몇 단계를 거슬러 올라가 ChatGPT 이전 시대를 기억해 봅시다.
- 모든 것을 처음부터 작성하고 코딩하기
- 연구에 많은 시간 소비
- 틈새 주제에 대한 매우 복잡한 저널 논문을 이해하기 어려움
- 50페이지 분량의 문서를 읽고 10문장 요약 작성하기
특히 여러 작업을 동시에 처리할 때는 시간을 효율적으로 사용할 수 없습니다.
ChatGPT를 사용하면 다른 문서의 요약을 작성하든, 처음부터 블로그 게시물을 작성하든, 몇 초 안에 사람과 같은 수준의 사본을 얻을 수 있습니다.
- 그렇다면 ChatGPT는 어떻게 작동할까요?
- 어떤 기술을 사용하나요?
ChatGPT 언어 모델링에 대해 배우려는 AI 애호가, 자연어 처리를 활용하려는 개발자, 또는 비즈니스 사용자를 위해 ChatGPT 대안 에서 모든 쿼리에 대한 답변을 제공합니다.
ChatGPT란 무엇인가요?
채팅 생성 사전 훈련 트랜스포머라고도 하는 ChatGPT는 AI 도구 microsoft가 지원하는 AI 연구 회사인 OpenAI에서 개발했습니다.
2022년 11월에 출시된 ChatGPT는 과거의 대화를 기억하고, 그 대화를 모방하여 적절한 답변과 새로운 아이디어를 생성하고, 기존 아이디어를 정교화하는 지능형 챗봇입니다.
아래 이미지를 예시로 확인하세요.
를 통해 ChatGPT ChatGPT에 SaaS 콘텐츠 마케팅과 관련된 세 가지 팟캐스트 에피소드 아이디어를 공유해 달라고 요청했습니다. 각 에피소드를 구성하기 위한 대략적인 플랜과 함께 콘텐츠 아이디어를 제공합니다.
ChatGPT는 GPT 언어 모델을 사용하여 실제 솔루션과 다음과 같은 복잡한 사용 사례에 도움을 줍니다:
- 검색 엔진에서 쉽게 답을 찾을 수 없는 복잡한 질문에 대한 답변, 이 데이터를 수집하기 위해 여러 웹사이트의 흩어진 정보를 수집할 필요가 없는 경우
- 특정 주제에 대한 콘텐츠 아이디어를 생성하기 위한 브레인스토밍(위에서 완료됨)
- 다양한 데이터 소스 (예 : 저널, 웹 사이트, 뉴스 기사)의 데이터를 요약하여 연구 프로세스를 단순화합니다
- 기사, 랜딩 페이지, 소셜 미디어 게시물, 이메일 및 비디오 스크립트에 대한 콘텐츠 및 사본 작성
- 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드 번역
ChatGPT는 현재 두 가지 모델이 있습니다: 무료로 제공되는 베타 버전은 ChatGPT 3.5이며, 프리미엄 버전은 월 $20의 요금이 부과되는 ChatGPT 4입니다.
ChatGPT의 기술 이해하기
OpenAI는 2018년, 2019년, 2020년에 각각 GPT 1,2,3의 첫 세 가지 모델, 즉 GPT 1, 2, 3을 출시했습니다. GPT 1은 1억 1,700만 개의 매개변수만 포함했지만, GPT 3은 다양한 작업에 대해 인간 수준의 응답을 제공할 수 있는 1,750억 개의 매개변수를 포함하는 훨씬 더 진보된 버전이었습니다.
이 모든 GPT 모델은 대규모 언어 모델 [LLM] 기술과 신경망으로 구축되었습니다.
LLM은 다른 인공 지능 기반 시스템과 마찬가지로 대량의 데이터로 학습됩니다 가상 비서 음성을 인식하고, 생일을 기억하고, 회의 내용을 알려주는 Alexa와 Siri].
대규모 언어 모델은 데이터 수집을 위해 신경망(인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨터 프로그램)과 딥 러닝을 통해 모든 학습 데이터(다음 섹션에서 학습에 대해 자세히 설명)를 처리합니다. ChatGPT는 트랜스포머로 알려진 정교한 신경망과 사전 학습을 사용합니다.
