GPT-3 설명: 알아야 할 사항

게시 됨: 2024-06-17

GPT-3는 2020년 도입된 이후 생성 AI의 잠재력을 전 세계에 보여주었습니다. 이는 대중에게 공개된 OpenAI의 GPT 모델 중 두 번째였으며, 많은 사람들에게 생성 AI에 대한 첫 노출이었습니다. 챗봇부터 코딩 도우미까지, GPT-3 기반 애플리케이션은 기술을 일상 생활에 통합하는 새로운 방법을 제공합니다.

다음은 GPT-3의 개요, 작동 방식 및 사용 방법입니다.

GPT-3란 무엇입니까?
GPT-3 작동 방식
GPT-3 대 GPT-4
GPT-3은 누가 만들었나요?
GPT-3는 무료인가요?
GPT-3 기능
GPT-3의 이점
GPT-3의 단점

GPT-3란 무엇입니까?

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 OpenAI에서 출시하고 Microsoft에만 라이선스가 부여된 특수한 종류의 AI인 생성적 대형 언어 모델(LLM)입니다. GPT 시리즈의 세 번째 버전으로, 인간과 유사한 콘텐츠를 설득력 있게 생성하기 위해 전문적이고 창의적이며 개인적인 환경에서 널리 사용됩니다.

독점 Microsoft 라이선스는 API 서비스(OpenAI 및 Microsoft에서 제공)를 통해서만 모델에 간접적으로 액세스할 수 있음을 의미합니다. 이전 GPT 모델과 달리 코드와 데이터는 일반 대중에게 공개됩니다.

GPT-3 모델에는 GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo 및 브라우징 기능이 있는 GPT-3.5(알파)의 세 가지 부분적으로 개선된 후속 모델이 있습니다. 2024년 5월 현재 일반 대중은 GPT 3.5 Turbo의 개선된 버전만 계속 사용할 수 있습니다. 이전 모델이 여전히 사용되고 있으며 이전 도구와 앱을 지원하고 있을 수 있습니다.

GPT-3.5

GPT-3.5는 GPT-3의 개선된 버전입니다. 이는 인간과의 직접적인 채팅 기반 상호 작용에 최적화되었으며 ChatGPT 애플리케이션의 첫 번째 버전의 기초를 형성합니다. GPT-3과 다른 점은 다음과 같습니다.

최신 데이터로 여러 번 업데이트되었습니다. 가장 최신 모델은 2021년 9월에 도달했습니다. 원본 GPT-3에는 2019년 6월 정도까지의 정보가 포함되어 있었습니다.
더 높은 품질과 더 관련성 높은 응답을 생성합니다.
더 작고, 응답 제공 속도가 더 빠르며, 더 효율적입니다.
시와 같은 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 더 좋습니다.
악의적인 프롬프트를 피하고 응답의 독성을 최소화하는 것이 더 좋습니다.
고급 또는 심층 기술 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

탐색 기능이 포함된 GPT-3.5(ALPHA)

탐색 기능이 포함된 GPT-3.5는 응답을 공식화할 때 일부 온라인 리소스를 사용하도록 확장된 GPT-3 버전입니다. 2023년 4월에 출시됐고, 2022년 1월까지 정보 업데이트를 했으며, 인간 상호작용에 더욱 최적화됐다. 또한 운영의 일부로 사용하기 위해 제한된 온라인 리소스에 실험적으로 액세스할 수 있었습니다.

GPT-3.5 Turbo(및 Turbo-Instruct)

GPT-3.5 Turbo는 2022년 3월에 출시되었습니다. GPT-3.5에 비해 인간과의 채팅에 더욱 최적화되어 있으며, 이전 모델보다 반응이 더 정확하고 인간과 같은 대화를 연상시킵니다. GPT-3.5 Turbo는 챗봇 및 내부 지식 베이스와 같은 맞춤형 애플리케이션의 기반으로 사용할 수 있는 개발자에게 제공됩니다. 이는 2024년 5월 현재 대중에게 여전히 제공되는 유일한 GPT-3 버전입니다. 다른 버전은 GPT-4와 동등한 버전으로 대체되었습니다. GPT-3.5 Turbo-Instruct(사람이 작성한 지침에 따라 훈련된 GPT-3.5 Turbo의 미세 조정 버전)라는 향상된 버전이 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 버전입니다.

