How Does ChatGPT Work?

ChatGPT 에는 2억 명이 넘는 사용자가 있지만 대부분의 사용자는 ChatGPT 작동 방식을 이해하지 못합니다.

ChatGPT 의 핵심은 복잡한 알고리즘과 방대한 데이터 세트에 의존하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 것입니다. 본질적으로 일련의 규칙과 계산인 이러한 알고리즘을 통해 시스템은 텍스트를 분석하고, 언어의 패턴을 식별하고, 주어진 컨텍스트에서 가장 가능성이 높은 단어를 예측할 수 있습니다.

그것이 혼란스럽게 들린다면, 그것이 이 기사의 목적이기 때문에 괜찮습니다.

GPT 아키텍처, 자연어 처리 및 AI 교육 프로세스를 탐색하여 끝까지 ChatGPT 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.

ChatGPT 이란 무엇입니까?

ChatGPT 유용한 인공 지능의 중요한 도약이며 수십 개의 산업 분야에서 실질적인 차이를 만듭니다.

1 ChatGPT 개요

OpenAI ChatGPT 프레임워크는 사용자와 자연스럽게 대화할 수 있도록 설계된 대화형 AI 모델입니다. 즉, 귀하의 질문에 답할 수 있고 시, 코드, 스크립트, 악보, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 종류의 창의적인 텍스트 형식을 만들 수 있습니다.

컨텍스트를 이해하고 관련 응답을 생성하는 능력은 광범위한 작업을 위한 다재다능한 도구입니다.

2 GPT 모델의 진화

ChatGPT 모델은 GPT(Generative Pre-trained Transformer)로 알려진 점점 더 강력해지는 일련의 언어 모델을 기반으로 하는 OpenAI 의 수년간의 연구 개발 결과입니다.

GPT-1 (2018년)

2018년에 도입된 GPT-1은 7,000권 이상의 고유한 책으로 구성된 BooksCorpus 데이터 세트에서 훈련되었습니다. 1억 1,700만 개의 매개변수가 있는 이 모델은 먼저 대규모 데이터 세트에서 모델을 훈련한 다음 특정 다운스트림 작업에 맞게 미세 조정하는 사전 학습 및 미세 조정 패러다임을 확립했습니다.

GPT-2 (2019)

2019년에 출시된 GPT-2 는 모델 크기를 15억 개의 매개변수로 크게 확장했으며 수백만 개의 웹사이트에서 스크랩한 WebText로 알려진 훨씬 더 크고 다양한 데이터 세트에 대해 훈련되었습니다. 이러한 규모의 증가는 텍스트 생성의 유창성과 일관성을 크게 향상시켰습니다.

GPT-3 (2020)

2020년에 출시된 GPT-3 는 1,750억 개의 매개변수로 확장되는 기념비적인 도약을 나타냈습니다. Common Crawl, WebText2, Books1 및 Books2를 포함하는 훨씬 더 큰 데이터 세트에 대한 교육과 함께 이러한 대규모 확장으로 인해 광범위한 자연어 작업에서 성능이 크게 향상되었습니다.

이 GPT 모델은 출시 6일 만에 100만 명 이상의 사용자를 확보하며 AI 과대 광고를 시작했습니다. 이것이 오늘날 우리가 겪고 있는'AI 혁명'의 시발점이 되었습니다.

GPT-4 (2023)

2023년에 출시된 GPT-4 는 GPT 시리즈의 현재 최첨단을 대표합니다. 주요 개선 사항에는 향상된 추론 능력, 향상된 사실적 정확성, 출력 스타일 및 어조에 대한 더 나은 제어, 다중 모드 입력(텍스트 및 이미지)을 처리하는 기능이 포함됩니다.

ChatGPT 의 핵심 : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP )가 ChatGPT 의 핵심입니다. 이것이 바로 컴퓨터가 단어를 처리하고 "문맥"을 이해할 수 있게 해주었으며, 궁극적으로 ChatGPT 전문적인 작업에 유용하게 만든 것입니다.

1 NLP 이란 무엇입니까?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP )은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. AI는 인간의 의사 소통과 컴퓨터 이해를 연결하여 기계가 텍스트에서 "의미"를 도출할 수 있도록 하는 역할을 합니다. 현재 NLP 은 일상적인 응용 분야에서 우리 주변에 있습니다.

• 챗봇: 질문에 답변하고 지원을 제공하는 고객 서비스 봇입니다.
• 검색 엔진: 관련 결과를 제공하기 위해 검색어를 분석합니다.
• 음성 비서 (Siri, Alexa, Google Assistant ): 음성 명령을 이해하고 음성 응답을 제공합니다.
• 스팸 필터: 언어 패턴을 기반으로 원치 않는 이메일을 식별합니다.
• 기계번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역합니다.

