생성형 AI의 발전

ChatGPT 이해하기

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

곧 공개됩니다...

  • 앞으로 생성형 AI에서 기대되는 사항은 무엇인가요?
  • 어떤 과제를 극복해야 하나요?
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성능 향상

  • 인간과 더 유사한 콘텐츠
  • 더 많은 복잡성 처리
  • 더 높은 신뢰성

꾸준히 증가하는 성능 그래프.

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개선을 이끄는 것은 무엇인가요?

LLM(대형 언어 모델)

  • 방대한 텍스트 데이터 세트에서 학습합니다
  • 알고리즘은 텍스트에서 패턴을 감지합니다
  • 응답을 평가하여 모델을 미세 조정합니다

대형 언어 모델의 세 가지 핵심 구성 요소: 학습 데이터, 학습 데이터에서 패턴을 감지하는 알고리즘, 미세 조정 과정.

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개선을 이끄는 것은 무엇인가요?

  • 학습 데이터의 양이 증가할 것입니다

더 많은 학습 데이터로 이루어진 큰 벽돌담.

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개선을 이끄는 것은 무엇인가요?

  • 학습 데이터의 양이 증가할 것입니다
  • 사용 데이터는 미세 조정에 도움이 될 것입니다

사용 데이터가 모델의 미세 조정에 반영됩니다.

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균형 잡힌 데이터 세트 구축하기

문제점: 고품질이고 균형적인 데이터 보장하기

  • 데이터의 양이 많아 학습하기 전에 편향을 감지하기 어렵습니다

목표: 더 강력한 편향 완화 절차를 개발합니다

모델이 본 데이터로부터 편향을 학습할 수 있음을 보여주는 아이콘.

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오용될 수 있는 기회

  • AI 생성 콘텐츠를 허위로 왜곡하기
  • 악의적인 콘텐츠 생성하기(예: 스팸)

입법자의 개입:

  • 규제는 AI 발전을 도울 수도 있고 방해할 수도 있습니다

정의의 저울 조각상.

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일반화에서 전문화로

  • ChatGPT는 일반화 가능한 모델입니다
  • 생성형 AI 모델은 더욱 전문화될 것입니다
  • 예시: 길고 복잡한 코드를 작성하도록 특별히 설계된 모델

웹사이트에서 표를 스크래핑하는 코드를 생성하기 위해 ChatGPT를 사용하는 예시입니다.

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기타 유형의 생성형 AI

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대규모 언어 모델의 세 가지 핵심 구성 요소: 학습 데이터, 학습 데이터에서 패턴을 감지하는 알고리즘, 그리고 미세 조정 과정.

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모두를 위한 AI!

  • 접근성은 ChatGPT의 성공에 핵심적입니다
  • AI 도구의 민주화
    • 모든 사람이 기술의 혜택을 받아야 합니다

AI 도구의 혜택을 모두 누릴 수 있는 다양한 문화권의 사람들 선택.

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연습해 볼까요?

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