챗지피티 ChatGPT 이해와 기본 개념 5가지

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챗지피티(ChatGPT)를 제대로 활용하기 위해서 챗지피티(ChatGPT)에 대한 이해와 기본 개념에 대해서 알아보겠습니다. 이번 포스팅에서는 다소 어려운 개념과 용어들이 나오지만 읽어두면 도움이 될 내용이니 편한 마음으로 독서하듯이 읽어보시길 바랍니다.

지난 포스팅에서는 챗지피티(ChatGPT) 개요, 등장배경, 가입부터 간단한 사용법, 활용분야, 실제 사용법 사례까지 살펴봤습니다. 지난 포스팅은 아래 링크 주소를 참고하시길 바랍니다.

챗지피티(ChatGPT) 시리즈

챗지피티 ChatGPT 이해와 기본 개념

챗지피티(ChatGPT) 이해와 기본 개념에 대해서 설명드리겠습니다. 챗지피티(ChatGPT)를 제대로 이해하기 위해서는 기본 개념을 알아두면 유용합니다.

프롬프트(Prompt)는 사용자와 컴퓨터 시스템 간의 상호 작용을 지원하거나 유도하기 위한 인터페이스 요소로, 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야에서 중요한 개념입니다. 주로 텍스트 형식으로 나타나며 사용자가 입력하고 시스템으로부터 피드백을 받는 데 사용됩니다.

챗지피티(ChatGPT) 화면에서 설명한다면 하단에 채팅 입력 창을 프롬프트 입력 창라고 합니다. 쉽게 생각해서 챗지피티라는 인공지능에게 필요한 답변을 받기 위해서 필요한 명령어(텍스트)를 프롬프트라고 보면 이해하기가 쉽습니다.

참고로, 크몽이나 인터넷 출판사에 보면 잘 만들어진 프롬프트를 모아서 전자책으로 만들어 유료로 팔기도 합니다.

그렇다면 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란 무엇일까요? 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 이러한 프롬프트를 설계하고 개발하는 과정으로, 주로 대화형 인공 지능 모델과 자연어 처리 모델과 관련이 있습니다.

예를 들어, 자동 응답 채팅 봇, 검색 엔진, 상담 및 고객 지원 서비스 등 다양한 분야에서 AI 모델을 개발하는 분야입니다.

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 사람이 사용하는 언어를 인공지능이 인식, 이해, 처리하고 생성하는 과정이라고 보면 이해하기가 쉽습니다.

자연어 처리(NLP)는 텍스트와 음성 기반의 자연어를 이해하고 해석하여 인공지능(컴퓨터)이 인간과 대화하고 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

챗지피티(ChatGPT)를 사용하다보면 종종 경험하는 현상으로, 환각 현상이 있습니다. 챗지피티(ChatGPT)에게 A라는 주제로 답변을 요구했는데 전혀 다른 B라는 주제로 답변을 제시하는 경우가 있습니다.

전혀 다른 주제와 전혀 다른 답변이지만 마치 정답을 제시하는 것처럼 답변을 하는 현상을 챗지피티(ChatGPT)의 환각 현상으로 자주 접하게 되는 일종의 오류라고 보면 됩니다.

챗지피티(ChatGPT)에서 환각현상(Hallucination) 이라는 오류를 방지하기 위해서는 보다 자세하고 구체적인 프롬프트를 입력하면 해결할 수 있습니다.

딥 러닝(Deep Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 인간의 뇌를 모방해서 만든 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 보다 복잡하고 대량의 데이터를 처리합니다.

이를 통해 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 플레이, 로봇 공학 및 자동화 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 얻고 있습니다. 당연히 딥 러닝(Deep Learning)은 챗지피티(ChatGPT)의 기술적 기반입니다.

토큰(Token)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 가장 작은 단위로 텍스트를 나누는 기본적인 단위로서, 토큰(Token)은 보통 단어, 문장 부호, 음절 또는 어구일 수 있습니다.

토큰화(Tokenization)는 텍스트를 토큰(Token)으로 분리하는 작업을 말하며, NLP 작업에서 매우 중요한 전처리 단계 중 하나입니다.

영어와 한글을 비교해본다면 영어보다 한글이 토큰(Token)을 더 많이 사용합니다.

단어의 조각을 나누는 영어는 띄어쓰기를 기준으로 나누지만, 한글은 조사, 어미 등이 함께 붙어 있는 등다소 복잡한 언어체계를 가지고 있어 음절단위로 토큰화(Tokenization)를 하므로 토큰(Token)을 더 많이 사용합니다.

그래서 챗지피티(ChatGPT)에게 프롬프트(명령어)를 입력하면 영어보다 한글로 물어볼 때가 답변 길이가 짧은 이유가 토큰(Token) 차이때문입니다. 따라서 챗지피티(ChatGPT)가 답변을 많이 할수록 토큰(Token)을 많이 사용하는 것입니다.

이상으로 간략하게 챗지피티(ChatGPT) 이해와 기본개념에 대해서 살펴봤습니다. 다음 포스팅에는 챗지피티(ChatGPT)에서 확장프로그램 등에 대해서 알아보겠습니다. 감사합니다.

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