ChatGPT를 사용하여 인공 지능 애플리케이션을 만드는 방법
OpenAI는 2022년 11월 ChatGPT를 출시하여 전 세계가 생성 인공 지능의 놀라운 초능력을 빠르게 목격할 수 있도록 했습니다. 그렇다면 출시 후 불과 몇 달 만에 이 챗봇의 엄청난 인기를 어떻게 설명할 수 있을까요?
ChatGPT는 기술 분야에서 폭발적으로 성장했으며 역사상 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션이 되었습니다. Reuters에 따르면 ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자가 무려 1억 명에 달해 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션이 되었습니다.
사람들은 이 대규모 언어 모델의 다양한 기능을 탐색하고 있으며, 이 기사에서는 ChatGPT를 사용하여 인공 지능 애플리케이션을 만드는 과정을 소개합니다. 그 전에 ChatGPT가 무엇인지, 그리고 왜 중요한지에 대해 논의해 보겠습니다.
챗봇이란?
간단히 말하면, 챗봇은 사용자와 텍스트 또는 오디오 기반 온라인 대화에 참여할 수 있는 인공지능 기반 컴퓨터 소프트웨어입니다. 챗봇은 앱과 웹사이트부터 Twitter, Facebook Messenger, WhatsApp과 같은 메시징 서비스에 이르기까지 거의 모든 곳에 있습니다.
고객 지원에 대한 지속적인 수요, 업계 플레이어의 정교한 챗봇 채택, 전자상거래 웹사이트에서 챗봇의 인기 상승은 챗봇 시장 성장을 이끄는 주요 요인입니다.
그러나 챗봇 기술 지식에 대한 사용자 요구와 사용자 음성 인증의 부정확성은 시장 확장을 방해합니다. 보다 인간과 유사한 상호작용을 제공할 수 있는 자가학습형 챗봇 개발 계획은 인공지능 산업의 확장 가능성을 높일 것으로 기대된다.
ChatGPT는 무엇이며 어떻게 작동하나요?
ChaGPT는 텍스트를 이미지 콘텐츠로 변환하도록 훈련된 AI 시스템인 생성 AI 챗봇입니다. 방문자는 고객 지원 사이트에서 볼 수 있는 자동 채팅 서비스와 유사하게 프롬프트를 통해 ChatGPT 질문을 하거나 답변에 대한 설명을 찾을 수 있습니다. OpenAI는 ChatGPT를 도구 중 하나인 InstructGPT의 형제라고 부릅니다. InstructGPT는 인간의 프롬프트나 쿼리를 따르고 자세한 응답을 제공합니다.
일반 인공 지능은 자연스러운 방법을 사용하여 질문에 답하는 사전 훈련된 Transformer입니다. 모든 답변을 제공하고, 매력적인 콘텐츠와 마케팅 캠페인을 만들고, 독자를 충성도 높은 고객으로 전환할 수 있습니다.
ChatGPT는 인터넷의 텍스트를 사용하여 인간의 언어를 학습한 다음 텍스트를 사용하여 대화의 기본을 학습합니다. 생성된 사전 훈련된 Transformer를 통해 ChatGPT는 데이터 시퀀스를 분석하여 패턴을 식별합니다. ChatGPT는 사전 훈련된 생성적 Transformer, 신경망 기계 학습 모델 및 GPT-3 언어 모델의 세 번째 버전을 사용합니다.
ChatGPT는 3000억 단어 데이터 세트를 사용하여 훈련되었으며 570GB 데이터 세트는 온라인, 서적, Wikipedia 및 기타 소스에서 수집된 자료로 구성됩니다. 대규모 언어 시스템 덕분에 ChatGPT는 확률을 사용하여 문장의 다음 단어나 프롬프트를 예측합니다.
ChatGPT의 창립자
ChatGPT는 샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업 OpenAI에 의해 개발되었습니다. OpenAI는 당시 여러 투자자로부터 재정적 지원을 받았고 그 중 가장 유명한 것은 Microsoft였습니다. Elon Musk 및 Sam Altman을 포함한 기업인과 연구원은 2015년에 플랫폼을 만들었습니다. ChatGPT 소유주인 OpenAI는 2024년 말까지 10억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 예상합니다.
현재 업계의 거의 모든 주요 기업과 리더는 목표를 달성하기 위해 이 인공 지능 도구를 전략적으로 사용하고 있으며 거의 90%의 브랜드 또는 마케팅 담당자가 ChatGPT를 최대한 활용하고 있습니다.
사용자가 ChatGPT로 무엇을 할 수 있나요?
사용자가 수익을 창출하고 의료 및 금융 산업의 모습을 바꾸는 것부터 연락 센터 기능을 단순화하고 디지털 고객 경험을 향상하며 연락 센터 활동을 강화하는 것까지 ChatGPT는 주목할만한 힘이었습니다. with. 무시의 놀라운 힘. 고객 서비스 운영 외에도 ChatGPT를 사용하면 콘텐츠 마케팅 담당자, 영업 전문가, 심지어 학생도 사용자 입력에 따라 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성적 인공지능 덕분에 이제 컴퓨터는 더욱 창의적이 되는 것 같습니다.
