2023. 1. 20. 21:45ㆍ카테고리 없음
openAI사가 만든 대화를 위한 최적화된 언어 모델 https://chat.openai.com/chat
Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3)은 딥러닝을 이용해 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기회귀 언어 모델이다
2022년 11월 30일 chatGPT 발표 이후 외국 유명 신문 INDEPENDENT 에서는
"구글은 끝났다-세계에서 가장 강력한 AI챗봇이 검색엔진에 인간 같은 대안을 제시하고 있다."
라고 발표 했다.
GPT가 수행가능한 작업으로는 각종 언어 관련 문제풀이, 랜덤 글짓기, 간단한 사칙연산, 번역, 주어진 문장에 따른 간단한 웹 코당,대화 등이 가능하다
GPT에서 생성되는 본문의 질은 매우 높아 유익성과 위해성을 동시에 지닌 인간이 작성한 본문과 구별하기 어렵다
31개 오픈 AI연구진과 엔지니어들은 GPT를 소개하는 2020년 5월 28일 논문 원본을 발표하면서 GPT의 잠재적 위험을 경고하고 위험 완화를 위한 연구를 요구했다
GPT 기능의 예시로는
-자료 수집(양자 컴퓨팅을 쉬운 문장으로 설명해 줘.)
예를 들어 공학 연구자가 선행 연구 결과를 모아 새 가설을 테스트한다고 하자. 이전에는 논문과 책을 일일이 뒤지며 읽고 정리해야 했다. 이제는 인공지능에게 수집 명령을 내리기만하면 즉각 그래프까지 피팅해준다. 심지어 관련 이론과 수식, 유사한 역할을 하는 변수까지 곧장 찾아줄 것이다.
-코딩(지뢰찾기 게임 코딩 해줘.)
사용자의 추상적인 요구를 분석해 목적에 부합하는 코드로 반환한다. 심지어는 부가적인 요구 사항(변수값, 임베디드의 경우 포트 번호 등)들도 전부 반영하여 코드를 작성해준다. AI의 성능이 더 개선되면 수년내에 손코딩이 거의 사라질 지도 모른다!
-계산기
함수를 정의하고 원하는 값을 도출하는것도 가능하며 자연어가 가능한 만큼 실생활 속 예시를 그대로 옮겨 원하는 답을 얻을 수도 있다
-문학 작품 창작 및 분석(재미난 소설을 만들어줘.)
내용을 입력하면 뒷 내용을 상상한 짧은 소설을 만들기도 한다 작품을 학습시켜 팬픽을 쓰게 할 수도 있다
등 인간이 생각하는 광범위한 질문에 대해 인간과 유사하게 이해하고 응답을 생성할 수 있다.
성능이 압도적이며 성장 속도도 엄청나다.
현재 1750억개의 매개변수를 가지고 있다
미국의 포츈 미디어 회사의 한 기자에 따르면
질문에 입력하면 몇 초안에 놀라울 정도로 유용한 답변이 서면으로 응답된다.
지식이 풍부한 작가가 이야기 해주는 것과 같은 느낌
구글이 20년전 나왔을때 비슷한 센세이션을 느꼈다
이전 AI챗봇들과 차별적으로 다른 점은 자연스러운 언어로 응답을 하고
AI라는 것을 몰랐다면 실제 사람과의 채팅으로 쉽게 오해할 수 있을 정도였다.
순식간에 chatGPT는 엄청난 인기를 얻었다
사람들은 복잡한 코딩 질문, TV시트콤 스크립트 제작, 에세이 쓰기 등
1주일만에 100만 사용자를 돌파했다.
IT 서비스가 100만 사용자를 만드는데 걸린 시간
하지만 openAI의 CEO 샘 알트먼은
ChatGPT는 너무 과대평가되었다. 여러 칭찬은 감사하지만 여전히 약점이 있고 이상한 실수를 종종 한다
AI가 세상을 바꿀것이지만 GPT가 그 첫발을 내딛은 것뿐이라고 생각합니다. 여전히 알아낼게 많아요
라고 얘기했다.
샘 알트먼이 얘기한 것처럼 가끔 잘못된 정보를 제공한다. 특히 한국어는 오류가 심하다
예를 들면
Mnet을 일본의 방송국으로 얘기한다
1972년 뮌헨 올림픽 농구 결승전에서 미국이 소련을 이기고 금메달을 땄다고 나온다.
그러나 재검색을 해보면 이번엔 소련이 금메달을 땄다고 나오는 등 오락가락 한다.
현실세계의 물리적 상식을 잘 모른다.
GPT는 "치즈를 냉장고 안에 넣으면 녹을까?" 라는 질문에 "그렇다"라고 답했었는데,
일반적인 사람이라면 당연히 알만한 물리적 지식을 잘 모른다.
GPT 모델은 엄밀히 말해 인간의 뇌처럼 "개념을 학습"하는 것이 아니라,
"이 뒤에 나올 문장 중 가장 자연스러운 단어를 학습"하는 모델이기 때문이다.
아무리 밀도 높은 수학 문제집을 학습시키더라도 계속해서 오류가 나오는 것도 이런 이유에서이다.
특유의 자연스러운 문장 구현에 의해 마치 해당 모델이 인격을 구현하는데에 성공한 듯 느껴지기 쉽지만, 실제론 가장 높은 점수를 받을 수 있는(가장 자연스러운) 문장을 반복해서 출력하는 딥러닝 예측 모델에 불과하다. 당연히 기억, 추론, 이해와 같은 인간 지능을 구성하는 대부분의 요소가 결락되어있으므로, 자아를 지닌 인격 모델이 아닌 단순 문장 출력기로 이해하는 것이 바람직하다.
원론적인 답변만 하기 떄문에 공학적인 용도로 사용하는 것은 매우 좋아 보인다