[GPT 활용] 생성형 AI와 언어모델의 이해_240518

얼마전부터 회사에서 임직원 교육을 위해 HRD FLEX 강의를 지원해주고 있다.
 
별의 별 강의가 다 있던데 목록을 보니 5,000개를 훌쩍 상회했다.
 
그 많은 강의 중 첫번째 강의는 GPT 활용 강의로 결정. 
 
배너에 뜨기도 했고 나름 잘쓴다고 생각하지만 한참 부족한 걸 알기에😅

ChatGPT 마스터 클래스 : 남들보다 100배 더 잘 쓰기 위한 활용법

 
우선 GPT가 제품명이 아니라 언어모델의 이름이라는 걸 알고 놀랐다. 
 
매일같이 GPT, 뤼튼, 코파일럿을 써왔으면서 그저 "생성형 AI구나" 정도의 인지 수준..
 
GPT를 풀어보자면 ‘Generative(생성) Pre-trained(사전 학습) Transformer(인공신경망 모델)'이다.
 
즉, 인공신경망을 통해 사전에 학습된 내용을 바탕으로 새로운 것을 생성하는 모델이라는 뜻.
 
Transformer는 구글이 2017년에 처음 발표한 논문에 등장하는 신경망 모델이다.

논문 제목 - ‘Attention Is All You Need'

한편, GPT와 또 다른 언어 모델인 구글의 BERT가 어떤 차이를 갖고 있는지 알 수 있었다.

BERT - 문구를 주었을 때 문장 전체를 양방향으로 읽어냄
GPT - 문구를 앞에서 뒤로 한 단어씩 단방향으로 읽어냄

뭐가 더 좋다고 판단하기 보다는 상황에 맞는 모델을 쓰는 게 맞겠다.

업무 활용 시 분명 주의해야겠지만, 현명하게 사용한다면 능률을 올려주는 고마운 도구.

오늘은 기본적인 개념에 대해 알아봤고 다음 강의부터는 조금씩 세부를 다룬다.

GPT 활용 강의 완간 후엔 인공지능 자체에 대해 조금 더 공부해 보면 좋겠다.

다음 섹션 - AI 파라미터의 이해