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셀프 학습자료

GPT, AI, 업무자동화 셀프 학습을 위한 무료 자료입니다. 공유해주신 전문가분들께 감사드립니다.
자료를 만드신 전문가분들도 학습 커뮤니티에서 활동중이십니다. 궁금사항은 학습 커뮤니티를 통해 질문하세요.
추가 학습자료 요청도 받습니다. 문의하기 메뉴를 통해 연락주세요.
ChatGPT
14

History

GPT Versions

•
2017 Transformer 모델 by Google
•
2018 GPT-1 (파라미터 1억1700만개) by Open AI, 샘 알트먼
•
2019 GPT-2 (파라미터 15억개)
•
2020 GPT-3 (파라미터 1750억개)
•
2021 GPT-3.5 (파라미터 1750억개), 인간 피드백을 통한 자료 검증
•
2022.12.1 ChatGPT (GPT-3.5기반) (파라미터 1750억개) - 출시 5일만에 사용자 100만명 돌파 - 출시 2개월만에 사용자 1억명 돌파 - 2021년 9월까지의 data만 학습 → 이후 사건에 대한 ‘데이터’ 없음
•
2023. 3.14 GPT-4 (파라미터 수 미공개, 5천억?)
출처 : 서울디지털재단
ChatGPT 기초 이해하기
ChatGPT

ChatGPT 프롬프트 가이드라인

프롬프트의 요소 : C, H, A, T

중요 Tips

•
프롬프트 가이드라인을 따르되, 꼬리에 꼬리를 무는 반복적인 질문을 통해 프롬프트를 점점 다듬어가야 합니다. 프롬프트를 아무리 신중하게 작성해도 단 한번의 질문에 좋은 답변을 주는 경우는 별로 없습니다. ChatGPT는 하나의 채팅창에서 이루어진 우리와의 대화를 기억합니다. 질문과 답변이 반복될수록 우리의 의도를 더 잘 파악하고, 맥락에 대한 이해도가 높아지며, 더욱 완성도 높은 답변을 제공합니다.

영어로 질문하기

ChatGPT는 영어를 훨씬 더 잘합니다. ChatGPT의 시작이 된 GPT-3.5는 영어는 잘 하고 한국어를 잘 못합니다. GPT-4는 한국어가 많이 늘어서 GPT-3.5의 영어보다도 오히려 더 낫다고 합니다. 하지만 GPT-4도 여전히 한국어보다는 영어를 더 잘 합니다.
어느 버전을 쓰든 결국 우리는 영어를 쓰는 것이 더 유리합니다. GPT가 학습한 인터넷 문서의 60%는 영어였고, 0.6% 정도가 한국어였습니다. 한국어 보다는 영어 공부를 100배 더 많이 했으니, 영어 문장을 더 잘 이해하고 더 잘 쓰는 것은 당연합니다.
ChatGPT는 우리와 나눈 대화를 기억합니다. 하지만 무한히 기억하지는 못합니다. 기억할 수 있는 용량도 "GPT가 언어를 처리하는 조각의 단위인 토큰"에 의해 결정됩니다. 질문과 답변을 합해서 GPT-3.5는 4096(4K) 토큰, GPT-4는 그 8배인 32K토큰을 기억한다고 합니다.
1토큰은 알파벳 4개이고 평균적으로 0.75 단어 정도입니다. 한국어는 한 음절당 2~3 토큰 정도를 사용합니다. 두세글자로 구성된 단어 하나에 6~9 토큰이 쓰입니다. 그렇기 때문에 한국어를 사용했을 때 처리해야 될 일이 더 많아지고, 더 빨리 기억의 한계에 다다르고, API를 사용할 경우에 요금도 더 많이 나옵니다.
영어로 질문하고 영어로 답을 받아야 더 매끄럽고 자연스럽고 그럴듯한 문장을 얻습니다. 하지만 우리의 영어가 매끄럽지 않고 자연스럽지 않지요. 이 모순 관계를 어떻게 풀어야 할까요.
프롬프트 - 일반
ChatGPT

ChatGPT for Google

•
ChatGPT에 익숙해지기 위해 가장 처음 쓰는 크롬 확장 프로그램
•
설치
•
평소대로 크롬에서 구글링을 하면, 우측에 ChatGPT의 답변도 함께 나옵니다.