트랜스포머 아키텍처
OpenAI의 복잡한 트랜스포머 아키텍처는 방대한 양의 텍스트를 읽고, 텍스트와 구문이 어떻게 상호 연관되어 있는지 패턴을 파악하고, 다음 단어를 예측합니다. ChatGPT는 텍스트를 예측하여 인간의 지식과 유사한 응답을 생성하는 데 능숙합니다.
그러나 동일한 질문에 대해 ChatGPT의 AI 모델은 다소 비슷하지만 동일하지는 않은 개인화된 답변을 제공합니다.
자동 수정 기능을 활성화하기 위해 작성된 코드에 약간의 무작위성이 포함되어 있습니다. 곧 LLM 모델은 특정 작업에 대한 수백만 개의 사용자 쿼리를 기반으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 초강력 자동 수정 엔진과 치열한 경쟁을 벌이게 될 것입니다.
사전 교육
사전 학습에는 비지도 학습과 지도 학습의 두 가지 접근 방식이 있습니다.
지도 방식에서는 전체 모델이 입력을 출력에 직접 지도하는 지도 기능을 학습하도록 훈련됩니다. 지도 학습은 분류, 회귀, 시퀀스 라벨링 작업에 사용됩니다.
반면, 비지도 학습 방식에서는 각 입력과 관련된 특정 출력이 없는 데이터에 대해 AI 모델을 학습시킵니다. 대신 모델은 특정 작업 없이 입력 데이터의 기본 구조와 패턴을 학습합니다.
클러스터링, 이상 징후 탐지, 차원 축소 등이 이 학습 방법을 사용합니다.
언어 모델링의 경우, 비지도 사전 학습을 통해 자연어의 구문과 의미를 이해하도록 모델을 훈련시킵니다. 이렇게 하면 대화 맥락에서 일관성 있고 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
사용자가 질문할 모든 질문을 예측하는 것은 불가능하기 때문에 ChatGPT를 지도 학습 모델로 훈련시킬 수는 없습니다. 대신 비지도 사전 학습을 사용하여 ChatGPT의 무한한 지식을 가능하게 합니다.
다음 섹션에서는 ChatGPT의 작동 방식, OpenAI가 마스크 언어 모델링, 다음 토큰 예측, 일관된 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT를 훈련하는 데 사용하는 데이터 세트에서 AI 모델을 훈련하는 방법에 대해 설명합니다.
ChatGPT는 어떻게 작동하나요?
기본적으로 ChatGPT는 '맞다' 또는 '틀리다'를 구분할 수 없습니다 ChatGPT는 사용자가 쿼리를 입력할 때마다 실현 가능하고 일관성 있으며 학습 및 사람의 피드백 데이터에 가장 근접한 것을 찾습니다.
OpenAI는 4개의 데이터 세트를 사용하여 ChatGPT를 학습시켰습니다:
- 크롤링 데이터: 인터넷에서 수집한 텍스트 데이터의 모음. 크롤링 데이터에는 수십억 개의 웹 페이지가 포함되어 있었지만, OpenAI는 이러한 데이터 세트와 데모 데이터를 추가로 필터링하여 신뢰할 수 있는 웹 페이지만을 ChatGPT의 학습 데이터베이스로 선정했습니다
- 위키피디아: 위키피디아의 전체 데이터베이스가 ChatGPT를 훈련하고 미세 조정하는 데 사용되었습니다
- 개인 채팅: OpenAI의 데이터베이스에는 수백만 개의 채팅 데이터 세트가 포함되어 있습니다
- WebText2: OpenAI는 또한 Reddit과 같은 온라인 커뮤니티를 크롤링하고 Reddit 스레드에 멘션된 웹사이트를 연결하여 WebText2라는 데이터베이스를 구축했습니다
이제 두 단계로 구성된 학습 프로세스에 대해 자세히 살펴보겠습니다: 토큰화 및 강화 학습 접근 방식을 통한 모델 훈련.
토큰화
학습 데이터가 신경망을 통과하기 전에 토큰화라는 또 다른 프로세스가 있는데, 이 프로세스에서는 큰 데이터 세트 덩어리를 한 입 크기의 데이터 또는 토큰으로 분해합니다.
via ChatGPT 토큰화 도구 토큰화 프로세스는 LLM 모델이 데이터를 더 빠르게 분석하는 데 도움이 됩니다.