- 프로그램 작성
- 동영상 작성
- 제품 설명, 광고 문구 등 작성
- 이메일 작성
- 기사, 팟캐스트 및 강연 발췌문 작성
- 제목 작성
- 에세이/시 작성
- Comp 오세 음악
- 기사 생성
- 퀴즈 질문 생성
- 전자책 만들기
- 이력서 작성
Precedence Research의 예측에 따르면 전 세계 챗봇 산업 규모는 2032년까지 49억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이는 2022년 추정치인 8억 8천만 달러보다 높은 수치입니다. 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 19.29%로 성장할 것입니다.
소프트웨어 환경 준비
ChatGPT를 사용하여 인공지능 챗봇을 구축하기 전에 몇 가지 도구를 사용하여 소프트웨어 환경을 준비하고 설정해야 합니다. 예를 들어 OpenAI, Python, Notepad++, Pip, Gradio 라이브러리와 같은 코드 편집기와 OpenAI API 키가 필요합니다.
이 모든 도구를 사용하는 것은 처음에는 부담스러울 수 있지만 모두 간단하고 특별한 기술이나 기술이 필요하지 않습니다.
사용자는 다음 단계를 따를 수 있습니다:
1단계: 첫 번째 단계는 PC에 Python을 설치하는 것입니다. 플랫폼별 설치 파일을 다운로드하려면 해당 링크를 방문하세요.
2단계: 설치 파일을 실행합니다. "PATH에 Python.exe 추가" 확인란을 클릭하고 "지금 설치"를 클릭하여 Python을 설치하는 일반적인 단계를 따르세요.
3단계: Python이 올바르게 설치되었는지 다시 확인하려면 컴퓨터에서 터미널을 엽니다. 명령 프롬프트를 사용할 수도 있습니다.
4단계: Python 버전을 얻으려면 아래 명령을 사용하세요. Python 버전을 출력합니다. Linux 또는 기타 시스템에서는 사용자가 python-version 대신 python3-version을 사용해야 할 수도 있습니다.
pip 업그레이드
시스템이 Python을 설치하면 pip(Python 소프트웨어 패키지)도 설치됩니다. 여기에서는 pip를 업그레이드하는 방법에 중점을 둘 것입니다. 이를 통해 사용자는 터미널을 사용하여 많은 Python 라이브러리를 설치할 수 있습니다. OpenAI 및 Gradio 라이브러리는 pip를 통해 설치할 수 있습니다.
1단계: 컴퓨터에서 원하는 터미널을 실행하고 pip를 업그레이드하는 명령을 실행하세요. Linux 또는 기타 플랫폼에서는 pip3 및 Python3을 사용해야 할 수도 있습니다.
python-mpipinstall-Upip
OpenAI 및 Gradio 라이브러리 설치
ChatGPT와 상호 작용하려면 사용자가 API를 통해 ChatGPT와 채팅할 수 있는 OpenAI 라이브러리를 설치해야 합니다.
1단계: 터미널에서 다음 명령줄을 실행하고 pip를 사용하여 OpenAI 라이브러리를 설치합니다. 첫 번째 명령이 작동하지 않으면 pip3을 사용하여 실행해 보세요.
2단계: 설치가 완료되면 Gradio를 설치하세요. Gradio를 사용하면 사용자는 인공 지능 챗봇을 선보일 수 있는 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 공유 가능한 링크를 통해 간단한 온라인 챗봇 공유가 가능합니다.
코드 편집기 다운로드
1단계: 코드 편집을 방지하려면 코드 편집기를 다운로드하세요.
2단계: 첨부 파일의 링크를 사용하여 앱을 다운로드하고 설치하세요.
3단계: 사용자가 강력한 IDE에 익숙하다면 VSCode는 모든 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. macOS 및 Linux에서는 VSCode 외에도 SublimeText를 설치할 수도 있습니다.
4단계: ChromeOS에서 사용자는 놀라운 캐럿 도구를 사용하여 코드를 편집할 수 있습니다.
OpenAI API 키 받기(무료)
ChatGPT 기반 AI 챗봇을 만들기 위한 기본 요구 사항 중 하나는 OpenAI 회사의 API 키입니다. 사용자는 API 키 덕분에 자체 인터페이스에서 ChatGPT를 호출하고 즉시 결과를 얻을 수 있습니다. 처음 3개월 동안 OpenAI는 무료 API 키와 5달러의 무료 크레딧을 제공합니다.
사용자가 이전에 OpenAI 계정을 등록한 경우 $18의 무료 크레딧을 받을 수 있습니다. 무료 크레딧을 모두 사용하면 사용자는 API 액세스 비용을 지불해야 합니다. 그러나 현재는 모든 무료 사용자에게 열려 있습니다.
1단계: platform.openai.com/signup을 열고 새 계정을 만드세요. 기존 계정인 경우 로그인 자격 증명을 입력해야 합니다.
2단계: 오른쪽 상단에서 프로필을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 "API 키 보기"를 클릭하세요.