2 ChatGPT 에서 사용하는 NLP 기법

ChatGPT 는 주요 NLP 기법을 사용하여 관련 응답을 생성합니다.

• 토큰화: 텍스트를 "토큰"(단어, 구 또는 하위 단어 단위)이라고 하는 더 작은 단위로 나눕니다. For example, "I love learning about NLP" becomes: "I," "love," "learning," "about," and "NLP."
• 감정 분석: 텍스트의 감정적 어조(긍정적, 부정적 또는 중립적)를 결정합니다 이를 통해 ChatGPT 의도를 이해하고 적절하게 대응할 수 있습니다(예: 불만 사용자에게 해결 방법 또는 사과를 제공).
• 텍스트 예측(언어 모델링): 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석하여 단어 시퀀스의 통계적 확률을 학습합니다. 프롬프트가 주어지면 ChatGPT 는 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하여 일관된 시퀀스를 생성합니다 이 패턴 인식은 강력하지만 인간적인 의미에서 진정한 "사고"나 "논리"는 아닙니다.

GPT 아키텍처: ChatGPT 와 같은 언어 모델의 작동 방식

사람과 같은 텍스트를 생성하는 ChatGPT의 능력은 고유한 아키텍처에서 비롯됩니다. 이 섹션에서는 GPT 아키텍처 설명과 GPT 아키텍처가 어떻게 작동하고 응답을 생성하는 데 작동하는지에 대해 자세히 설명합니다.

1 신경망 이해하기

ChatGPT 는 인간의 두뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅 모델인 신경망을 기반으로 합니다. 우리 뇌의 뉴런이 연결하고 신호를 전송하는 것처럼 인공 신경망은 계층으로 구성된 상호 연결된 노드(또는 "뉴런")로 구성됩니다. 이러한 네트워크는 데이터를 처리하고 노드 간 연결의 강도를 조정하여 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 향상시킴으로써 학습합니다.

2 트랜스포머 아키텍처

ChatGPT 신경망 구조는 "트랜스포머(transformer)"라고 하는 특정 유형의 아키텍처를 기반으로 합니다. 데이터를 순차적으로 처리했던 이전의 sequence-to-sequence 모델과 달리, 트랜스포머는 전체 입력 시퀀스를 동시에 처리할 수 있어 훨씬 더 빠른 훈련을 가능하게 합니다.

3 대규모 데이터셋을 사용한 교육 ChatGPT

ChatGPT 는 인터넷에서 가져온 방대한 양의 텍스트와 코드에 대해 교육을 받았습니다. 이 "사전 훈련"은 언어의 기초를 가르칩니다. 그런 다음 특정 데이터 세트 및 예제에 대한 "미세 조정"을 통해 더 나은 대화 흐름과 컨텍스트를 위해 응답을 구체화합니다. 이 미세 조정은 감독 학습과 인간 피드백의 강화 학습을 사용합니다.

4 토큰화와 컨텍스트 이해

ChatGPT 텍스트를 개별 단어, 단어의 일부 또는 문장 부호와 같은 토큰으로 나눕니다. 토큰화라고 하는 이 프로세스를 통해 모델은 텍스트를 숫자로 처리할 수 있습니다.

마법은 이러한 토큰이 트랜스포머 네트워크에 공급될 때 발생하며, 트랜스포머 네트워크는 "어텐션 메커니즘"을 사용하여 입력에서 다른 단어의 중요성을 평가합니다. 이는 모델이 각 토큰을 단독으로 취급하지 않는다는 것을 의미합니다. 그들 사이의 관계를 고려합니다.

주의에 의해 촉진되는 이러한 토큰의 상호 연결성은 ChatGPT 대화의 이전 부분을 "기억"하는 방법입니다. 전체 대화의 컨텍스트를 고려함으로써 모델은 마지막 입력뿐만 아니라 진행 중인 토론과 관련된 응답을 생성합니다.

ChatGPT 의 주요 기능

단순한 AI 연구 모델에서 모든 사람이 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있는 AI 도구로 바꿔주는 몇 가지 주요 기능이 ChatGPT .

1 상황에 맞는 응답 생성

ChatGPT 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 연속성을 유지하고 이전 대화에 논리적으로 연결된 응답을 생성할 수 있습니다.

컨텍스트를 유지하면서 콘텐츠를 제작하는 능력은 조직에 매우 중요합니다. 다음 응용 프로그램을 고려하십시오.