신경망 개발하기
토큰이 문자로 분해되어 정수에 할당되면, OpenAI의 트랜스포머는 이러한 데이터 세트를 의미 있는 텍스트로 처리합니다.
훈련 프로세스가 공식적으로 시작되기 전에 '사전 훈련'이라는 간단한 단계가 있습니다 이 단계에서 신경망은 토큰 간의 관계를 식별하고 누락된 단어와 구문을 예측합니다.
예를 들어, ChatGPT는 인간의 언어에서 'have'는 항상 '그들'과 함께 사용되며, 'has'는 항상 '그'와 '그녀'와 함께 사용된다는 것을 학습할 수 있습니다 ChatGPT는 이러한 매개변수를 기록하고 저장하여 향후 시나리오에서 더 관련성 높은 예측을 할 수 있도록 합니다.
마지막 단계에서 OpenAI는 머신러닝에서 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) 접근 방식을 사용하여 이 두 모델을 학습시켰습니다.
via ChatGPT 인간 피드백을 통한 강화 학습 모델은 세 가지 단계로 구성되어 있습니다:
위의 이미지가 전문적으로 보이시나요? 머신러닝 모델을 좀 더 쉽게 해석하여 설명해 드리겠습니다.
**1단계: 많은 사람의 대화 데이터 세트로 대규모 언어 모델 학습. 이 강화 학습 기반 트레이닝은 ChatGPT 모델이 사람과 유사한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다 지식 기반 및 기존 데이터 패턴.
2단계: 비교 데이터를 위한 인간 트레이너 할당. 이 트레이너는 GPT 응답을 사람 기반 응답과 비교하여 독해력에서 최고부터 최하위까지 순위를 매깁니다. OpenAI는 나중에 이 사람의 피드백 데이터를 사용하여 보상 모델을 훈련합니다.
3단계: 인간의 피드백을 활용하여 컴퓨터가 복잡한 의사 결정을 내릴 수 있도록 훈련하는 알고리즘인 근사 정책 최적화(PPO)를 사용하여 보상 모델을 재훈련하여 응답을 미세 조정합니다.
chatGPT의 ## 장단점
"제 일생에서 혁명적이라고 생각한 기술 시연을 두 번 본 적이 있습니다. 첫 번째는 1980년 그래픽 사용자 인터페이스를 처음 접했을 때였습니다. 두 번째 놀라움은 바로 작년에 있었습니다. 저희는 ChatGPT에 과학적이지 않은 질문을 던졌습니다: "아픈 아이를 둔 아버지에게 뭐라고 말하겠습니까?"라고요 채팅GPT는 그 자리에 있던 대부분의 사람들이 대답했을 것보다 더 나은 사려 깊은 답변을 내놓았습니다. 전체 경험은 놀라웠습니다. 그래픽 사용자 인터페이스 이후 가장 중요한 기술 발전을 방금 보았다는 생각이 들었습니다. 이를 계기로 향후 5~10년 안에 AI가 이룰 수 있는 모든 것에 대해 생각하게 되었습니다." -_ 빌 게이츠가 ChatGPT에 대해 쓴 글 GatesNotes .
ChatGPT는 역대 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션입니다. Instagram이 1억 명의 사용자에게 도달하는 데 2년이 넘게 걸렸지만, ChatGPT는 단 1년 만에 완료됨 두 달 .
ChatGPT의 언어 모델이 여러분의 삶을 더 단순하게 만드는 방법은 다음과 같습니다.
장점
시간 절약
창의력이 부족하신가요? ChatGPT가 브레인스토밍 파트너가 되어 드리겠습니다.
잠재 고객에게 새로운 제품 기능에 대해 이메일을 보내는 영업 담당자라고 가정해 보겠습니다. ChatGPT가 없다면 이메일 작성의 모든 과정을 수작업으로 진행해야 합니다. 이메일을 작성한 다음 마케팅 팀에 미세 조정을 요청해야 합니다. 여기에는 시간과 노력, 리소스가 필요합니다.
ChatGPT를 사용하면 다음 대상에게 이메일 작성과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다 생산성 향상 다른 부서의 도움에 의존하지 않고도 생산성을 높일 수 있습니다.
ChatGPT에 추가 템플릿화할 수 있는 이메일 시퀀스를 생성하도록 요청하기만 하면 됩니다. 요구 사항에 따라 특정 작업에 대한 기본 구조와 모델 출력을 조정할 수 있습니다.