내부적으로: GPT-3 작동 방식

GPT-3는 고급 알고리즘을 활용하여 작성된 텍스트의 패턴을 감지합니다. 이러한 알고리즘을 통해 모델은 언어의 의미와 구조를 해독하고 세상에 대한 특정 사실과 규칙을 학습할 수 있습니다. GPT-3의 효능은 변환기라는 특정 아키텍처를 활용하는 딥 러닝으로 알려진 고급 유형의 기계 학습(ML) 기반에서 비롯됩니다. 이 아키텍처는 모델의 확장 능력을 크게 향상시켜 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴과 단어 간의 연결을 식별할 수 있게 해줍니다.

기계 학습

인공 지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝을 사용하면 기계는 명시적인 단계별 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 마치 특정 레시피를 따르기보다는 다른 사람의 모습을 보면서 샌드위치 만드는 법을 배우는 것처럼, 머신러닝 시스템은 자세한 지침이 필요하지 않고 예제를 통해 학습할 수 있습니다. 데이터를 통해 학습하면 시스템은 패턴을 인식하고 규칙을 추론하여 작업을 수행할 수 있습니다.

딥러닝

머신러닝의 보다 전문화된 분야인 딥러닝은 다층 신경망을 사용하여 다양한 수준에서 데이터를 분석합니다. 모델의 복잡성으로 인해 더욱 계산 집약적인 이 접근 방식은 이미지 및 텍스트와 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 수동 기능 엔지니어링의 필요성은 줄어들지만 네트워크 아키텍처를 설계하고 매개변수를 조정하는 데 상당한 인적 노력이 필요합니다.

딥 러닝을 통해 GPT-3과 같은 모델은 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여 자연어 처리 및 이미지 인식과 같은 고급 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

신경망 및 변환기 아키텍처

인공 신경망, 특히 딥러닝에 사용되는 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 복잡한 시스템입니다. GPT-3를 포함한 GPT 시리즈의 초석인 변환기 아키텍처를 사용하면 이러한 네트워크에서 대량의 텍스트를 병렬로 처리할 수 있어 효율성이 크게 향상되고 언어 패턴을 빠르게 학습하는 능력이 향상됩니다.

변환기는 이러한 패턴을 컴퓨터가 해석할 수 있는 알고리즘으로 변환하여 작동합니다. GPT-3에 프롬프트가 입력되면 이러한 알고리즘을 사용하여 프롬프트를 이해하고 통계적 확률을 기반으로 응답을 생성하여 전개되는 대화에 대한 응답으로 각 단어를 구성합니다.

GPT-3 대 GPT-4

GPT-4는 GPT-3 이후의 차세대 AI 모델로, 수년간의 발명, 알고리즘 및 데이터를 통합합니다. 두 모델 모두 유연성이 뛰어나지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

기능 및 성능

GPT-3는 자연스러운 대화에 참여하고, 코드를 작성하고, 비즈니스 및 개인 사용 사례를 위한 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 텍스트 기반 프롬프트만 허용됩니다. GPT-4는 다중 모드이며 이미지, 데이터 시각화 및 기타 데이터 형식을 사용자 프롬프트의 일부로 수용할 수 있습니다.

GPT-4는 또한 여러 AI 벤치마킹 요소에서 이전 버전보다 더 나은 성능을 발휘합니다.

정확도 향상
맥락과 뉘앙스에 대한 더 나은 이해
더 긴 프롬프트를 수락하고 더 긴 응답을 생성하는 능력
일관성과 창의성 향상
영어 및 기타 언어에서 더 나은 성능
지속적으로 업데이트되는 소스 데이터 세트를 제공하며 최신 버전의 모델은 2023년 4월 또는 12월(2024년 5월 현재)까지 지식이 마감됩니다.