프롬프트지니

•
ChatGPT와의 대화를 영어로 번역해주는 번역기 프로그램
확장 & 응용 프로그램
ChatGPT

ChatGPT로 아이디어 도출이 가능한 이유

1) 사람이 내는 아이디어는 시공간을 넘어 반복됩니다

•
얼음정수기나 냉동실 분야에서 얼음을 투명하게 만드는 기술, 아이들 먹는 젤리뽀를 투명하게 만드는 기술, TV 디스플레이 유리를 깨끗하게 불량없이 만드는 기술, 다 똑같은 기술입니다.
•
문제가 발생하는 과학적 원리도 비슷하고, 이것을 해결하는 공학적 방법도 비슷합니다. 다만 적용되는 산업분야가 달랐을 뿐이고, 그 분야에서 그 아이디어가 실현된 시간이 달랐을 뿐입니다.
•
이처럼 인간이 해결하고자 하는 문제는 일반화된 관점에서 바라보면 서로 비슷한 문제일 경우가 많고, 그 비슷한 문제를 해결한 방법 또한 비슷할 때가 많습니다. 즉, 과거의 문제와 아이디어와 기술들을 잘 정리하면 얼마든지 미래에 나타날 기술에 대해서도 반복적으로 활용할 수 있습니다.

2) 서로 다른 산업에서 서로 같은 아이디어가 실현됩니다

•
사례는 아주 많습니다. 자동차 산업에 최초의 컨베이어 벨트 조립라인을 도입하여 혁신을 이룬 헨리포드씨는 자서전에서 이렇게 밝혔습니다. “시카고에 있는 도축장에 갔더니 소를 오버헤드 트롤리에 걸어놓고 옆으로 밀면서 해체작업을 하더라. 그거 보니까 반대로 보내면서 자동차를 조립하면 되겠다는 생각이 들었다”. 하이테크의 상징 자동차 산업이 로테크처럼 보이는 도축장에서도 좋은 해결안을 얻어옵니다. 아이디어가 전파되는 것에는 방향이 없습니다. 여러 산업을 자유롭게 넘나듭니다.
•
반도체 최강 기업 인텔은 photo-resist에 생기는 기포 문제를 해결하기 위해 유럽의 샴페인 제조 공정에서 아이디어를 얻어왔습니다.
•
회전 초밥 집에서 초밥이 돌고 사람은 앉아 있다가 자기 초밥을 잡는 것과, 공항에서 수하물이 돌고 사람이 서 있다가 자기 캐리어 가방을 잡는 것은 같은 아이디어입니다. 다만 아이디어가 실현된 시간과 공간(산업분야)이 다를 뿐입니다.

3) 기술의 과거와 현재가 인터넷에 나와 있습니다. 이를 통해 기술의 미래를 유추할 수 있습니다.

•
예전에는 모든 것이 기업의 비밀이고 실제 개발자의 머리속에만 있었지만, 이제는 기술개발의 문화가 바뀌었습니다. 빠르게 공유하고 외부 발표도 많이하고, 그렇게 연결된 사람들에게서 다시 아이디어를 얻습니다.
•
레딧, 깃허브 등 개발자들이 모이는 커뮤니티도 아주 방대하고 고급진 정보들이 넘치고, 스타트업 소식, 실리콘밸리 소식들을 다루는 신기술 & 벤처 전문 미디어들도 아주 많아졌습니다.
•
그런 인터넷 정보를 많이 학습한 ChatGPT는 이미 여러 기술의 과거와 현재를 잘 이해하고 있습니다. 그리고 이런 문제, 아이디어, 기술이 시공간을 넘어 반복적으로 나타나는 경향이 있기 때문에 ChatGPT가 알고 있는 과거와 현재를 잘 정리하여 추론하면 기술의 미래 또한 알아낼 수 있습니다.
프롬프트 for 아이디어 브레인스토밍
ChatGPT