• 고객 서비스: 챗봇은 과거 고객 상호 작용을 기억하고, 개인화되고 효율적인 지원을 제공하며, 고객의 불만을 줄일 수 있습니다.
• 콘텐츠 제작: 더 긴 콘텐츠를 생성할 때 모델은 주제별 일관성을 유지하고 모순을 피할 수 있으므로 더 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다.
• 데이터 분석: 대화형 데이터 분석 시나리오에서 모델은 이전 쿼리를 기억할 수 있으므로 데이터를 보다 미묘하고 반복적으로 탐색할 수 있습니다.

2 다국어 기능

방대한 다국어 데이터 세트에 대한 ChatGPT의 교육을 통해 100개 이상의 언어로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이는 단순한 번역을 넘어 모델이 창의적인 텍스트 형식을 생성하고, 질문에 답변하고, 다양한 언어로 대화에 참여할 수 있도록 합니다.

이 다국어 기능은 더 광범위한 사용자에게 다가갈 수 있는 상당한 이점을 제공합니다.

• 글로벌 도달 범위: 기업은 고객의 모국어로 고객과 소통할 수 있어 시장 범위를 확장할 수 있습니다.
• SEO 최적화: 여러 언어로 콘텐츠를 생성하면 여러 지역에서 검색 엔진 가시성을 개선하여 다양한 소스에서 유기적 트래픽을 유도할 수 있습니다.
• 문화 간 커뮤니케이션: 서로 다른 언어를 사용하는 개인 간의 의사 소통과 이해를 촉진합니다.

3 한계와 도전 과제

이러한 기능에도 불구하고 ChatGPT 에는 제한이 없습니다.

• 사실적 부정확성 (환각) : 모델은 그럴듯한 텍스트를 생성하도록 학습되며, 반드시 사실적으로 정확한 텍스트는 아닙니다 이것은 "환각"으로 이어질 수 있으며, 모델이 그럴듯하게 들리는 부정확하거나 조작된 정보를 생성합니다.
• 바이어스 증폭: 학습 데이터에 편향이 포함되어 있으면 모델은 출력에서 편향을 증폭할 수 있습니다 이는 OpenAI 적극적으로 해결하고 있는 중요한 문제입니다.

사용자는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 이러한 과제에 적응했습니다.

• 사실 확인: 사용자는 특히 중요한 응용 프로그램에 대해 ChatGPT 에서 생성된 정보를 확인하는 경우가 많습니다.
• 신속한 엔지니어링: 세심하게 제작된 프롬프트는 모델을 보다 정확하고 관련성 있는 응답으로 안내할 수 있습니다.
• 반복 개선: 사용자는 종종 여러 프롬프트와 피드백 루프를 통해 모델의 출력을 구체화합니다.

ChatGPT 의 실제 응용 프로그램

ChatGPT의 다재다능함은 다양한 부문에서 빠르게 채택 되어 비즈니스 운영 및 개인이 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이 섹션에서는 몇 가지 주요 실제 응용 프로그램을 살펴봅니다.

1 콘텐츠 제작

ChatGPT 는 콘텐츠 제작 공간의 모든 곳에서 사용되며 단순한 텍스트 생성을 넘어 콘텐츠 전략 및 워크플로에 영향을 미칩니다. 다음은 틈새 시장별 분석입니다.

• 블로깅 및 기사 작성 : ChatGPT 는 초안을 생성하고, 작가의 블록을 극복하고, 새로운 관점을 제공하여 작가를 돕습니다. 또한 키워드 조사, 콘텐츠 개요 및 콘텐츠 용도 변경을 지원합니다.
• 소셜 미디어 관리 : ChatGPT 소셜 미디어 콘텐츠를 만들고, 다양한 플랫폼에 맞게 조정하고, AI 기반 청취 도구를 사용하여 소셜 대화를 분석합니다.
• 이메일 마케팅 및 개인화 : ChatGPT 는 개인화된 이메일 시퀀스, 제목 줄 및 제품 설명을 생성하여 오픈 및 클릭률을 개선합니다.

2 고객센터

ChatGPT 는 기업이 대규모로 즉각적이고 개인화된 지원을 제공할 수 있도록 지원함으로써 고객 지원을 혁신하고 있습니다. AI 기반 챗봇은 많은 양의 고객 문의를 동시에 처리할 수 있어 대기 시간을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자주 묻는 질문에 답변: 일반적인 고객 문의에 대해 빠르고 일관된 답변을 제공합니다.
• 기본 문제 해결: 간단한 문제 해결 단계를 통해 고객을 안내하고 사람의 개입 없이 문제를 해결합니다.
• 복잡한 문제 에스컬레이션: 사람의 개입이 필요한 복잡한 문제를 식별하고 전체 대화 기록과 함께 대화를 인간 상담원에게 원활하게 전달합니다.

이러한 AI 고객 서비스 워크플로우에 통합하면 인간 상담원이 더 복잡하고 까다로운 사례에 집중할 수 있어 전반적인 효율성과 고객 경험이 향상됩니다.