유효성

GPT-3의 최신 버전인 GPT-3.5는 ChatGPT에서 무료로 제공되지만 GPT-4를 사용하려면 ChatGPT Plus 계정이 필요합니다. 그러나 Microsoft Copilot과 같은 타사 플랫폼을 사용하면 무료로 GPT-4에 액세스할 수 있습니다.

적응성

GPT-3는 모든 응답에 대해 특정 목소리와 톤을 유지하도록 프로그래밍되었습니다. 해당 톤은 모든 사용 사례에 작동하지 않을 수 있습니다. 반면 GPT-4에는 조종 가능성이라는 기능이 있어 응답의 성격과 어조에 대한 시스템 전반의 지침을 설정할 수 있습니다.

비즈니스 견적 모듈: GPT-3 및 GPT-4에 대해 자세히 알아보기

GPT-3는 무료로 사용할 수 있나요?

ChatGPT를 통해 최신 GPT-3 모델인 GPT-3.5에 무료로 접속하실 수 있습니다.

OpenAI는 월 20달러부터 시작하는 유료 구독을 제공합니다. 구독하면 GPT-4 및 이미지 생성 플랫폼인 DALL-E와 같은 기타 생성 AI 도구에 액세스할 수 있습니다.

GPT-3는 무엇을 합니까?

GPT-3는 창의적인 글쓰기부터 교육 자료까지 다양한 애플리케이션에 사용할 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

일반적인 응용 프로그램을 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

텍스트 기반 콘텐츠 제작

GPT-3는 시부터 비즈니스 메모까지 거의 모든 유형의 서면 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 개요와 초안을 작성하고 개선을 위한 편집 피드백을 제공할 수 있습니다. AI 생성 텍스트를 식별하도록 훈련된 Grammarly의 AI 검사기 로 책임감 있는 AI 사용을 탐색하세요.

비즈니스 설정에서 GPT-3는 다음과 같은 용도로 사용될 수 있습니다.

블로그 및 기사의 개요 생성
문서화 프로세스
내부 및 외부 커뮤니케이션 초안 작성
직무 설명 및 게시물 작성
제품 설명 생성

광고 소재는 다음을 포함하여 여러 가지 방법으로 GPT-3를 사용합니다.

소설 쓰기의 개요 만들기
캐릭터 설명 작성
시 초안 작성
농담 쓰기
영화 및 비디오용 스크립트 작성

개인적인 작업에도 GPT-3를 사용할 수 있습니다.

이력서와 자기 소개서 작성
공무원, 금융기관, 기타 기업에 보내는 편지 초안 작성
소셜 미디어 프로필 및 캡션 작성
레시피 만들기
당신의 개인적인 이야기를 들려주세요

다른 텍스트 생성 도구를 살펴보는 데 관심이 있으십니까? GPT-3와 마찬가지로 Grammarly는 콘텐츠를 브레인스토밍하고, 작성하고, 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 귀하의 스타일과 어조에 맞게 Grammarly를 맞춤화하여 모든 반응이 귀하 또는 귀하의 브랜드와 유사하게 들릴 수 있습니다. Grammarly는 Microsoft Word, Gmail 등 이미 사용하고 있는 도구 내에서 작동하므로 글쓰기에 AI 도움을 받기 위해 프로그램을 전환할 필요가 없습니다.

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챗봇 강화

GPT-3는 자연스러운 대화에 참여할 수 있는 정교한 언어 기능을 갖추고 있습니다. ChatGPT를 통해 액세스하든 다른 애플리케이션을 통해 액세스하든, 이러한 챗봇을 사용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

기술 용어의 의미와 같이 일반적으로 검색할 수 있는 일반적인 질문을 해보세요.
자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변을 얻으세요
할 일 목록 작성, 의제 회의, 계획 지원 등의 작업을 지원합니다.
웹사이트 방문자와 소통하여 방문자가 누구인지, 무엇을 찾고 있는지 알아보세요.

코드 생성 중

GPT-3는 공개적으로 사용 가능한 대부분의 프로그래밍 언어에 능숙합니다. 이를 사용하여 다양한 코딩 작업을 수행할 수 있습니다.