하이퍼파라미터

•
사용자가 인공지능 모델의 셋팅을 조절하는 변수로 이 값을 프롬프트에 잘 적용하면 원하는 방향으로 좋은 결과를 도출 가능
•
사용법 : 프롬프트에 명령어 입력 후 뒷 부분에 ‘하이퍼파라미터’ 변수 값을 추가하면 됨

temperature

•
(0~1)
•
생성된 후보 단어들의 확률 분포를 조절하는 파라미터
•
값이 높을수록 분포가 평탄해지며, 낮을수록 분포가 sharp해짐
•
예를 들어, temperature가 0.5일 때는 큰 확률의 단어가 선택되지만, temperature가 1일 때는 모든 단어들의 확률이 비슷해짐
•
값이 높을수록, 예측 불가한 단어 출연확률이 커짐
•
[예시] "나는 OOO 에 갔다." - temperature가 0.5일 경우, 모델이 생성한 단어 확률 분포의 폭이 좁아져서 예측 결과가 보다 확정적이고 일관성 있게 생성됩니다. 이 경우, 가능한 다음 단어로는 "학교", "도서관", "영화관" 등이 있습니다. - temperature가 2.0일 경우, 모델이 생성한 단어 확률 분포의 폭이 넓어져서 예측 결과가 더 다양해집니다. 이 경우, 가능한 다음 단어로는 "바다", "사진관", "서점", "노래방" 등이 있습니다.

max_length

•
답변의 토큰 수 제한
•
최소 0 ~ 최대 2048 (1000자~2000자 정도)
hyper parameter(하이퍼파라미터)
ChatGPT
프롬프트 for 자료 분석
ChatGPT

AI contents detectors (AI 생성 글 판별기)

AI Text Classifier (by OpenAI)

Writer AI content detector

Content at Scale

AI Content Detector Checks GPT-3, ChatGPT, & More for Free
What is an AI detector, and why do you need to use one? 🤔 With OpenAI about to release watermarking for ChatGPT-generated content, the US Copyright Office says the copyright belongs to the creator of the AI tools... but millions upon millions of people now using AI to write content... It’s time you started checking the content you send clients, and publish on your site, or receive from writers. Be safe, not sorry, and know if your content reads as a human wrote it or a robot generated it. And you can do that with an AI detector. We’re talking all things AI content detection in this video with our VP of Marketing, Julia McCoy. Take our FREE AI Content Detector for a test run now: https://contentatscale.ai/ai-content-detector/ Chapters: -------------------------------------------------------------- 00:00 What is an AI content detector? 00:09 Why an AI detector is like a content gauge 00:21 How AI detection works with sentence structure 00:30 What an AI detector DOESN’T do 01:04 What Google says about AI-written content 01:20 What OpenAI is doing with an AI classifier 01:37 How our AI detector at Content at Scale works 02:15 Why you should seriously consider using an AI detector Socials: -------------------------------------------------------------- Linkedin: https://www.linkedin.com/company/80909084/ Twitter: https://twitter.com/ContentAtScale Facebook: https://www.facebook.com/ContentAtScale Instagram: https://www.instagram.com/contentatscale/ Tiktok: https://www.tiktok.com/@contentatscale -------------------------------------------------------------- Produce a Month’s Worth of Long-Form SEO Content in a Single Day, that’s so Human-like it Bypasses AI Detection! - https://contentatscale.ai/
https://contentatscale.ai/ai-content-detector/

