ChatGPT와 대화형 AI의 미래: 2023년 진행 상황 및 적용
인공지능(Artificial Intelligence)은 지난 기간 동안 전례 없는 속도로 발전해 왔습니다. 일상 업무 자동화부터 중요한 알림 설정까지 AI는 다양한 방식으로 우리 삶에 침투해 왔습니다. 하지만 이 분야에서 가장 중요한 단계는 ChatGPT입니다.
ChatGPT는 UBS에서 '역대 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션'으로 선정되었으며 2022년 11월 30일에 공식 출시될 예정입니다. 출시 두 달 만에 사용자 1억 명을 돌파하는 데 성공하며 대화형 인공지능 분야에 기적을 일으켰습니다.
대화형 AI는 인간의 대화를 성공적으로 시뮬레이션할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 따라서 고객 서비스, 리드 생성 및 기타 비즈니스 관련 작업에서 광범위한 응용 프로그램을 찾습니다.
이 기사에서는 ChatGPT와 그 응용 프로그램, 그리고 대화형 인공 지능 분야에 미치는 영향에 대해 자세히 논의할 것입니다. 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요!
ChatGPT 기술의 발전
GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"(Generative Pre-trained Transformer)의 약자로, 대규모 데이터 세트, 수많은 인터넷 기사, 서적을 통해 언어 모델을 처리하는 혁신적인 기술입니다. 및 기타 리소스 교육. 따라서 기사를 작성하고, 코드를 작성하고, 고객 질문에 실시간으로 답변하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
ChatGPT는 OpenAI에서 개발되었으며 변환기 아키텍처를 사용하여 텍스트를 생성합니다. 이 자연어 처리 모델은 기존 데이터를 학습한 후 알고리즘을 사용하여 텍스트의 다음 줄을 예측합니다.
ChatGPT 기술 개발
OpenAI는 2023년 3월 14일 GPT 4를 출시하며 다시 한번 대화형 인공지능 발전을 주도했습니다. ChatGPT 4는 고급 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 인간 대화를 모방하는 최신 세대의 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 현재 26개 언어로 25,000단어 이상의 콘텐츠를 출력할 수 있습니다.
ChatGPT에 비해 GPT 4는 질문하고 의견을 형성하는 기능이 있습니다. 알고리즘은 스크립트 작성부터 특정 캐릭터의 글쓰기 스타일 모방까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 정확성 측면에서 GPT 4는 이전 버전보다 40% 더 효율적입니다.
ChatGPT가 대화형 AI에 미치는 영향
Chatbot은 수년간 존재해 왔습니다. 그러나 선택한 쿼리에만 응답하거나 중복 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이와 대조적으로 ChatGPT는 대화형 인공지능 분야에 더 큰 영향을 미쳤습니다. 트렌드를 선도하는 기술이 될 몇 가지 측면은 다음과 같습니다.
- 경쟁 심화: 비즈니스 커뮤니티에서 GPT의 인기가 높아짐에 따라 점점 더 많은 벤처 캐피탈 회사가 이 분야의 스타트업을 위한 자금을 조달할 것입니다.
- 작업 생성 및 교체: 현재 품질 보증 엔지니어, 분석가, 편집자 등 약 8%의 작업이 더 이상 필요하지 않을 것으로 예상됩니다. 동시에 AI 분야에서는 챗봇 트레이너 등 새로운 직위도 창출될 것이다.
- 마케팅용 AI 챗봇: 가까운 미래에 잘 훈련된 챗봇이 모든 판매 기반 대화를 대신할 수 있다면 더 이상 놀라운 일이 아닐 것입니다.
2023년 ChatGPT 애플리케이션
현재 사람들은 ChatGPT가 제공할 수 있는 기능을 계속 실험하고 있는 반면 기업은 이미 ChatGPT의 많은 실제 애플리케이션을 인식하고 있습니다. ChatGPT가 대화형 AI의 세계를 영원히 바꿀 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 고객 서비스: 챗봇이 문제를 해결하지 못해 좌절한 적이 몇 번이나 있었나요? UJET 조사에 따르면 72%의 사람들이 이 분야에서 어려움을 겪었습니다. 인간과 거의 같은 방식으로 이해하고 읽고 응답하는 ChatGPT의 능력을 활용하면 이 숫자는 반드시 내려갈 것입니다. 더 많은 사람들이 운영자의 개입 없이 맞춤형 지원을 받을 수 있게 될 것입니다.
