AI 챗봇 101: 작동 방식과 당신에게 할 수 있는 것

주요 포인트: 인공지능 챗봇은 대규모 인공 언어 패턴 데이터셋을 기반으로 생성형 인공지능을 사용하여 응답을 생성합니다. 이러한 챗봇은 시 쓰기, 텍스트 번역, 심지어 코딩 도움이 될 수 있는 창의적인 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLMs)은 챗봇의 뇌 역할을 하여 고급 상호작용과 맞춤형 응답을 가능하게 합니다.인공지능 시대가 시작되었습니다. 요리 레시피를 만드는 것부터 운동 루틴을 세우는 것까지 거의 모든 목적에 인공지능 챗봇을 사용하고 있습니다. 인공지능 챗봇 기술에 대해 잘 모르시다면, 지금이 가장 빠르게 배우는 기회입니다.내용 영역에서 natvie 광고가 발견되지 않았습니다.

AI 챗봇이 어떻게 작동하는지

AI 챗봇은 이름 그대로 AI를 사용하여 메시지를 응답하는 챗봇입니다. 그들이 생성하는 응답은 매우 자연스럽게 보이지만, 그들이 작동하는 방식은 실제로 매우 복잡합니다.안드루 헤인즈만 / How-To GeekAI 챗봇은 "생성형 AI" 기반으로 작동합니다. 생성형 AI와 "오래된" AI 기술의 차이점은 생성형 AI가 즉석에서 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것입니다. 제공한 프롬프트에 따라 새로운 출력을 생성합니다.이런 방식으로는? 생성형 AI 모델이나 대규모 언어 모델은 양수의 책, 기사, 웹사이트에서 훈련됩니다. 그런 대규모 데이터셋 덕분에 AI는 인간 언어의 패턴과 규칙을 배울 수 있습니다. 이는 문법, 구문, 그리고 일부 사고 능력까지 포함됩니다.챗봇은 학습한 데이터로 단어와 문장 사이의 패턴과 관계를 인식하고 식별할 수 있습니다. 그리고 프롬프트를 제공할 때, 그는 입력된 내용 다음에 가장 가능할 것으로 예상되는 단어 순서를 제공하는 것입니다. 따라서 프롬프트가 더 명확할수록 챗봇의 응답이 더 유용하게 될 것입니다.

그 밑에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다—몇 세대가 지나면서, 우리의 챗봇들은 우리의 입력에 더 잘 반응하고 질문에 더 명확한 답변을 제공하는 방법을 배웠습니다. 물론, 많은 데이터로 훈련받았지만 시간이 지남에 따라 사용자의 입력도 반영되었습니다.

AI 챗봇이 무엇을 할 수 있을까요?

