[생활정보]생성형 AI, Chat GPT, 프롬프트가 뭔지 알려줄게.

chat gpt가 논문도 써 주는 세상이라 해서, 나도 그게 뭔지 궁금해서 몇 가지를 질문해 봤는데,  질문을 잘 해야지 질 좋은 어디 쓸만한 답이 나오더라구.  AI가 뭐든걸 다 해 줄거 같지만 '우문현답'은 기대하지 말자.  그야말로 '현문현답'인 세상이다. 

 

나 같은 사람들이 많을거 같아.  오늘은 간단하게 소개만 할께 

 

1. 생성형 AI (Generative AI):
   • 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능을 말해요. 예를 들어, 글, 그림, 음악 등을 생성할 수 있습니다. 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 것을 창출하는데 사용되며, 대화형 AI나 이미지 생성 AI 등이 여기에 포함됩니다.
2. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering):
   • 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI와 상호작용하기 위한 "질문"이나 "명령어"를 잘 작성하는 기술입니다. AI에게 어떤 내용이나 형식으로 응답하길 원하는지를 잘 정리해서 전달하는 것이죠. 잘 작성된 프롬프트는 AI가 원하는 결과를 더 잘 만들어낼 수 있도록 도와줍니다. -> 현문현답이 필요한 시대 
3. LLM (대형 언어 모델, Large Language Model):
   • LLM은 매우 많은 양의 텍스트 데이터를 기반으로 훈련된 AI 모델입니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT와 같은 모델이 여기에 해당합니다. 이 모델은 자연어를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있으며, 사람처럼 대화하거나 정보를 제공할 수 있습니다. 
   • 종류는 아래와 같아요. 
   •  GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI에서 개발한 모델로, 현재는 GPT-4가 가장 최신 버전입니다. 대화, 글쓰기, 번역 등 다양한 언어 처리 작업에 사용됩니다.  BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):구글에서 개발한 모델로, 주로 문장 이해와 관련된 작업에 강점을 가지고 있습니다. 문맥을 양방향으로 이해하는 능력이 뛰어나며, 질문 답변 시스템, 감정 분석 등에 활용됩니다.T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성하는 방식으로, 다양한 NLP 작업을 통일된 형식으로 처리할 수 있습니다. XLNet BERT의 한계를 보완하기 위해 개발된 모델로, 문장의 모든 가능한 순서를 조합하여 훈련됩니다. 문맥을 이해하는 데 있어 뛰어난 성능을 발휘합니다. RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) BERT의 개선된 버전으로, 훈련 데이터와 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 향상시킨 모델입니다. ALBERT (A Lite BERT) BERT보다 더 작은 크기와 더 빠른 훈련 속도를 목표로 한 모델입니다. 파라미터 공유 기법을 사용하여 효율성을 높였습니다. OPT (Open Pre-trained Transformer Meta AI(구 페이스북)에서 개발한 모델로, 공개된 LLM 중 하나입니다.

 

 

이렇게 각 개념을 연결해서 보면, 생성형 AI는 내용을 생성하는 기술이고, LLM은 그 기술을 구현한 하나의 형태이며, 프롬프트 엔지니어링은 AI와 효과적으로 소통하기 위한 방법이라고 할 수 있습니다. 이해하는 데 도움이 되었으면 좋겠어요!

 

 

그럼 생성형 AI가 대두되는 요즘 엔디비아 주가는 작년부터 왜 뛰는 건지 알아보자. 

생성형 AI와 엔비디아(NVIDIA) 간의 관계는 주로 하드웨어와 소프트웨어의 통합적인 발전에 기인합니다. 엔비디아는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)를 제조하는 회사로, 이러한 GPU는 생성형 AI 모델을 훈련시키고 실행하는 데 필수적인 역할을 합니다.

1. 고성능 컴퓨팅: 생성형 AI 모델들은 많은 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행해야 합니다. 엔비디아의 GPU는 이러한 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 덕분에 연구자와 개발자들은 더 크고 복잡한 모델을 만들 수 있습니다.
2. 딥 러닝 프레임워크 지원: 엔비디아는 TensorFlow, PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크와 상호작용할 수 있는 소프트웨어 도구들도 제공합니다. 이들 도구는 생성형 AI 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 도와줍니다.
3. AI 연구와 발전: 엔비디아는 생성형 AI와 관련된 연구에도 적극적으로 참여하고 있으며, AI 기술의 발전을 지원하기 위한 다양한 프로그램과 연구 개방을 진행하고 있습니다.

결론적으로, 엔비디아는 생성형 AI 모델의 훈련과 실행에 필요한 하드웨어를 제공하여 AI 기술 발전에 기여하고 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 엔비디아의 역할도 더욱 중요해지고 있습니다.