ZeroGPT

ChatGPT로 test text 생성

주제1번 : Marvel Cinematic Universe

AI가 생성한 글 판별기 4가지 review
ChatGPT

PROMPT Splitter

Web 방식

크롬 확장 프로그램

사용 방법

글 입력

•
입력하고자 하는 전체 글 붙여넣기
•
분할할 글의 길이 설정 (디폴트는 15000자)
긴 프롬프트를 나누어 입력하기
ChatGPT
카카오에서 아주 좋은 자료가 나와서 정리합니다.
[IT TREND] 프롬프트 엔지니어링, AI라는 도구를 잘 사용하는 방법
시작하며 생성형 AI, 그 중에서도 특히 거대 언어 모델들을 중심으로 기술 시장은 이례없던 속도로 움직이고 있습니다. 대중의 생성형 AI에 대한 높아진 관심을 기반으로 다양한 애플리케이션 사례들이 쏟아져 나오고 있고, 이와 동시에 잘못된 정보를 사실인 것 같이 답변으로 제시하는 일명 hallucination (이하 할루시네이션)과 같은 모델의 치명적인 한계점에 대한 우려도 계속 커지고 있는데요. 이에 AI 모델로부터 더 복잡한 태스크들에 대한 정확한 답변을 이끌어내는 것을 유도하면서 할루시네이션과 같은 오류를 줄이는데 기여하는, "Prompt Engineering (이하 프롬프트 엔지니어링)"이라는 NLP (자연어 처리) 분야가 새롭게 떠오르고 있습니다. "Writing a really great pro..
https://tech-kakaoenterprise.tistory.com/188

프롬프트와 프롬프트 엔지니어링

먼저 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링에 대해 상세히 알아보겠습니다.

프롬프트란?

AI 분야에서 프롬프트 (Prompt)는 AI 모델로부터 응답을 생성하기 위한 입력값이라고 정의할 수 있습니다.
프롬프트는 다음의 요소로 구성됩니다. 하지만, 이 요소들이 프롬프트에 모두 포함되어야만 하는 것은 아닙니다.

프롬프트 엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링 (by 카카오)
ChatGPT
GPT로 나의 상황과 목적에 맞는 글을 쓰게 만들려면(챗GPT의 능력을 더 끌어올리려면) 몇가지 추가 정보를 줘야합니다.
자기소개서를 작성시키면서 나의 주요 경력, 관심 분야, 내가 지금 어디에 지원하려고 이 자소서를 쓰는건지 등을 input으로 함께 프롬프트에 넣어줍니다.
프롬프트 : AI 기반 컨설팅 회사에 지원하는 자기소개서를 써줘. 주요 경력은 강원대학교 재료공학과 4학년, 유럽 배낭여행 1개월, 창업동아리 회장, 카페 아르바이트 3년의 근성, 바리스타 자격증, 인공지능과 ChatGPT에 관심이 많아서 블로그 운영중.
ChatGPT의 생성 결과
[자기소개서]
존경하는 AI 기반 컨설팅 회사 채용담당자님께,
안녕하십니까? 저는 강원대학교 재료공학과 4학년에 재학 중인 xxx라고 합니다. 지원자로서 제 열정과 끈기를 바탕으로 AI 분야에서 도전하고 성장하고 싶어 지원하게 되었습니다. 저의 주요 경력과 능력, 그리고 열망을 소개드리겠습니다.
제가 재료공학과를 전공한 이유는 끊임없이 발전하는 과학기술과 현대산업의 핵심인 재료에 대한 깊은 관심 때문입니다. 이 과정에서 물리적, 화학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 혁신적인 솔루션을 찾는 법을 배웠습니다. 또한, 문제 해결과 연구에 대한 노력을 통해 근성과 인내심을 기를 수 있었습니다.
자기소개서
ChatGPT

