논란의 중심 ‘ 생성형 AI ‘ , 정말로 인간의 뇌보다 뛰어날까?
최근 가장 핫한 이슈의 중심에 있는 생성형 AI , 생성형 AI 가 인간의 직종의 대부분을 대체할 수 있다고 하는 기사는 수도 없이 많이 나오고 있습니다. 정말로 인간의 두뇌보다 뛰어난지, 대체가 가능할지에 대해 알기 위해서는 생성형 AI는 무엇이고, 어떤 기술이 사용되었고, 가장 많이 알려진 생성형 AI의 종류 중 하나인 ChatGPT 버전은 어떻게 차이가 있는지에 대해 알아볼 필요가 있습니다.
생성형 AI란 무엇인가요?
생성형 AI(Generative AI)는 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있는 고급 딥러닝 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 방대한 데이터세트에서 패턴을 학습하고, 이러한 이해를 바탕으로 교육 데이터의 스타일과 컨텍스트를 모방하는 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만듭니다. 예를 들어 텍스트용 ChatGPT, 이미지용 DALL-E, 다양한 음악 및 비디오 생성 모델이 있습니다.
ChatGPT의 AI 기술
GPT(생성 사전 훈련된 변환기) ChatGPT는 Self-Attention 메커니즘을 사용하여 입력 데이터를 처리하고 응답을 생성하는 Transformer 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 모델은 일관된 텍스트 생성을 위해 문장의 각 단어의 맥락을 고려할 수 있습니다.
훈련 광범위한 인터넷 텍스트 모음에 대해 사전 훈련되어 상황에 맞게 관련성이 있고, 인간과 유사한 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다.[(https://www.techtarget.com/whatis/definition/ ChatGPT)].
자연어 처리(NLP) NLP 기술은 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다. 여기에는 토큰화(텍스트를 더 작은 단위로 나누기), 품사 태깅, 의미론적 이해와 같은 프로세스가 포함됩니다. 이러한 기술을 사용하면 ChatGPT가 사용자와 자연스럽고 의미 있는 대화에 참여할 수 있습니다.
머신러닝(ML) ChatGPT는 기계 학습 알고리즘을 통해 방대한 양의 데이터로부터 학습하고, 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있습니다. 이러한 지속적인 학습 프로세스는 모델이 사용자 상호 작용을 기반으로 응답을 개선하는데 도움이 됩니다. ML은 패턴을 인식하고, 맥락을 이해하고, 다양한 주제와 언어에 걸쳐 적절한 응답을 생성하도록 ChatGPT를 교육하는데 매우 중요합니다.
ChatGPT 버전 간 차이점
OpenAI가 개발한 ChatGPT는 여러 번의 반복을 거쳐 각각 이전 버전보다 개선되었습니다. 이러한 버전 간의 주요 차이점은 모델의 기능과 성능에 큰 영향을 미치는 매개변수의 수입니다.
매개변수란 무엇입니까?
기계 학습 모델의 매개변수는 모델이 훈련 데이터로부터 학습하는 값입니다. 이는 텍스트를 생성할 때 모델의 동작을 결정하는 데 필수적입니다.
정확성 매개변수가 많을수록 언어에 대한 더 깊은 이해에 기여하여 응답의 정확성이 향상됩니다.
맥락적 이해 매개변수 수가 많을수록 모델은 더 긴 대화에서 맥락을 유지할 수 있어 상호 작용이 더욱 자연스럽고 일관되게 됩니다.
안전성 고급 버전에는 향상된 안전 프로토콜이 통합되어 편향과 유해한 출력을 최소화하고 광범위한 매개변수 네트워크를 활용하여 응답을 효과적으로 필터링하고 개선합니다[[6]
ChatGPT-3.5
매개변수 이 버전에는 1,750억 개의 매개변수가 있습니다. 더 복잡한 언어 구조를 통합하고 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공함으로써 이전 버전보다 큰 도약을 이루었습니다
정확성 및 맥락 이전 버전에 비해 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성하는데 있어 상당한 개선이 이루어졌습니다.