- 헬스케어: ChatGPT의 자연어 처리 모델은 의료 산업에 이상적인 도구가 될 수 있습니다. 약속 예약부터 임상 결정 지원 제공에 이르기까지 많은 중요한 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 환자의 의사소통과 받은 치료를 기록할 수 있습니다. ChatGPT는 정확한 데이터를 통해 지루한 작업에 소요되는 시간을 줄이고 환자의 빠른 회복을 약속합니다.
- 금융: ChatGPT는 자연어 처리(NLP)를 사용하며 대량의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다. 금융 산업의 경우 투자 분석, 위험 관리 등 많은 잠재적 이점을 가지고 있습니다. 또한 사용자가 자신의 목표와 리소스에 따라 맞춤형 금융 조언을 받을 수 있도록 도와줍니다.
- 코드 디버깅: 모든 소프트웨어 또는 웹사이트 개발자는 누락된 세미콜론을 찾기 위해 수백 또는 수천 줄의 코드를 검토하는 것이 얼마나 고통스러운지 알고 있습니다. 다행히 ChatGPT는 짧은 시간에 코드를 디버깅할 수 있습니다. 동시에 오류에 대해 설명하고 사용자에게 유사한 문제를 피하는 방법도 알려줍니다.
ChatGPT 장점과 단점
순수한 AI 도구에 지나치게 의존하면 확실히 몇 가지 단점이 있습니다. 주목할만한 장점과 단점은 다음과 같습니다.
Pros
- 사용자는 즉각적인 후속 응답을 받습니다.
- 기업에서는 핵심 비즈니스에 집중하기 위해 많은 작업을 자동화할 수 있습니다.
- 부적절한 요청은 자동으로 거부됩니다.
단점
- 가끔 잘못된 메시지를 전달할 수도 있습니다.
- 이 모델은 아직 협업을 위한 다른 최신 기술과 통합되지 않았습니다.
- 일부 교육 기관에서는 무결성 문제로 인해 ChatGPT를 사용하는 것이 비윤리적이라고 생각합니다.
- 연구자와 창작자는 저작권 침해를 걱정합니다.
- 정신 건강 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 감성 지능이 부족합니다.
대화형 인공 지능의 미래
현재 ChatGPT의 월간 사용자 수는 5,700만 명이 넘고 이 숫자는 계속 증가하고 있어 매우 유망한 미래를 보여줍니다. 과거에는 챗봇이 일부 고정된 콘텐츠에만 응답할 수 있어 사용자를 만족시킬 수 없었습니다. 이제 Open AI의 GPT 프로젝트는 고도로 훈련된 딥러닝 모델을 통해 대화형 인공지능 분야에서 큰 진전을 이루었습니다.
수년에 걸쳐 GPT는 수백만 건의 인간 대화를 읽고 이해하도록 훈련되어 진정한 대화형 AI 경험에 더 가까워졌습니다. 이 기능을 통해 ChatGPT는 고객 상호 작용을 읽고 헬프 데스크 문의를 적절하게 처리할 수 있습니다.
2030년에는 대화형 인공지능 시장 규모가 3,262억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 분야는 현재 빠르게 성장하고 있으며 향후 몇 년 동안 비즈니스 및 혁신의 환경에 혁명을 일으킬 것입니다. 앞으로는 ChatGPT를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련함으로써 보다 사용자 친화적인 가상 비서와 챗봇을 만들 수 있습니다.
컴퓨터과학과 학생들에게 2023년 ChatGPT의 등장은 주목할 만한 흥미로운 트렌드입니다! 응용 분야에 따라 이 대화형 AI 도구는 "챗봇"의 개념을 재정의하고 작업을 더 쉽게 만들어줍니다!
결론
TikTok이 출시 후 거의 9개월 만에 사용자 1억 명을 돌파했다고요? 이 수준에 도달하려면 인스타그램이 2~2.5년이 걸릴 것입니다! 그러나 ChatGPT는 출시 첫 두 달 만에 이러한 성과를 달성했습니다. 이는 AI/ML 개발 서비스에 관심이 있는 누구에게나 경각심을 불러일으키는 사실입니다.
ChatGPT는 인간처럼 말하고, 응답하고, 이해하고, 질문할 수 있는 Open AI가 출시한 대화형 인공지능 도구입니다. 그 기능으로 인해 GPT 챗봇은 여러 산업에서 널리 사용됩니다. 예를 들어 소프트웨어를 쉽게 코딩하고, 환자 기록을 스캔하고, 주식 시장 예측을 제공할 수 있습니다.
이 고급 모델은 작가, 분석가, 기자 등 다양한 직위를 혼란에 빠뜨릴 것입니다. 그러나 고용 기회를 줄이는 것이 아니라 반복적이거나 기계적인 작업을 줄이기 위해 고용 기회를 조정합니다.
ChatGPT를 사용해 보셨나요? 아직 경험하지 않으셨다면 시간을 내어 이 최첨단 기술을 감상하고 직접 경험해 보세요!
위 내용은 ChatGPT와 대화형 AI의 미래: 2023년 진행 상황 및 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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

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.

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

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