[1] 교수님께 이메일 쓰기

ChatGPT로 이메일을 써 보겠습니다. 일단 대학교 수업에 빠져서 죄송합니다는 이메일을 교수님께 써 보겠습니다. 수업을 짼 건 자주 하셨지만, 그래서 죄송하다는 이메일은 안 쓰셨죠? 뭐라 써야할지 애매하고 민망해서 안 쓰셨죠? 이제 GPT에게 시켜봅시다.
중간에 색칠한 표현들이 마음에 듭니다. 제가 하고싶은 말을 공손하게 잘 표현해주고 있습니다. 제가 직접 저렇게 쓰려면 아마 열번도 넘게 고쳐쓰고 또 고쳐쓰고 했을겁니다.
레포트로 출석을 대체해달라는 말씀을 드리는 것은 참 조심스럽지요. 무례한 요구로 들릴 수도 있기 때문에요. 최대한 정중하게 잘 써준 것 같습니다.
이메일 쓰기
ChatGPT
그림 그리기는 미드저니하고 스테이블디퓨전이 유명하죠. 그런데 미드저니는 유료가 되버렸고, 스테이블디퓨전은 설치하기가 복잡하고 실행시키는 인터페이스도 복잡하죠.
ChatGPT 대화창에서 text로 대화하듯이 그렇게 그림도 그려주면 참 좋겠죠?
그래서 찾아왔습니다.
홈페이지 화면은 아래와 같습니다. 대문에 벌써 이미지 생성 샘플과 그에 해당하는 프롬프트를 보여줍니다.
이 사이트에 들어가면 웹페이지에서 바로 이미지 생성 프롬프트를 입력할 수 있고, 이 사이트가 바로 그림을 그려줍니다. 우리는 이제 ChatGPT에게 이 사이트에 접속해서 이미지 생성 프롬프트를 넣어주고 그렇게 그려진 그림을 다시 가져오는 과정을 가르치면 됩니다.
ChatGPT에서 그림 그리기 (pollinations.ai)
ChatGPT

사전 준비

이번에는 새로운 기술이 적용된 신개념 얼음정수기를 만들어보려고 합니다. 몇년 전에 실제로 컨설팅했었던 프로젝트인데 챗GPT는 얼마나 잘 해낼지 궁금합니다.
우선 전문가 역할을 부여했습니다. "너는 제빙기를 만드는 베테랑 엔지니어야."
자기는 그런 경험이나 직업은 갖고 있지 않다고 한 발 빼네요. 하지만 도와주겠다고는 합니다. 믿어보겠습니다.
대화의 “목적”도 지정해줍니다. 내가 만들고자 하는 것이 무엇인지 "투명한 얼음을 만들 수 있는 제빙기를 설계하자"고 명확하게 알려주었습니다.
신제품 기획하기
ChatGPT
바다에서 음파를 이용해서 위치를 측정하는 기술이 들어간 신제품을 개발하고 있습니다. 공학지식과 설계 경험치에 의해서 어느 정도는 설계변수를 이해하고 있고, 그 중 어떤 변수에 집중해야 할지 나름의 판단을 하고 있습니다.
하지만 저희 판단이 과연 옳은지는 저도 잘 모르겠습니다. 혹시 세상 사람들의 지식을 좀 빌려오면 어떨까요. 예전에는 이럴 경우에 구글링으로 온갖 논문, 기술자료, 특허들을 다 찾아봐야 했죠. 그거 다 읽어보고 정리하고 버릴거 버리고... 삼사일씩 걸리는 작업이었습니다.
그래서 나중에는 아예 안 하게 되죠. 그냥 내가 알고 있는 지식과 경험의 범위 안에서만 설계를 하게 됩니다. 그게 쉽고 빠르긴 합니다. 하지만 그게 최선은 아니죠? 이제 챗GPT의 도움을 받아보아요.
궁금한 그대로 물어보면 되죠. 아무리 생각해도 GPT는 사용하기가 너무나 편리합니다. 평소에 하던 말 그대로 그냥 무심히 대놓고 툭 하고 물어보면 된다니 말이죠. 세상 그 어떤 플랫폼도 이렇게까지 우리에게 친숙한 방법으로 편안하지는 않았었는데 말이죠.
제품설계 변수 도출하기
ChatGPT
업무자동화 툴
4