코드 조각의 기능을 설명하세요.
자연어 프롬프트를 사용하여 코드 조각 작성
버그 및 코딩 오류를 식별하고 수정 방법을 제안합니다.
코드 조각에 대한 문서 생성
테스트 케이스 초안 작성

교육업무 지원

GPT-3는 교육자와 학생이 시간을 절약하고 작업을 개선하며 보다 효과적인 교육 자료를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 학술 환경에서 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

특정 관심분야나 학습 스타일에 맞춰 교육 콘텐츠 맞춤화
수업 계획 초안 작성
시험 및 시험 문제 만들기
연구 지원
고급 수학이나 철학과 같은 복잡한 개념을 설명합니다.

텍스트 요약

콘텐츠를 복사하여 GPT-3에 붙여넣고 요약 생성을 요청할 수 있습니다. 이 기능을 사용하는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

기사에서 핵심 사항 목록 가져오기
단편소설에 등장하는 등장인물을 모두 나열해 보세요.
일반인의 기술 보고서 요약을 받아보세요.
음성 기록에서 중요한 정보를 얻으세요.

연구

GPT-3는 대용량 데이터에 대해 학습되었기 때문에 다양한 주제에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 정보를 검색하는 것보다 더 쉬울 수 있는 자연스러운 대화에 참여하여 주제를 조사할 수 있습니다. 연구에 GPT-3를 사용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

프로세스에 대한 단계별 지침 얻기
새로운 기술과 같은 복잡한 개념에 대해 이야기하세요.
귀하의 기술과 관심 분야에 따라 새로운 취미나 진로를 탐색해 보세요.
역사적 인물과 주목할만한 사건에 대해 알아보세요
역사적 문서를 찾을 수 있는 곳과 같이 주제를 탐구하기 위한 잠재적인 연구 방법을 나열합니다.

브레인스토밍

GPT-3는 창의적인 프로젝트를 위한 아이디어를 브레인스토밍하여 창의적인 아이디어를 펼칠 수 있도록 도와줍니다. 방법은 다음과 같습니다.

팀 이벤트 중에 할 수 있는 아이스브레이킹 및 기타 활동에 대한 아이디어를 생각해 보세요.
웹사이트 및 소셜 미디어용 콘텐츠 캘린더 생성
가상의 인물에 대한 개념 생성
기존 아이디어를 더 좋게 만들거나 특정 대상에 맞게 맞춤화하기 위한 개선 제안
청중과 기술을 기반으로 제공할 제품이나 서비스에 대한 아이디어를 제안하십시오.

GPT-3의 이점

광범위한 애플리케이션과 사용 편의성을 갖춘 GPT-3는 효율성을 향상하고 많은 사람들이 AI에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 몇 가지 주요 이점을 검토해 보겠습니다.

효율성 향상

GPT-3를 사용하면 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 수행하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 중소기업 소유자는 GPT-3를 사용하여 웹사이트, 소셜 미디어, 고객 이메일 캠페인을 위한 신제품 공지 초안을 신속하게 작성할 수 있습니다.

GPT-3는 또한 소프트웨어 개발과 같이 기업이 자격을 갖춘 인재를 찾기 위해 고군분투하는 분야의 생산성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. GPT-3를 사용하여 일반적인 코드 조각을 작성하고 문서를 생성함으로써 코더는 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있으며 이는 인재 부족으로 인한 압력을 완화하는 데 도움이 됩니다.

유연성

GPT-3는 해당 분야에 대한 특별한 교육 없이도 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 개인 사용자이든 개발자이든 GPT-3는 기본적으로 사용 가능한 광범위한 기능을 갖추고 있습니다.

예를 들어 GPT-3를 사용하면 스크립트 개요의 핵심 요소가 무엇인지 설명하지 않고 영화 스크립트의 개요를 작성할 수 있습니다. GPT-3는 이를 스스로 이해할 수 있는 기초 교육을 갖추고 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 레시피 생성부터 고객 서비스 챗봇 지원까지 모든 작업을 위한 강력한 도구가 됩니다.

자연어 능력

다른 인간과 동일한 언어를 사용하여 GPT-3와 상호 작용할 수 있습니다. 코딩에 대한 지식이나 전문적인 기술이 필요하지 않습니다.