몇 가지가 있습니다 무료 AI 프롬프트 템플릿 사용 사례에 맞게 사용할 수 있습니다.
세분화된 캠페인을 쉽게 생성하고, 인사이트와 데이터를 수집하여 고객 유형을 파악하고, 콘텐츠 및 프로모션 아이디어를 생성하여 참여도와 전환율을 높일 수 있는 마케팅용 채팅 GPT 프롬프트 템플릿 by ClickUp을 사용하세요
또한, 내장된 음성 인식 기능을 통해 ChatGPT는 사용자가 AI 어시스턴트와 소통할 수 있도록 지원합니다.
ChatGPT를 통합할 수 있습니다
Zapier와 같은 애플리케이션을 통해 ChatGPT를 Microsoft Excel, Discord, Facebook Messenger, ClickUp, Slack, Notion, Microsoft Teams 등 즐겨찾는 모든 도구와 연결할 수 있습니다.
프로젝트 관리자, 대행사, 개발자 및 B2B 전문가는 ChatGPT를 작업 공간과 통합하여 다음과 같은 일상적인 활동을 자동화해야 합니다 더 빠르게 일하기 애플리케이션 간 전환 없이 개인화된 워크플로우를 개발하세요.
매일 계속 발전하고 있습니다
ChatGPT는 지금 이 순간에도 새로운 데이터로 학습되고 있으며 매일 진화하고 있습니다. 가장 좋은 점은 사용자로서 ChatGPT의 개선 여정에 기여할 수 있다는 점입니다.
ChatGPT가 질문에 대한 답변을 공유할 때마다 업보팅 또는 다운보팅 옵션이 있습니다. 이를 통해 ChatGPT의 성능에 대한 사용자 피드백을 제공하고 미세 조정하여 GPT 모델의 기능을 더욱 개선할 수 있습니다.
하지만 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 아직 갈 길이 멀다.
이 도구에 너무 많이 의존하기 전에 몇 가지 한도를 노트하세요.
단점 ### 단점
응답이 항상 검색 의도와 일치하지 않음
ChatGPT는 사용자의 질문을 읽고 학습 데이터에 가장 가까운 답변을 생성합니다. 사용자의 의도에 초점을 맞추는 검색 엔진과 달리 자연어 처리는 주로 사용자, 직업, 나이, 위치 또는 기타 인구 통계에 대한 정보가 없기 때문에 검색 의도와 일치하지 않는 경우가 많습니다.
그 결과 ChatGPT를 사용하여 생성된 콘텐츠는 종종 표면적인 수준으로 들립니다. 품질 검사를 수행하여 AI가 생성한 문구를 사용자의 의도와 일치하도록 편집해야 합니다.
제한된 기능
2022년 11월에 출시되는 ChatGPT 3.5는 2022년 1월까지 정보 및 이벤트에 액세스할 수 있습니다. 최신 쿼리는 여전히 검색 엔진에 의존해야 합니다.
윤리적 우려는 피할 수 없습니다
ChatGPT는 훈련 데이터에 편향되어 있으며 이벤트와 정보를 공정하게 표현하지 못합니다. 그렇기 때문에 ChatGPT 모델 결과에 전적으로 의존할 수 없습니다.
많은 교육 기관에서는 학생들의 학습 경험에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 도구의 사용을 금지하고 있습니다.
또 다른 심각한 우려는 ChatGPT의 언어 모델을 사용하여 응답을 생성할 때 발생하는 보안 문제입니다. 정부 보안 및 군사 장비 제조와 같은 보안 수준이 높은 몇몇 산업에서는 내부 업무에 대한 민감한 데이터가 대규모 언어 모델에 추가되는 것을 원하지 않기 때문에 ChatGPT를 금지했습니다.
마찬가지로 고객 또는 직원 서비스 관리에 ChatGPT를 사용하는 경우 부정확하고 편향된 정보를 제공할 가능성이 남아 있습니다.
ChatGPT의 일반적인 용도
ChatGPT는 이 도구를 어떻게 사용하느냐에 따라 가장 효율적인 디지털 비서가 될 수도 있고 최악의 악몽이 될 수도 있습니다.
