서 **프롬프트(prompt)**란 사용자가 모델에게 입력하는 질문이나 요청을 의미한다. 프롬프트는 모델이 응답을 생성하기 위한 출발점으로, 사용자가 원하는 정보를 얻거나 특정 작업을 수행하기 위해 주어지는 텍스트다.
예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라는 질문을 입력하면, 이 문장이 프롬프트가 된다. 챗GPT는 이 프롬프트를 바탕으로 가장 적절한 응답을 생성하려고 한다.
프롬프트의 형태와 내용에 따라 챗GPT의 응답이 달라질 수 있으며, 프롬프트가 명확하고 구체적일수록 원하는 결과를 얻을 가능성이 높아진다.
챗GPT 시작
1.웹사이트 방문 : 웹 브라우저를 열고 OpenAI의 ChatGPT 웹사이트에 접속합니다.
2. 가입하기 (Sign Up)
3. 계정 확인 : 입력한 이메일 주소로 확인 이메일이 발송됩니다.
4. 로그인하기 (Sign In)
5. 사용 시작 : 로그인 후, ChatGPT 인터페이스가 나타납니다.
- 하단의 텍스트 입력창에 질문이나 요청을 입력하고, "Enter" 키를 눌러 프롬프트를 제출합니다.
- 챗GPT가 입력된 프롬프트를 바탕으로 응답을 생성하고 표시합니다.
6. 추가 설정 및 기능 : 필요에 따라 설정 메뉴에서 언어 설정, 테마 설정(예: 다크 모드), 프리미엄 서비스(GPT-4) 가입 등을 조정할 수 있습니다.
챗GPT 관련 용어
아래는 추가된 용어를 포함한 챗GPT 관련 용어 표이다.
| 용어 | 설명 |
| GPT (Generative Pre-trained Transformer) | 자연어 처리 모델의 일종으로, 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습한 후 특정 태스크에 맞게 미세 조정하여 사용하는 모델이다. |
| 프롬프트 (Prompt) | 사용자가 챗GPT에 입력하는 질문이나 명령을 의미하며, 이를 바탕으로 챗GPT가 응답을 생성한다. |
| Fine-tuning | 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세밀하게 조정하는 과정이다. |
| 파라미터 (Parameter) | 모델의 학습 과정에서 조정되는 값들로, 모델의 성능과 복잡도를 결정한다. GPT 모델은 수십억 개의 파라미터로 구성된다. |
| Transformer | GPT 모델의 핵심 아키텍처로, 입력 데이터의 각 부분이 서로를 참조할 수 있도록 하는 '어텐션 메커니즘'을 사용하여 학습을 진행한다. |
| API (Application Programming Interface) | 프로그램 간 상호작용을 가능하게 하는 인터페이스로, 챗GPT는 API를 통해 다양한 응용 프로그램과 통신할 수 있다. |
| DALL·E | 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 모델로, 챗GPT와 유사한 방식으로 학습된 인공지능이다. |
| Codex | GPT 모델을 기반으로 한 코드 생성 모델로, 자연어 명령을 프로그래밍 코드로 변환할 수 있다. |
| 멀티모달 (Multimodal) | 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델의 특성을 의미한다. |
| 모델 크기 | 모델이 가진 파라미터의 수를 의미하며, 모델 크기가 클수록 더 정교한 학습과 복잡한 작업 수행이 가능하다. |
| NLP (Natural Language Processing) | 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로, 챗GPT와 같은 언어 모델의 기초가 되는 기술이다. |
| Hallucination | AI 모델이 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상으로, 모델이 학습되지 않은 데이터에서 근거 없이 결과를 만들어낼 때 발생한다. |
| Machine Learning | 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식하여 작업을 수행하는 인공지능의 하위 분야이다. |
| Deep Learning | 인공 신경망을 기반으로 한 머신러닝의 하위 분야로, 복잡한 패턴 인식과 예측을 가능하게 하는 기술이다. |
| Token | 텍스트를 작은 단위로 나눈 것으로, 단어 또는 단어의 일부를 나타내며, GPT 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위이다. |
챗GPT활용 연습
참고사항
챗GPT 프롬프트 작성 시 참고해야 할 사항을 정리한 표는 다음과 같다.
| 항목 | 설명 | 사용 방법 | 예시 |
| 특정 부분 강조 | 강조하고 싶은 단어나 문구에 작은 따옴표 사용 | ' ' | "유명한 '과학자들' 목록을 생성해 주세요." |
| 포맷 지시 | 출력 형식을 지정하고 싶을 때 | 설명을 직접 명시 | "항목을 번호 매긴 형식으로 나열해 주세요." |
| 예시 제공 | 원하는 답변의 스타일을 예시로 제공 | 예시 문장 제공 | "이렇게 답변해 주세요: '물론 도와드릴 수 있습니다.'" |
| 길이 제한 | 응답의 길이를 제한하고 싶을 때 | 글자수 또는 단어수 제한 명시 | "50자 이내로 답변해 주세요." |
| 내용 범위 지정 | 특정한 주제나 범위 내에서 답변을 원할 때 | 주제를 명확히 지정 | "AI가 '교육에 미치는 영향'만 논의해 주세요." |
| 어조 설정 | 답변의 어조를 설정하고 싶을 때 | 어조를 명확히 지정 | "'친근하고 캐주얼한' 어조로 답변해 주세요." |
| 구체적 요청 | 매우 구체적인 정보를 요청할 때 | 정확한 요청 사항을 명시 | "'뉴럴 네트워크'가 어떻게 작동하는지 간단히 설명해 주세요." |
| 필수 요소 포함 | 반드시 포함되어야 하는 내용을 강조할 때 | 필수 요소를 명확히 지시 | "답변에 '통계 자료'를 포함해 주세요." |
| 피해야 할 내용 | 특정 내용이 포함되지 않도록 할 때 | 피할 내용 명시 | "설명에 '전문 용어'는 사용하지 말아 주세요." |
| 대체 용어 제시 | 특정 용어를 다른 용어로 대체하고 싶을 때 | 대체 용어 제시 | "'행복' 대신 '웰빙'이라는 용어를 사용해 주세요." |
실습 1 : 시 창작
- 달리를 활용한 이미지 생성
아래는 한글 시의 영어 번역입니다:
The goose flies across,Through the cold winter night sky,You are far away, beyond my reach,This love lingers in a place it can never reach.
Like a lone goose in flight,My heart wavers in the wind,Always yearning for you, who I can never reach,In the stillness of the night, I spread my wings once more.
실습 2 : 정보를 요약 해 줘
챗GPT를 사용하여 문서를 요약하는 방법
- 파일 첨부 : 프럼프트창 좌측 파일 첨부
챗GPT와의 상호작용:
- 요약할 문서의 내용을 간단하게 입력하세요. 예를 들어, 중요한 문단이나 문장을 직접 입력할 수 있습니다.
- 요약을 요청할 때는 명확하게 요청하세요. 예를 들어, "다음 내용을 요약해주세요" 라고 말한 후 요약할 내용을 입력합니다
Chat GPT API?
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