정보검색의 새로운 패러다임 - ChatGPT

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 AI 모델입니다. 딥러닝을 사용하여 텍스트 입력에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하는 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터 세트에서 훈련되어 질문에 답하고, 설명을 제공하고, 소설과 시를 쓰는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. ChatGPT는 일반 지식, 엔터테인먼트, 역사, 과학 등 다양한 주제에 대응하도록 설계되어 고객 서비스에서 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 유용한 도구입니다.

OpenAI는 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 둔 연구 조직 및 기술 회사입니다. 2015년 Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba, John Schulman이 책임감 있는 방식으로 친근한 AI를 홍보하고 개발한다는 목표로 설립했습니다. OpenAI의 연구는 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝에 중점을 두고 있으며 조직은 최첨단 AI 모델 및 기술 개발에 앞장서 왔습니다. OpenAI의 주력 제품은 자연어 처리 및 생성 분야에서 새로운 표준을 설정한 GPT-3를 포함한 언어 모델의 GPT 시리즈입니다. 이 회사는 또한 개발자가 AI 모델을 구축하고 애플리케이션 및 서비스에 통합할 수 있는 API 및 도구를 제공합니다. 기술적 성과 외에도 OpenAI는 AI의 이점을 널리 공유하고 잠재적인 부정적인 영향을 완화하는 데 중점을 둔 AI의 투명성과 책임감 있는 사용으로도 유명합니다.

ChatGPT는 OpenAI의 GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3) 모델을 기반으로 하며, 현재까지 개발된 가장 크고 가장 발전된 언어 모델 중 하나입니다. GPT-3는 transformer 아키텍처를 사용하고 다양한 인터넷 텍스트에 대해 훈련되어 광범위한 프롬프트 및 주제에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 1,750억 개가 넘는 매개 변수를 가지고 있어 현존하는 가장 큰 모델 중 하나이며, 큰 크기와 다양한 학습 데이터를 통해 다양한 작업에 대한 고품질 응답을 생성할 수 있습니다. GPT-3를 기본 모델로 사용함으로써 ChatGPT는 고도로 상황을 인식하고 매우 다양한 응답을 생성할 수 있습니다.

참고로 자연어 처리(Natural Language Processing – NLP)는 컴퓨터와 인간(자연) 언어 간의 상호 작용을 다루는 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야입니다. 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. NLP의 목표는 컴퓨터가 의미 있고 유용한 방식으로 인간 언어를 처리, 분석 및 생성할 수 있도록 하는 것입니다. NLP에는 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식, 기계 번역, 감정 분석, 질문 응답 및 텍스트 생성을 비롯한 광범위한 작업이 포함됩니다. 이러한 작업을 수행하기 위해 NLP는 다른 분야 중에서도 언어학, 컴퓨터 과학, 수학 및 심리학의 기술을 사용합니다. NLP 분야는 부분적으로 기계 학습 및 딥 러닝의 발전으로 인해 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었습니다. 오늘날 NLP는 고객 서비스 챗봇 및 가상 도우미에서 의료, 금융 등의 지능형 언어 기반 애플리케이션에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에서 사용됩니다.

이런 NLP영역에는 구글의 BERT(Bidrectional Encoder Representations from Transformers)와 OpenAI의 GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델이 대표주자 입니다. 딥러닝 개발쪽에서 모델을 사용한다고는 들었지만, 이렇게 실직적인 prototype의 서비스(ChatGPT)를 맛보고 나니 이제 왜 이쪽에 투자를 하는지 이해할 수 있었습니다.

우리는 챗봇 서비스를 통해서 초기적인 고객대응은 경험해 보았을 것입니다. 우리가 던지는 질문에 간단하게는 대답을 하지만, 복잡한 질문을 이해하지 못했습니다. 복잡한 질문이라는 것은 문맥의 의미를 이해해야 대답이 가능한 것들입니다.

beta및 일부 유료 서비스를 진행중인 ChatGPT로 test한 사례들을 보면 논문 초안으로 초록 작성을 했는데 그 결과가 사람이 긴 시간으로 교정해야 하는 수준 높은 결과를 준다고 합니다.

저도 Python으로 webpage crawl하는 코드를 초창기에 작성하다가 못했던 기억이 나서 도전해봤습니다. 기존에는 googling으로 sample code 받아서 Jupyter Notebook에 test하는 방식인데, 몇시간 투자해서 포기했던 기억이 납니다. ChatGPT에게 특정 사이트에서 글 제목만 따서 list 하고 싶다고 설명하고, python 코드를 요청했습니다. pharsing하는 것만 수정해서 교정을 원했더니, 에러난 부분을 수정해서 전달해 줍니다. code의 맥락을 이해하고 기존에 문의했던 부분을 다 반영하고 있는 부분은 정말 인상적이었으며, 단지 몇십분의 대화로 이런 결과가 나온다는 것에 놀라웠습니다.

분명히 이런 서비스는 키워드로 검색하는 현재 정보검색의 패러다임을 바꿀 거라고 확신합니다.

https://openai.com/

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