이러한 접근성을 통해 사람들은 경험이 거의 없는 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어 코딩 초보자는 코드에서 원하는 작업을 간단히 설명하여 코드 조각을 만들 수 있습니다. 글을 잘 쓰지 않는 사람이라도 더 자신있게 이메일과 편지 초안을 작성할 수 있습니다.

전문 지식과 인간 대 인간 교육을 대체할 수는 없지만 많은 사람들의 학습 곡선을 줄이는 데 도움이 됩니다.

GPT-3의 단점

모든 이점에도 불구하고 GPT-3는 때때로 편향되고 부정확할 수 있습니다. 급성장하는 AI 플랫폼의 교육 방식에 대한 윤리적 우려도 있습니다. 주의해야 할 몇 가지 단점이 있습니다.

편견

GPT-3은 기존 콘텐츠에 대해 교육을 받았기 때문에 때로는 교육 데이터 세트의 편향을 반영하는 응답을 생성합니다. 이러한 편견은 정보 부족을 포함하여 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.

예를 들어 훈련 데이터 세트의 정보 대부분은 영어로 되어 있으며 서양 문화를 나타냅니다. GPT-3에 프랑스나 미국과 같은 국가 출신의 사람들을 설명하라고 요청하면 그 응답은 비서구 국가 출신의 사람들보다 더 미묘하고 상세할 수 있습니다.

편견은 부정적인 고정관념의 형태로도 나타납니다. 예를 들어, GPT-3에 경쾌하고 감정적인 캐릭터를 생성하도록 요청하면 여성 캐릭터를 생성할 가능성이 더 높아질 수 있습니다. GPT-3가 국제 갈등의 한 측면을 선호하는 언어를 사용하거나 한 정치적 관점에 대해 다른 정치적 관점보다 더 길고 자세한 응답을 생성함으로써 겉보기에 정치적 입장을 지지하는 것처럼 보일 수도 있습니다.

부정확성

다양한 주제에 대한 콘텐츠를 생성하는 GPT-3의 능력에도 불구하고 항상 올바른 것은 아닙니다. 이는 모든 생성 AI 모델의 문제인 환각(hallucination)이라는 현상 때문이다.

환각은 모델이 부정확한 예측을 할 때 발생합니다. 각 응답은 확률에 따라 단어별로 생성되기 때문에 때때로 GPT-3가 잘못된 길로 내려가는 경우가 있습니다. 정답과 오답을 구별하는 쉬운 방법은 없습니다. 따라서 생성되는 정보를 항상 확인하는 것이 중요합니다.

윤리적 우려

OpenAI에 따르면 이러한 교육 관행은 공정 사용의 보호를 받습니다. 그러나 AI 전문가, 법원, 규제 기관이 여전히 이러한 질문을 해결하고 있기 때문에 이 문제에 대한 명확한 답은 아직 없습니다.

GPT-3와 AI 붐

GPT-3의 도입은 생성 AI의 중요한 진전을 의미합니다. 딥러닝이라는 고급 형태의 머신러닝을 사용하여 언어의 개념, 의미, 구조를 이해할 수 있습니다. GPT-3는 이러한 훈련 방식이 인간과 유사한 콘텐츠를 생성하고 대화에 참여하는 매우 유연한 AI 모델을 만들 수 있음을 보여주었습니다.

OpenAI의 다음 모델인 GPT-4는 이러한 기능을 기반으로 보다 정확하고 미묘하며 다중 모드를 제공합니다. GPT-3 및 GPT-4는 AI 붐의 핵심 구성 요소이며 모두가 접근 가능한 생성 AI를 만드는 데 도움을 주고 있습니다.

생성 AI 도구를 탐색하면서 편견, 부정확성 및 윤리적 장애물에 직면할 수 있다는 점을 기억하십시오. 이러한 문제는 생성 AI의 유연성, 효율성 및 사용 편의성을 훼손하지 않습니다. 그러나 잠재적인 함정을 인식하면 GPT-3과 같은 도구를 안전하고 현명하게 사용할 수 있습니다.