ChatGPT란 무엇인가요? 점점 선명해지고 있어
두 달 전, ChatGPT가 나온 지 얼마 되지 않아, "ChatGPT 사용해보기"에서 등록 과정과 간단한 사용 예시를 소개했습니다.
최근 ChatGPT의 인기가 점점 높아지고 있습니다. ChatGPT에 대한 정보는 Moments, 공식 계정, Weibo 등 어디에서나 볼 수 있습니다. ChatGPT에 관한 기사도 많이 읽었고 몇 가지 질문에 대한 답변도 받았습니다.
Active Users
ChatGPT가 1억 명의 월간 활성 사용자를 달성하는 데 2개월이 걸렸습니다. 이전 기록은 9개월이 걸린 TikTok이었습니다. 이 1억 명의 사용자는 많은 뉴스에서 언급되어 주목을 받았습니다.
여기서 월간 활성 사용자는 등록된 사용자를 의미하지 않으며 크롤러, 관광객 등이 포함될 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 그렇다고 해도 최근 주요 언론 보도와 각종 등록 서비스 출시를 더하면 적지 않은 규모가 될 것으로 예상된다.
사용자에 대한 Dahui의 이 기사에는 자세한 설명이 있습니다.
https://mp.weixin.qq.com/s/iBmJEa4AzZKSO4nfKtCZDQ
검색 엔진과 비교
ChatGPT는 텍스트 상자에 직면하고 질문을 사용하는 데 사용됩니다. 검색 엔진도 텍스트 상자이며 키워드를 입력하여 검색할 수 있습니다. 비슷해 보이지만 실제로는 상당히 다릅니다.
몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
- ChatGPT는 한 번 훈련되기 때문에 비용이 많이 들기 때문에 ChatGPT는 실시간이 아니며 검색 엔진은 매우 시의적절합니다.
- ChatGPT는 의미 분석을 기반으로 하며 검색 엔진은 다음을 기반으로 합니다. 키워드 색인
- ChatGPT는 최적의 솔루션을 제공합니다. 검색 엔진 결과는 키워드와 일치하는 여러 콘텐츠로, 결과를 직접 분석하고 식별한 다음 비교하고 병합하고 다시 이해해야 합니다. 답변
- ChatGPT는 상황에 따라 질문하여 실제 요구 사항을 알릴 수 있으며 검색 엔진은 새로운 결과를 얻기 위해 키워드를 조정할 수만 있습니다. 소스 링크가 있습니다.
- ChatGPT와 검색 엔진은 모두 우리를 돕는 도구입니다. 둘은 적대적이지 않지만 각각 고유한 사용 시나리오가 있습니다.
예: 날씨, 달력, 최신 업계 뉴스 등을 확인하고 싶다면 매우 특별한 정규 표현식이나 SQL을 작성하고 싶다면 ChatGPT를 사용합니다. , 큰 단락 설명을 사용하고 시나리오를 명확하게 작성할 수 있기 때문에 ChatGPT는 기본 답변이라도 이해하고 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
프로그래머를 대체할 수 있나요?
로우코드가 비교적 인기를 끌던 시절, 로우코드 플랫폼이 프로그래머와 일자리 경쟁을 벌이느냐는 화두가 있던 기억이 납니다. 몇 년 전 우리가 고객에게 우리 제품을 추천했을 때 R&D 역량을 갖춘 일부 고객은 상당히 거부감을 느꼈습니다.
ChatGPT가 인기를 끌자 다들 프로그래머 교체 여부에 대한 논의가 시작되고 있죠?
저는 검색 엔진과 마찬가지로 ChatGPT도 도구일 뿐이므로 사람들의 창의성과 생산성을 향상하고 우리에게 봉사하는 데 사용될 것이라고 위에서 언급했습니다.
두 가지 예를 들어보세요.
농업 생산이 기계화되면 밭에서 괭이를 들고 일하는 사람은 줄어들겠지만, 기계를 작동하는 사람은 필요할 것입니다.- 로우 코드가 대중화되면 어떤 절차가 필요할까요? 프로젝트를 구현하는 데 필요한 직원은 적지만 구성 및 구축 인력은 더 많이 필요합니다. 프로그래머에 비해 이러한 인력의 비용은 더 낮습니다.
- ChatGPT는 어떻게 발전하든 동일합니다. 잘 활용하면 효율이 수백, 수천배로 늘어나고, 새로운 직업과 직위도 많이 생겨날 것이다.
프로그래머의 일상 업무는 프로그래밍 언어를 통해 사람들의 요구를 표현하고 이를 컴퓨터에 전달하는 것입니다. 컴퓨터는 결과를 계산하고 ChatGPT는 의미를 분석하여 컴퓨터가 이 프로세스를 더 쉽게 이해할 수 있게 해줍니다. 도구의 도움으로 더 많은 사람들이 컴퓨터와 상호 작용할 수 있기 때문에 중국에서는 향후 10년 안에 5억 명의 새로운 프로그래머가 생길 것이라고 말했습니다.
우리는 어떻게 해야 할까요?
새로운 기술이 나오면 세 가지 유형의 사람들이 있습니다.
틈을 찾고, 기회를 얻고, 많은 돈을 벌 수 있습니다.-
긴급한 걱정과 온갖 종류의 걱정; 효율성을 향상시키는 것이 좋습니다. -
요약
위 내용은 ChatGPT란 무엇인가요? 점점 선명해지고 있어의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

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