3 교육 및 학습

ChatGPT 는 개인화된 학습 경험을 제공하고 학생과 교육자 모두를 지원하는 강력한 교육 도구입니다.

• 맞춤형 튜터링: ChatGPT 는 복잡한 개념에 대한 개인화된 설명을 제공하여 개별 학생의 필요에 맞게 교육 스타일을 조정할 수 있습니다.
• 연습 문제 및 퀴즈 생성: 교육자는 ChatGPT 사용하여 실습 자료 및 평가를 만들 수 있습니다.
• 연구 지원: 학생들은 ChatGPT 사용하여 주제에 대한 다양한 관점을 탐색하고, 정보를 수집하고, 연구 논문에 대한 개요를 생성할 수도 있습니다.

그러나 ChatGPT 는 자료에 대한 비판적 참여를 대체하는 것이 아니라 학습을 향상시키는 도구로 사용되어야 한다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.

4 접근성 개선 사항

ChatGPT 자체는 접근성 도구가 아니지만 GPT 모델은 다른 AI 접근성 도구의 기본 AI 모델로 사용됩니다. 이것이 "ChatGPT 기반" AI 도구가 작동하는 방식이며 다음은 몇 가지 예입니다.

• 향상된 Text-to-Speech 및 Speech-to-Text:Transkriptor 플랫폼은 AI 사용하여 회의 및 대화의 매우 정확한 전사를 제공하여 특히 청각 장애가 있는 사용자가 쉽게 검토할 수 있도록 합니다.
• AI - 동력 통신 지원: 아직 개발 중이지만 Google의 Project Relate (유사한 ChatGPT 머신 러닝 모델 사용)과 같은 프로젝트는 언어 장애가 있는 사용자를 돕는 것을 목표로 합니다.
• 향상된 캡션 및 번역: Zoom 및 Microsoft Teams 와 같은 화상 회의 플랫폼은 보다 정확한 실시간 캡션을 제공하기 위해 AI 기반 캡션 및 번역 기능을 통합하고 있습니다.

Eskritor 통해 사용자의 ChatGPT 간소화하는 방법

ChatGPT 는 범용 AI 입니다. 콘텐츠를 작성하는 경우 Eskritor 와 같은 특수 도구를 사용하면 보다 집중적이고 사용자 친화적인 경험을 할 수 있습니다.

Eskritor 세 가지 주요 방법으로 사용자의 ChatGPT 간소화하는 방법은 다음과 같습니다.

사용하기 쉬운 인터페이스

복잡한 프롬프트 대신 Eskritor 는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 주제를 입력하기만 하면 Eskritor 기술적 세부 사항을 처리하여 모든 사람이 액세스할 수 있습니다.

사전 정의된 템플릿

Eskritor 는 에세이, 블로그 게시물 및 마케팅 카피와 같은 다양한 작문 작업을 위한 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿은 구조를 제공하여 사용자가 복잡한 프롬프트를 파악할 필요 없이 AI 체계적이고 관련성 있는 콘텐츠를 생성할 수 있도록 도와줍니다.

내장 편집 도구

Eskritor 에는 생성된 텍스트를 구체화하는 도구가 포함되어 있습니다.

• 문법 및 맞춤법 검사기
• 명확성과 독창성을 위한 재작성 도구
• 더 나은 이해를 위한 가독성 분석

Eskritor 는 복잡한 AI 과 일상적인 사용자 간의 격차를 해소합니다. 간단한 인터페이스, 템플릿 및 편집 도구를 제공하여 더 많은 청중이 ChatGPT 액세스하고 유용하게 사용할 수 있도록 합니다.

결론: ChatGPT 의 잠재력 발휘

이제 ChatGPT 작동 방식을 이해했으므로 더 나은 프롬프트를 작성하고 환각이 시작되는 ChatGPT 주의할 것입니다. 그러나 이 기사에서 한 가지 시사하는 바가 있다면 ChatGPT 것이 일반적인 도구라는 것입니다.

이것이 전문 AI 도구가 인기 있는 이유입니다. 예를 들어 Eskritor 는 콘텐츠 작성을 위해 특별히 제작되었습니다. ChatGPT 보다 사용하기 쉽고 이미 편집 및 작성 프롬프트가 내장되어 있어 콘텐츠 작성이 훨씬 쉬워집니다. Eskritor 이미 뒤에서 당신을 위해 ChatGPT 집중하고 있기 때문에 일반적인 글쓰기에 대해 걱정하거나 환각을 그만두라고 상기시키는 ChatGPT 걱정할 필요가 없습니다.

지금 Eskritor 탐색하고 연구, 작문 및 브레인스토밍 프로세스에 어떻게 도움이 되는지 확인하십시오.