CHATGPT 가 기존AI와 다른점은요?

ChatGPT 이전에도 AI챗봇이 있었는데 왜 이렇게 주목받고 있을가요? 어떤점이 다를까요? 궁금해서 ChatGPT에게 직접물어보았습니다. 너 뭐가다르니? 

ChatGPT는 기존의 AI 시스템과 비교했을 때 몇 가지 주요한 차이점을 가지고 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다:

1. 규모와 파라미터: ChatGPT는 OpenAI의 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 무려 1750억 개의 파라미터로 구성되어 있으며, 이는 이전의 AI 모델에 비해 비약적으로 큰 규모를 가진다는 것을 의미합니다. 이로 인해 ChatGPT는 더욱 풍부하고 다양한 문맥을 이해하고 생성할 수 있습니다.
2. 다목적 활용 가능성: ChatGPT는 여러 가지 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 일상적인 대화, 질문 답변, 문장 완성, 콘텐츠 생성, 코드 도움말 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 이는 ChatGPT가 단일 작업에 국한되지 않고 다양한 도메인에서 유연하게 사용될 수 있다는 것을 의미합니다.
3. 더 자연스러운 대화: ChatGPT는 이전 모델보다 훨씬 자연스러운 대화를 제공합니다. 이는 모델이 인간의 대화 스타일을 더 잘 따르고, 문맥을 더 잘 이해하며, 더 일관된 답변을 제공한다는 것을 의미합니다. 또한, ChatGPT는 문맥을 유지하면서 긴 대화를 처리할 수 있으며, 이전 대화 내용에 기반하여 응답을 생성합니다.
4. 지속적인 학습과 지식 누적: ChatGPT는 지속적인 학습과 지식 누적 기능을 갖추고 있습니다. 이는 ChatGPT를 사용하는 동안 새로운 정보와 데이터로 모델을 업데이트할 수 있다는 것을 의미합니다. 이는 모델이 최신 정보를 활용하고 새로운 도메인에 대해 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다.
5. 사용자의 피드백과 개선: ChatGPT는 사용자의 피드백을 통해 지속적으로 개선됩니다. 이전 모델에서 보고된 한계점과 문제점들에 대해 개선이 이루어졌으며, 사용자들의 의견과 피드백을 바탕으로 성능이 지속적으로 향상됩니다.

한번 더 물어보았습니다. 

1. 규모: ChatGPT는 이전의 대부분의 인공지능 시스템과는 달리 매우 큰 모델입니다. GPT-3.5라는 이름에서 알 수 있듯이, 이 모델은 3.5조 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 이는 이전의 대부분의 인공지능 모델보다 수십 배 큰 규모입니다. 이 큰 규모는 모델이 언어 이해와 생성에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다.
2. 사전 학습: ChatGPT는 사전 학습(pre-training)이라는 기술을 사용합니다. 이것은 모델이 대규모 데이터셋에서 언어 패턴과 문맥을 학습하는 과정입니다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 문제나 작업에 대해 더 잘 대처할 수 있습니다. 이전의 인공지능 모델은 일반적으로 사전 학습 없이 개별 작업을 위해 훈련되었습니다.
3. Zero-shot 학습: ChatGPT는 zero-shot 학습(zero-shot learning)이 가능합니다. 이것은 모델이 이전에 본 적이 없는 작업에 대해 학습하지 않아도 결과를 생성할 수 있는 능력을 의미합니다. 예를 들어, 모델이 "번역" 작업을 학습한 적이 없더라도 "번역하세요" 라는 입력에 대해 적절한 번역 결과를 출력할 수 있습니다.
4. 대화 능력: ChatGPT는 대화 능력이 뛰어납니다. 이 모델은 일반적으로 대화를 진행할 때 유창하게 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다. 이전의 인공지능 모델은 주로 단발성 작업에 사용되었지만, ChatGPT는 말 그대로 대화 파트너로서 유용하게 사용될 수 있습니다.