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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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ChatGPT의 영향력, OpenAI의 ChatGPT가 왜 그렇게 중요한가?2025.04.291. ChatGPT의 고급 언어 기능 ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받아 사람과 유사한 텍스트를 매우 정확하게 이해하고 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나 창의적인 글을 쓰거나 언어를 번역하는 등 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 크기 및 범위 1,750억 개 이상의 매개변수가 있는 ChatGPT는 지금까지 만들어진 가장 큰 AI 언어 모델 중 하나입니다. 이 크기와 범위를 통해 복잡한 언어 작업을 처리하고 더 작은 언어 모델에 비해 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 3...2025.04.29
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Chat GPT 알아보기2025.05.061. Chat GPT란? Chat GPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 약자로, 사전 훈련된 생성 변환기입니다. 오픈형 AI가 만든 대형 언어 모델로, 많은 단어와 문장을 인공지능이 스스로 학습하여 오답을 찾아내고 정답과 가깝게 보정하여 문장이 자연스러운지 확률적으로 계산하여 문장 내 특정 위치에 적합한 단어를 예측하는 모델입니다. 2. Chat GPT의 유용성 Chat GPT는 누구나 무료로 쉽게 이용할 수 있으며, 대화형 질문에 대해 구어체로 자연스러운 답변을 해줍니다. 또한 논문, ...2025.05.06
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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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챗GPT의 개념과 특징, 활용사례 및 효과, 교육적 활용 가치 및 앞으로의 전망2025.01.141. 챗GPT 챗GPT는 GPI 언어 모델을 기반으로 하는 AI 기반 챗봇으로, 딥러닝 기술을 사용하여 대화하는 형태로 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 방대한 양의 데이터를 통해 훈련된 챗GPT는 사용자들에게 매우 인상적인 기능을 제공하고 있으며, 기존에 컴퓨터가 할 수 없다고 생각했던 일들을 해내고 있습니다. 2. AI 기반 챗봇 챗GPT는 AI 기반 챗봇으로, 딥러닝 기술을 사용하여 대화하는 형태로 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 이러한 AI 기반 챗봇 기술은 사용자들에게 매우 인상적인 기능을 제공하고 있으며, 기존에 컴퓨터...2025.01.14
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세계 인공지능 AI 기술 전쟁과 고급 인재 확보 방안 분석2025.01.111. 인공지능 AI 기술 전쟁 최근 첫 GPT가 나오면서 세계는 인공지능 AI 기술 전쟁을 벌이고 있다. 각국 선진국들은 빅테크 기업들의 세계 주도권 경쟁으로 미래 산업의 기간을 점치는 전문가들이 많다. 이에 자체적으로 AI 칩 개발을 준비하고 있는 오픈AI는 인재들에게 130억이 넘는 연봉을 제시하여 타 경쟁사에서 인재들을 스카우트하기 위해 열정을 쏟아붓고 있다. 2. 고급 인재 확보 방안 최근 전 세계에서 오픈 AI로 이직한 인력이 6만 명이 넘는 것이 사실이다. 첫 GPT 등장 이후 llm 기술, 즉 대규모 언어 모델 기술은 ...2025.01.11
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챗지피티를 활용한 업무 TIP2025.05.051. ChatGPT 란? ChatGPT는 구글 등 기존의 검색 서비스가 정보를 보여주는 데 그쳤다면, 정보를 순식간에 정제된 텍스트로 생성할 수 있는 언어 생성형 모델입니다. OpenAI에서 2022년 11월 30일 처음 공급했으며, 2023년 1월 30일 1억 명의 일반 대중에게 공개되었습니다. 인간 같은 텍스트를 생성할 수 있고 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있지만, 출처 인용, 품질 및 신뢰성 등의 한계가 있습니다. 2. ChatGPT 활용 방법 ChatGPT를 활용하여 퀴즈 만들기, 간단한 보고자료 제작, 전문자료 정리, 유튜브/...2025.05.05
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Perplexity AI란?2025.05.081. Perplexity AI Perplexity AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자 질문에 정확한 답변을 제공하는 AI 기반 검색 엔진입니다. Perplexity AI는 기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 사용하는 챗봇으로, 사용자 질문에 응답합니다. Perplexity AI는 다양한 질문에 대한 자세한 답변을 제공하며 계정 가입이 필요 없고 이동 중에도 원활한 액세스를 제공하는 전용 모바일 앱이 있습니다. Perplexity AI의 컨텍스트 이해 능력은 다른 AI 앱과 차별화되며 대화의 컨텍스트를 기반으로 개인화된 답변을...2025.05.08
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읽기 장애를 정의하기 위한 필요한 구성요소2025.05.021. 정확도 단어를 정확하게 읽는 능력은 읽기의 기본 기술이다. 정확성의 어려움에는 단어를 잘못 발음하거나 단어를 생략하거나 읽는 동안 단어를 대체하는 것이 포함될 수 있다. 단어를 정확하게 읽는 능력은 읽기 유창함과 이해력이 형성되는 기초이기 때문에 중요하다. 2. 유창성 유창성은 속도와 정확성으로 읽는 능력과 동시에 적절한 억양과 표현을 사용할 수 있는 능력을 말한다. 유창함의 어려움에는 천천히, 주저하면서, 또는 표현력이 부족한 상태로 읽는 것이 포함될 수 있다. 유창성은 학생들이 이해에 집중할 수 있도록 인지 자원을 자유롭게...2025.05.02
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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