훈련 데이터 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는데 도움이 되는 대규모 데이터 세트를 활용합니다.
사용 사례 간단한 대화형 애플리케이션, 콘텐츠 생성 및 기본 고객 서비스 상호 작용에 일반적으로 사용됩니다.
ChatGPT-4.0
매개변수 ChatGPT-4.0의 매개변수 수는 훨씬 더 높지만 정확한 수는 공식적으로 공개되지 않습니다. 이러한 증가를 통해 모델은 더 복잡한 작업을 처리하고 더 세련된 출력을 생성할 수 있습니다
향상된 성능 향상된 정확성, 안전성 및 미묘한 쿼리에 대한 이해를 자랑합니다. 보다 복잡한 대화와 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.
안전 프로토콜 유해하거나 편향된 출력을 줄이기 위한 더 나은 안전 조치가 포함됩니다.
애플리케이션 세부적인 콘텐츠 제작, 고급 고객 지원, 브레인스토밍 및 글쓰기 지원과 같은 창의적인 작업에 적합합니다 .
채팅GPT-4o
최적화 이 버전은 높은 성능 수준을 유지하면서 더 나은 리소스 효율성을 위해 최적화되었습니다.
속도 및 대기 시간 더 빠른 응답 시간과 감소된 대기 시간을 제공하므로 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.
사용 사례 실시간 고객 지원 및 대화형 학습 환경과 같이 실시간 상호 작용이 필요한 시나리오에 특히 유용합니다.
결론
여러분은 어떤 생각이 드시나요? 인간의 뇌신경전달 구조를 본 따 만든 생성형 AI 인간을 뛰어넘어 우리의 일자리를 위협한다는 생각이 드시는가요? 논해봐야할 주제입니다.
🌐 출처
research.ibm.com – 생성 AI란 무엇입니까?
techtarget.com – ChatGPT가 무엇인가요? 당신이 알아야 할 모든 것
geekflare.com – ChatGPT-4 및 ChatGPT-3.5 기본값 및 ChatGPT-3.5 레거시
en.wikipedia.org – 생성 인공 지능
openai.com – ChatGPT 소개
kommunicate.io – ChatGPT 3.5와 ChatGPT 4 – 고려해야 할 주요 차이점
저희 아이스테이징은 생성형 AI 기술인 ‘ 텍스트 투 스페이셜 ‘ 을 4월 19일날 런칭했습니다.
300자 이내 텍스트를 입력하면 생성형 AI가 20-30가지의 3D 공간 이미지를 만들어줍니다.
AI가 만든 공간 위에 플랫폼을 올려 편집하거나 사용할 수 있습니다.
https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092114017
#아이스테이징 공간웹 사례
# 아이스테이징 아시아의 공간웹(Spatial Web)서비스는?
아이스테이징 서비스는 VR / META / AR / AI / DATA 를 한번에 사용해 원하는 서비스를 만들어낼 수 있는 클라우드 소프트웨어 서비스 입니다.
SaaS 형태로, 계정을 구독하면 고객 스스로 편집해서 사용가능하며, 커스터마이징 서비스도 제공합니다.
리테일 기업 ( Louis Vuitton / Dior ), 부동산 기업 ( REMAX / AECOM ), 전시 ( CES / TOYOTA 전시관 ) , 산업 ( SAMSUNG / Mercedes-Benz ) 등 글로벌 10만 기업 고객이 이미 사용하고 있는 안정성 높은 서비스입니다.
# 아이스테이징 아시아 홈페이지:https://istagingasia.co.kr
# 문의: https://istagingasia.com/contact/
#프로젝트별 사례를 보고싶다면?
*리테일
https://istagingasia.com/project/retail/
*부동산
https://istagingasia.com/project/real-estate/
*산업
https://istagingasia.com/project/industry/
*교육
https://istagingasia.com/project/education/
*전시
https://istagingasia.com/project/exhibition/
*뮤지엄&갤러리
https://istagingasia.com/project/museum-gallery/