다음은 ChatGPT를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 몇 가지 사용 사례입니다.
프로젝트 관리
- 프로젝트 로드맵, 표준 운용 절차(SOP), 프로젝트 범위, 업무량 플랜, 리소스 및 예산 할당 계획과 같은 프로젝트 문서를 ChatGPT로 몇 초 안에 생성하세요
- ChatGPT4로 원시 회의 노트를 공유하고 전문가처럼 MOM으로 변환하세요
- ChatGPT는 상황을 판단하기 위한 다양한 관점을 공유하여 프로젝트 관리자에게 의사 결정을 지원합니다
마케팅 대행사
- 콘텐츠 작성자를 도와줍니다카피 라이팅 도구 연구 과정 및 기사 요약 생성을 위한 카피라이팅 도구
- SEO 최고의 실행 방식을 사용하여 검색 엔진에 맞는 콘텐츠 최적화
- 사용자 만족도 측정을 위한 고객 설문조사 질문 및 양식 생성
개발자
- 애플리케이션의 코드를 처음부터 생성하거나 코딩하는 동안 입력 문장을 교차 확인합니다
- 기존 코드 최적화성능 향상
- 빠르고 쉬운 효율적인 버그 디버깅 및 수정
ChatGPT의 대안
최고의 ChatGPT 대안 중 하나를 살펴보겠습니다 ClickUp AI 그리고 다른 AI와 차별화되는 점 글쓰기 도우미 s.
ClickUp AI로 명확하고 간결하며 매력적인 글쓰기로 전환하세요
ChatGPT의 일반적인 응답과 달리 ClickUp의 AI 기반 어시스턴트는 비즈니스 요구에 맞게 특별히 제작되었습니다.
프로 글쓰기 어시스턴트
ClickUp의 AI 글쓰기 도우미는 선명하고 형식에 맞는 콘텐츠와 사본을 생성할 수 있도록 도와줍니다. ClickUp에 내장된 인공 지능 중심의 글쓰기 도우미는 이를 도와줍니다:
- 대상, 브랜드 톤, 창의성 수준과 관련된 주제, 키워드, 신조어 등 특정 입력을 사용하여 고품질 블로그 만들기
- 카피 에디터는 문법과 맞춤법 검사를 수행하고, 긴 문장을 줄이고, 중복되는 부분을 찾아내어 글의 완성도를 높여줍니다. 간결하고 매력적인 콘텐츠 제작
- ClickUp은 완벽한 형식과 최적화된 콘텐츠를 생성하므로 H1, H2, H3, 테이블, 키워드를 추가하는 데 추가 시간을 들일 필요가 없습니다
ClickUp AI를 사용하여 wiki를 요약하거나 읽기 쉽도록 다른 언어로 번역하세요
창의력을 살짝(또는 많이!) 더해보세요
ClickUp이 브레인스토밍 파트너가 되어 콘텐츠 전략에 창의성을 더하는 방법은 다음과 같습니다:
- 다음 마케팅 이니셔티브를위한 개인화 된 캠페인 전략을 생성하기 위해 ClickUp 사용자 쿼리에 응답하십시오
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시간을 절약하고 더 빠르게 일하기
ClickUp의 AI 기반 프로젝트 관리 도구 는 30분이 걸리는 작업을 몇 초 안에 완료합니다. 방법은 다음과 같습니다:
- 회의 노트, 요약을 생성하세요,작업 트래커를 생성하고, 원시 콘텐츠, 대용량 콘텐츠, 오디오 파일, 비디오 트랜스크립트에서 몇 초 안에 업데이트하세요
- 프로젝트 개요와 회의 노트를 기반으로 프로젝트에 대한 작업 항목을 만들고, 이러한 작업을 작업과 하위 작업으로 세분화하여 관련 팀원에게 할당하여 프로젝트 관리 도구 내에서 협업을 촉진합니다
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기능 | ClickUp | ChatGPT 3.5 및 4 | |
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글쓰기 개선 | ✅ | ✅ | |
콘텐츠 요약기 | ✅ | ✅ | ✅ |
팀원과의 공동 작업 | ✅ | ❌ | |
프로젝트 요약 | ✅ | ❌ | |
작업 및 하위 작업 생성 | ✅ | ❌ | |
여러 장치에서의 접근성 | ✅ | ❌ |
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