챗 gpt의 원리는 무엇이며 얼마나 정확한가요?

Question

챗 GTP 원리정확히 챗 GTP의 원리가 무엇인가요? 그리고 프리미엄 4.0으로 사용했을 때와 그렇지 않을때 3.5,3.0의 차이점을 알려주세요.

김민규 · Accepted Answer

현재까지는 말씀하신 것 처럼 버전이 올라가면서 그 내용과 개발적인 부분이 계속 업데이트되고 있는 수준입니다.

서종현 · Answer

챗GPT는 (Generative Pre-trained Transformer)라는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. 이 모델은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 미리 학습하여 언어의 패턴, 문법, 사실 정보 등을 익힙니다. 사용자가 질문이나 명령을 입력하면 학습된 내용을 바탕으로 다음에 올 단어(토큰)을 예측하여 문장을 생성하는 방식으로 작동합니다. 대화 기록을 기억하며 문맥에 맞는 자연스러운 대화를 이어가는것도 특징입니다.

정확도 측면에서 챗GPT는 학습된 데이터 내에서는 상당히 정확한 정보를 제공할수있습니다. 하지만 때로는 잘못되거나 사실과 다른 내용을 생성하기도 합니다. (이를 환각이라고 부르기도합니다)특히 최신 정보나 전문적인 내용은 정확도가 떨어질수있으므로 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 확인하는 것이 좋습니다. GPT-4버전은 웹 검색 기능을 활용하여 비교적 최신 정보를 반영하고 출처를 제공하기도 하여 정확도가 향상 되었습니다.

GPT-3.0,3.5,4.0차이는 모델의 성능과 능력 차이입니다.

GPT3.0은 초기 버전으로 기본적인 텍스트 생성 능력을 가졌습니다.
GPT-3.5는 GPT3.0의 개선 버전으로 대화형 AI에 더 적합하도록 튜닝되었습니다. 현재 무료로 제공되는 챗GPT 버전이 주로 GPT-3.5모델을 사용합니다.
GPT-4.0은GPT-3.5보다 훨씬 발전된 최신 모델입니다. 더 복잡한 질문이나 지시를 잘 이해하고 따르며 추론 능력과 사실 정확도가 향상되었습니다. 또한, 텍스트 외에 이미지를 이해하는 멀티모달 기능도 일부 갖추고 있습니다. GPT-4는 주로 Chat GPT Plus와 같은 유료 서비스나 마이크로소프트 Bing Chat등 특정 서비스에서 제공됩니다.

요약하자면 챗GPT는 대규모 데이터 학습을 통해 텍스트를 생성하는 AI이며, 버전이 올라갈수록 성능과 정확도가 개선되고 있습니다.

장준원 · Answer

ChatGPT의 작동 원리는 대규모 언어 모델을 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 것인데요.
수많은 텍스트 데이터를 학습해 패턴과 구조를 인식하고 질문에 대한 적절한 응답을 생성하게 됩니다.
GPT-4.0는 이전 버전들보다 더 많은 데이터와 더 복잡한 모델 아키텍처를 사용해 정확도와 일관성이 향상되었습니다.

프리미엄 GPT-4.0은 향상된 언어 이해력과 생성 능력을 제공하고 보다 더 긴 텍스트와 복잡한 질문에 대해 더 나은 응답을 생성할 수 있고 GPT-3.5와 GPT-3.0은 성능 면에서 차이가 있는데 GPT-3.5는 GPT-3.0에 비해 더 많은 데이터와 개선된 알고리즘을 사용하여 보다 자연스럽고 정확한 응답을 제공합니다.

안다람 · Answer

ChatGPT의 핵심 원리는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 합니다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 사용하여 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습되었습니다.GPT-4는 더욱 큰 규모의 파라미터와 개선된 성능을 보여주며 멀티모달(이미지 인식기능)을 지원합니다.

김상규 · Answer

챗 GPT 는인공지능 모델 중 하나로자연어 처리(NLP) 분야에서 주목받는 모델입니다.그러므로기본적으로 텍스트 프롬프트에 대한텍스트 출력을 생성하는 기능을 가지며이러한 출력은 기계가 생성한 것처럼 보이지않고인간이 작성한 수준과 매우 유사하게 보여집니다.즉 챗 GPT를 이해하려면, 자연어 처리 원리를 알아야하는데자연어 처리란말그대로 사람이 일상적으로 사용하는 언어즉, 자연어를 처리하는 기술로문법/ 어휘 / 문맥 등 다영한 요소로 이뤄진 자연어를 머신이 이해하고 처리할 수 있게 하는 일입니다.자연어 처리는 다양한 알고리즘과 기술의 조합으로 되는데토큰화입력된 문장을 단어 단위로 분리하는 작업형태소 분석분리된 단어를 형태소라는 , 의미를 가지는 최소단위로 분리하며여기서 단어의 원형/ 품사 등을 결정구문 분석문장의 구문을 분석하여문장구조를 파악하는 것으로, 에를 들면 문장이 주어/동사/목적어 구조인 지 다른 구조인지 확인의미분석문장 내 단어들 의미나 그들 사이 관계 파악으로 문장 의미 분석담화분석문장이 상ㅇ된 맥락/ 문맥등을 분석 후 더 큰 문맥에서 문장의 의미 파악생성끝으로 자연어 처리 결가를 기반으로 자연어로 된 출력물 생성의 과정으로 자연어 처리가 됩니다.적용 예로는검색엔진자동번역챗봇감정분석등이 있습니다.즉 챗 GPT는 기본적으로 입력 텍스트를 토큰화하여각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 생성 후이러한 토큰들의 임베딩 벡터들을 입력으로 받아 각 토큰의 다음 토큰에 대한 예측 값을 출력하는 것입니다.이런 텍스트 토큰화에는먼저 대량의 자연어 데이터를 이용한 사전학습이 되야하는데이 단계에서 대규모 자연어를 이용모델의 가중치 학습하고 모델이 데어터의 패턴과 주조를 파악할 수 있도록 합니다.무료버전이 3.5이고 유료버전이 4.0 입니다.유료에서만 가능한 기능은첨부파일 인식기능이미지 생성기능웹브라우징 기능 으로 볼 수 있는데무료도 강력하지만위와같은 기능을 접하게되면혁신적이고도 신선한 충격을 받을 수 있을 듯 합니다.

기계공학

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챗 gpt의 원리는 무엇이며 얼마나 정확한가요?