GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)

실제 애플리케이션

GPT 모델은 다양한 애플리케이션에 통합되어 기술과 상호작용하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 두 가지 대표적인 예가 있습니다:

1. 고급 챗봇 및 가상 비서: GPT는 미묘한 상황별 대화에 참여할 수 있는 고도로 정교한 챗봇을 지원합니다. 단순한 규칙 기반 봇과 달리 GPT 기반 어시스턴트는 복잡한 질문에 답하고, 이메일을 작성하고, 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있어 인터콤과 같은 고객 서비스 플랫폼에 보다 자연스러운 사용자 경험을 제공합니다.
2. 콘텐츠 제작 및 지원: 마케팅, 글쓰기, 소프트웨어 개발 분야의 전문가들은 텍스트 생성을 위해 GPT 기반 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 기사 초안 작성, 마케팅 카피 작성, 코드 스니펫 생성, 긴 문서 요약 등을 통해 생산성을 크게 높여줍니다. Jasper와 같은 서비스가 이러한 애플리케이션의 예시입니다.

GPT와 다른 모델 비교

GPT를 다른 유형의 AI 모델과 구별하는 것이 중요합니다:

• BERT: 둘 다 Transformer 기반 LLM이지만, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers )는 주로 문맥을 양방향으로 이해하도록 설계된 인코더 모델입니다. 감정 분석, 명명된 개체 인식(NER), 텍스트 분류와 같은 작업에 탁월합니다. 디코더 중심인 GPT는 텍스트 생성에 최적화되어 있습니다.
• 컴퓨터 비전 모델과 비교: GPT 모델은 텍스트(때로는 GPT-4와 같은 이미지)를 처리하고 생성합니다. 울트라틱스 YOLO와 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 근본적으로 다릅니다. YOLO 모델은 시각적 데이터를 분석하여 객체 감지, 이미지 분류 또는 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행하고, 경계 상자를 사용하여 객체가 무엇이고 어디에 있는지 식별합니다. GPT-4는 이미지를 설명할 수 있지만, YOLO11과 같은 모델은 이미지 내에서 고속으로 정밀하게 위치를 파악하고 분류하는 데 탁월하여 실시간 추론에 적합합니다. 복잡한 시스템에서는 이 두 가지를 결합할 수 있으며, 잠재적으로 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리할 수 있습니다.

GPT 모델은 광범위한 기능과 적응성으로 인해 기초 모델로 간주되며, 스탠퍼드의 CRFM과 같은 기관에서 연구하는 개념입니다. GPT-3에서 GPT-4 이상으로 발전하면서 멀티 모달 학습도 도입되어 모델이 이미지, 오디오, 텍스트를 동시에 처리하고 해석할 수 있게 되었습니다. 이러한 모델이 더욱 강력해짐에 따라 효과적인 상호작용을 위해서는 숙련된 프롬프트 엔지니어링에 점점 더 의존하고 있으며, 개발자는 환각과 같은 문제를 해결하고 AI 윤리와 책임감 있는 AI를 장려해야 합니다.