3단계: API 키를 복사하고 "새 키 생성"을 선택한 후 클릭하세요. 전체 API 키는 나중에 복사하거나 읽을 수 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 API 키를 즉시 메모장 파일에 복사하여 붙여넣는 것이 좋습니다.
4단계: API 키를 대중에게 공개하거나 보여주지 마세요. 이는 사용자의 계정에 접근하는 데에만 사용할 수 있는 개인 키입니다. 또한 사용자는 다수의 개인 키를 생성하고 API 키(최대 5개)를 지울 수 있습니다.
ChatGPT API와 Gradio를 사용하여 나만의 인공지능 챗봇 만들기
사용자는 GPT-3.5의 최신 버전인 OpenAI의 "GPT-3.5-turbo" 모델을 사용합니다. Davinci보다 더 강력하고, 기존 장치보다 반응성이 뛰어나고, 가격이 저렴하며, 대화 장면을 떠올릴 수 있는 것으로 간주됩니다.
사용자 인터페이스의 경우 Gradio를 사용하여 로컬 및 온라인으로 액세스할 수 있는 간단한 웹 인터페이스를 구축하세요.
1단계: 아래 코드를 메모장++ 또는 원하는 코드 편집기에 붙여넣습니다.
2단계: "귀하의 API 키" 텍스트를 이전에 생성한 API 키로 바꿉니다. 사용자는 한 번만 수정하면 됩니다.
3단계: 상단 메뉴에서 "파일"을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 "다른 이름으로 저장"을 사용하여 저장하세요.
4단계: 파일 이름을 "app.py"로 지정합니다. 드롭다운 옵션에서 '파일 형식'을 선택하고 '모든 유형'을 선택합니다.
5단계: 문서를 컴퓨터 바탕 화면과 같이 찾기 쉬운 위치에 저장합니다. .py가 추가되기만 하면 사용자는 원하는 이름으로 이름을 바꿀 수 있습니다.
6단계: 파일이 저장된 위치(app.py)에 액세스합니다. "경로로 복사"를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하세요.
7단계: 터미널로 이동하여 아래 나열된 명령을 입력합니다. Python을 입력하고 공백을 추가한 후 경로를 붙여넣고(쉽게 붙여넣으려면 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴 사용) Enter 키를 누릅니다.
컴퓨터의 파일 경로는 다를 수 있다는 점을 기억하세요. 사용자는 Linux 플랫폼에서 Python3을 사용해야 할 수도 있습니다.
python "C:UsersmearjDesktopapp.py"
8단계: 창에 나타날 수 있는 경고를 무시하세요. 하단의 로컬 및 공용 URL을 복사하여 웹 브라우저에 붙여넣습니다.
사용자는 ChatGPT API를 사용하여 자신만의 인공 지능 챗봇을 성공적으로 구축했으며 사용할 준비가 되었습니다. 공개 URL을 복사하여 가족, 친구와 공유하세요. 사용자의 모든 질문에 신속하게 답변할 수 있습니다. ChatGPT 대안 외에도 사용자는 공식 웹사이트 대신 자신의 챗봇을 사용할 수도 있습니다.
링크는 72시간 동안 활성화되지만 웹 서버 인스턴스는 사용자의 컴퓨터에서 실행되므로 링크도 활성 상태로 유지되어야 합니다.
9단계: 터미널에 들어가서 "Ctrl+C"를 눌러 서버를 종료하세요. 그래도 작동하지 않으면 "Ctrl+C"를 다시 클릭하세요.
10단계: 파일 경로를 다시 복사하고 다음 명령을 실행하여 인공지능 챗봇을 다시 시작합니다. 서버가 다시 시작될 때마다 로컬 URL은 동일하게 유지되지만 공용 URL은 변경됩니다.
python "C:UsersmearjDesktopapp.py".
ChatGPT 3.5 모델을 사용하여 Chatbot이 나만의 챗봇을 구축하는 단계는 다음과 같습니다. gpt-3.5-turbo 모델의 커스터마이징도 가능합니다. 인공지능 기술을 통해 사용자의 선택은 무한하며 무엇이든 이룰 수 있습니다.
ChatGPT를 사용하여 인공지능 애플리케이션을 만드는 것은 인공지능 역사상 획기적인 일이지만, OpenAI가 개발한 이 챗봇에도 몇 가지 한계가 있으며 피싱 이메일, 해킹 프로그램 생성과 같은 악의적인 목적으로 사용되기도 했습니다.
결론
생성 인공지능의 등장으로 인해 2023년은 인공지능이 가장 흥미로운 해가 될 것으로 예상됩니다. 그러나 모든 새로운 기술과 마찬가지로 현재 기술은 많은 윤리적 문제를 제기하고 일부 실질적인 어려움에 직면하기 때문에 비즈니스 경영진은 주의 깊게 진행해야 합니다.
위 내용은 ChatGPT를 사용하여 인공 지능 애플리케이션을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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DALL-E 3는 이전 모델보다 대폭 개선된 모델로 2023년 9월 공식 출시되었습니다. 복잡한 디테일의 이미지를 생성할 수 있는 현재까지 최고의 AI 이미지 생성기 중 하나로 간주됩니다. 그러나 출시 당시에는 제외되었습니다.
Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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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편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
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