■ 출처
- 도서 : 된다! 하루 만에 끝내는 챗GPT 활용법(저자, 프롬프트 크리에이터)
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된다! 하루 만에 끝내는 챗GPT 활용법 | 프롬프트 크리에이터 - 교보문고
된다! 하루 만에 끝내는 챗GPT 활용법 | 《된다! 하루 만에 끝내는 챗GPT 활용법》이 GPT-4o를 반영한 전면 개정 2판으로 돌아왔습니다! 초보자도 1시간이면 바로 사용 가능! 업무부터 자기 계발까지
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■ 요약 배경
2022년 11월 OpenAI가 GPT-3.5 버전을 개발하면서 최고 성능의 AI챗봇이 개발되었다는 이슈가 생기면서 국내외를 막론하고 뜨거운 관심을 받았다. 사실, 당시의 AI챗봇 서비스는 원활하지 못한 답변 기능을 제공하여 큰 관심을 받지 못했다. 예를 들어, GPT-3.5 이전 가장 우수한 LLM(Large Language Model)이라 평가받던 구글(Google)의 BERT모델 또한 원활한 대화를 구현하지 못했다.
하지만 이번에 개발된 OpenAI의 AI챗봇(ChatGPT)는 이전 대화 내용을 기억해 대화의 전/후 맥락과 후속 질문을 이해하여 답변을 생성할 수 있도록 프로그래밍된 것으로 직관적으로 인간과 챗봇이 대화를 할 수 있도록 구현했다. 이러한 기술은 사전 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 원리로써 최초로 생성형AI(Generative AI) 분야의 시작이 되었으며, 현재는 산업 전반에 많은 변화를 야기시키며 다양하게 활용되고 있다. 예를 들어, GPT기반 AI챗봇을 통해 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 빠르고 편하게 생성할 수 있게 되었으며, 이러한 변화를 산업 전반에 활용할 수 있어 사람의 역할 재분배가 논의되는 사태를 야기했다.
결론적으로 ChatGPT는 인간에게 많은 영향을 미칠 것이며, 현 시대를 살아가는 사람들에게는 필요한 지식이라 판단했다. 따라서, 향후 데이터 전문가로 성장하고자 연구하여 내용을 정리했다.
■ 요약 구분
1장. ChatGPT 시작하기
1. GPT(Generative Pre-trained Transformer)란?
- 오픈AI에서 개발한 언어 모델로, GPT아키텍처를 기반으로 질문-대답하는 방식으로 대화하는 서비스
- 현재 GPT-4o를 통해 산업 전반에서 활용되는 상황
→GPT-3 : 단순 질문에 대한 답변하는 기능 구현(20.06)
→GPT-3.5 : 복잡한 대화에 대한 답변 기능 구현(22.11)
→GPT-4 : 정교한 언어 이해 및 생성 능력 구현(23.03)
→GPT-4o : 강력한 데이터 분석 능력과 이미지 생성 기능 구현(24.05)
2. 프롬프트(Prompt)란?
- 컴퓨터 공학에서는 사용자가 입력하기를 기다리고 있는 것을 화면에 표현한 메시지 또는 기호
- 인공지능에서는 명령이나 지시를 내리는 입력값
3. 오픈AI에서 제공하는 무료 ChatGPT에 대한 상세 기능은?
- 모델 : ①GPT-3.5, ②GPT-4o
- 응답 속도 : 제한적
- 컨텐스트 윈도우 : 8k
- 기능 : ①기본 기능, ②일부 고급 기능
4. ChatGPT 활용 예시 :
- [서비스] 고객 문의를 자동으로 응대해주는 고객 서비스 제공
- [교육] 학생들의 질문을 이해하여 쉬운 설명을 제공하여 맞춤형 교육 서비스 제공
- [엔터] ‘기사, 블로그, 광고 등’ 콘텐츠 생성 작업을 자동화하여 양질의 콘텐츠 서비스 제공
5. ChatGPT 관련 개념 정리 :
- ①프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) :
→프롬프트를 통해 인공지능에게 명령과 지시를 내릴 때 효과적으로 수행하기 위한 방법
→인공지능의 답변을 정확하고 유용하게 만들 수 있도록 어떤 표현을 사용할지 고민하는 과정
- ②자연어처리(NLP, Natural Language Processing) :
→인공지능이 사람들이 대화할 때 쓰는 언어를 이해할 수 있도록 하는 분야
- ③환각 현상(Hallucination) :
→ChatGPT가 모르는 질문을 받았을 때 있지도 않은 것을 그럴싸하게 대답하는 현상
└대안) 같은 질문이라도 영어로 물어봤을 때 비교적 정확도가 높으므로, 영어로 질문하고 답변 내용을 번역하는 방법 활용
- ④머신러닝(Machine Learning) :
→기계가 데이터를 통해 스스로 학습하고 문제를 개선해 나가는 기술
→과거 유사한 패턴을 데이터를 통해 이해하여 미래를 예측하는 분야
└예시) ①지도학습, ②비지도학습, ③강화학습
- ⑤딥러닝(Deep Learning) :
→인간의 뇌를 모방하여 만든 인공신경망을 여러 계층으로 겹쳐 쌓고 연결하는 기법
→비정형 데이터(텍스트, 이미지 등) 처리에 탁월한 성능을 발휘하며, GPT의 기술적 기반임
- ⑥토큰(Token) :
→GPT API가 단어를 처리하기 위해 문장을 의미 단위로 분할한 단어 조각
└참고) 언어 모델은 텍스트를 토큰 단위로 나눠 처리
- ⑦파인 튜닝(Fine Tuning) :
→모델에게 1새운 작업을 가르치고 세부 내용을 조정하는 과정
└예시) 신입 사원에게 특정 지식을 학습시켜 경력직으로 만든다는 형태
- ⑧범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) :
→인간과 유사히 스스로 학습, 추론, 이해, 인식 등을 수행하는 능력을 갖춘 인공지능(즉, 생각하는 로봇)
→오픈AI 새뮤얼 알트먼 曰, “ChatGPT조차 AGI수준까지 가려면 아직 멀었다.”
※ 참고, 보다 다양한 내용은 향후 추가 연구하여 정리하겠습니다.