MMD Creative / Shutterstock초기에 AI 챗봇은 너무 똑똑하지 않았습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 그들은 많은 기능을 얻었으며 다양한 상황에서 도움을 줄 수 있습니다.챗봇은 여러 가지 창작 작업에 도움이 될 수 있습니다. 글쓰기나 재작성, 노래, 이야기를 쓰는 데 도움이 될 수 있고, 쓴 것에 대한 수정이 필요하면 수정 도움을 줄 수 있습니다. 일부 챗봇은 인터넷에서 정보를 검색하여 필요한 정확한 답변을 찾을 수 있습니다. 챗봇이 검색 권한이 없더라도 제공한 정보를 더 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 요약할 수 있습니다.또는 실용적인 응용 분야에도 도움이 될 수 있습니다. 번역이 필요하신가요? 챗봇에게 번역해달라고 물어봐서 정확히 무엇을 의미하는지 이해할 수 있습니다. 복잡한 화학 또는 수학 문제를 해결하는 데 도움이 필요하신가요? 챗봇에게 던져주면 단계별로 해결해줄 수 있습니다. 코드를 작성하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 스크립트와 코드를 생성해주는 것이 가능하며, 나중에 코드를 검토해야 할 필요는 있지만, 좋은 시작점을 제공합니다.대화형 챗봇은 실수를 할 수 있으며 종종 그렇게 합니다. 챗봇을 사용하여 수학 문제를 해결했더라도 과제에 제출하지 마세요. 그 결과가 틀렸을 가능성이 높습니다. 마찬가지로 챗봇으로 만든 텍스트는 독특한 "AI" 느낌을 가지고 있어 당신에게 0점을 받을 수 있습니다. 챗봇의 최종 출력을 그대로 사용해서는 절대 안됩니다. 대신 챗봇은 당신을 안내하고 단계를 제공하거나 피드백을 주어 도움이 될 수 있지만, 여전히 인간의 노력을 들여야 합니다. 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 대규모 텍스트 데이터를 학습시켜서 다양한 언어 처리 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델입니다.대규모 언어 모델, 또는 LLMs는 챗봇이 훈련되는 실제 모델입니다. 대규모 언어 모델은数十억개의 기사와 텍스트를 기반으로 훈련되며, 단어와 문장 사이의 통계적 관계를 배우고 언어를 이해하고 질문에 답할 수 있는 기능을 습득합니다.LLMs는 "트랜스포머" 신경망 구조를 기반으로 합니다. 입력 시퀀스(예: 영어 문장)를 처리하고 의미를 포착하는 연속적인 표현으로 변환합니다. 그런 다음 인코딩된 표현을 기반으로 출력 시퀀스(예: 프랑스어 번역)를 생성합니다. 다양한 단어의 중요성을 가중치를 두고 일부 단어를 다른 단어와 관련시키며, 그 결과로 제공한 프롬프트에 관련된 출력을 생성할 수 있습니다.대화형 봇은 실제로 LLM과 대화하는 인터페이스지만, LLM이 실제로 대화하는 대상이며 질문에 답하는 엔진입니다. 가장 일반적으로 사용되는 LLM은 GPT-4 가족의 모델로, ChatGPT와 Microsoft Copilot 등 많은 서비스에서 사용됩니다. 또 다른一个是 Google의 Gemini로, Google의 동명의 대화형 봇을 지원합니다.

GPTs/Gems란 무엇인가요?

Sydney Louw Butler / How-To Geek / DALL-E 3종종 단순한 챗봇보다는 좀 더 구체적인 것이 필요할 때가 있습니다. 그럴 때 GPTs, 즉 ChatGPT에서 언급한 것처럼 Google Gemini에서 "보석"이라고 부르는 것들이 등장합니다. 앞서 언급했듯이 더 정확한 답변을 얻으려면 프롬프트를 더 구체적으로 작성하여 챗봇이 원하는 방향으로 가도록 가이드해야 합니다.GPTs는 "예제시"라고도 할 수 있습니다. 챗봇들은 이미 어떤 방식으로든 당신에게 주어진 모든 것을 처리할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 챗봇이 이전에 제공된 지침을 사용하기 때문입니다. 이로 인해 당신은 일반적으로 챗봇에서 얻을 수 있는 보다 특정하고 적절한 답변을 얻을 수 있습니다.

글쓰기에 대한 피드백을 제공하는 것을 목표로 훈련된 것 중 하나를 선택할 수 있습니다. 또는 코드를 도와주는 것을 목표로 훈련된 것 중 하나를 선택할 수 있습니다. 사전에 정의된 목록에서 선택할 수 있습니다. 또는 자신만 만드는 것도 가능합니다. 단순히 프롬프트에 대해 할 일에 대한 지침을 제공한 후 저장하면 됩니다. 그 후에는 작업을 돕는 유용한 GPT/gem을 얻게 됩니다.

이것은 챗봇에 대한 매우 표면적인 관찰일 뿐입니다만, 나는 말할 때 그 내부의 세부 사항이 무한하다는 것을 믿고 싶습니다. 평균적인 사람은 그 정도까지 챗봇과 그 밑에 있는 인공지능에 대해 알아야 할 필요가 없습니다.만약 인공 신경망을 사용하고 인간과 거의 완벽하게 대화하고 응답하며, 거의 모든 분야에 진입하고 있다면, 오늘의 소비자 AI의 세계에 거의 둘러싸여 있다고 할 수 있습니다.