기본 정보

홈페이지

기능
•
쉽고 빠른 API 연결
•
Webhook 생성 시 test data 보내기

접속

#

Postman - Make 연동

webhook & Webhook response test

•
Make에서 Webhook 만들기 > Add > Copy address
Postman
업무자동화 툴

기본정보

화면 구성

많은
App list : 엄청나게 많음

용어

자동화는 크게 2가지 작동이 있습니다. 어떤 상황이 감지되었을 때 자동화 작업을 할 것인가, 어떤 작업을 자동으로 수행할 것인가, 이렇게 2가지입니다.
•
Trigger : Automation 동작이 시작되는 방아쇠, 무엇을 감지하여 자동화 동작을 시작할 것인가
•
Action : 자동으로 수행되는 동작
•
Scenario : Trigger와 Action으로 구성된 흐름
Make
업무자동화 툴

기본 정보

•
Web builder
•
가장 기본적인 구성이지만, 있을 기능은 다 있음
•
기능(Static) : header, hero, feature, CTA, partner, gallery, pricing, team, testimonial, FAQ 등 기본 기능별 2~3가지 디자인
•
기능(Dynamic) : form, accounts, payment, list, list detail, table, inbox, calendar, kanban, chart 등 동적 기능별 2~3가지 디자인

기본 특징

무료 템플릿

•
60여 개
Softr
업무자동화 툴

기본 정보

•
이름 : APIFY
•
분류 : 스크래핑
•
링크 :

특징

•
킥스타터 전문 kickstarter scraper, kickstarter crawler
•
검색 조건 설정 가능, 모든 field값 추출
•
한번에 2400개까지 대용량 크롤링

사용 방법

•
Input : 추출 조건 입력
Apify
업무자동화 툴
AI
3

기본 정보

홈페이지

크롬 확장 프로그램

사용 방법

•
Site 접속 후 크롬확장프로그램 실행
•
챗GPT 명령어로 요약시킴
웹사이트 요약 툴 Gimme Summary
AI
자료를 만들다보면 이미지에서 배경을 투명으로 처리해야 할 때가 자주 있습니다. PPT 배경이 흰 색이 아니거나, 다른 이미지와 겹쳐야 할 때 종종 필요합니다.
PPT에서 이미지 더블클릭 > 색 > 투명한 색 설정으로 배경을 제거하고는 했었는데요, 대상 이미지와 배경이 아주 선명하게 구분이 되는 경우에만 작동하고, 배경도 깔끔하고 하나 또는 비슷한 색깔일때만 작동을 합니다. 대상과 배경의 경계가 흐릿하거나 배경에 그라데이션이 있으면 누끼가 다 깨집니다.
간단하게 깔끔하게 투명으로 변환해주는 웹페이지입니다.
이름은 remove.bg 입니다.
https://www.remove.bg/ko
이미지 배경 제거, 투명 배경 만들기 – remove.bg
사진이나 이미지 배경을 한 번 클릭으로 5초만에 무료로 제거할 수 있습니다. 이미지 배경 투명하게 만드는 법. 누끼 따기 프로그램.
www.remove.bg
이미지 배경 제거 툴 remove.bg
AI
여러가지 이미지 생성AI가 있지만 요즘 대세는 미드저니가 되어가는 듯 합니다. 디지털 아트 대회에서 수상을 했던 이력도 화려했지만, 최근 V5 버전을 출시하면서 이미지AI의 고질적인 문제로 항상 얘기되던 이상한 손가락 이슈마저 극복하려고 하고 있습니다.
미드저니를 세상에 알린 작품, 미드저니의 최근 노력이 담긴 V5 버전
스테이블 디퓨전 웹UI가 무료임에도 불구하고, 접속 과정이 좀 복잡하다는 점과 그림을 그리기 위해 설정해야 하는 파라미터들이 너무 많아서 유저 인터페이스가 난해하다는 점이 걸림돌이 되는 듯 합니다. 물론 그게 복잡하다는 것은 곧 그만큼 사용자가 자기의 이미지를 조절할 수 있다는 좋은 뜻이기도 하지만, 아무래도 초보자들에게는 쉬운 인터페이스가 훨씬 매력적이죠.

스테이블 디퓨전의 실력

미드저니는 오로지 글자로만 그림을 조절합니다. 몇가지 명령어들이 있기는 하지만 기본적으로는 대화창에 내가 던진 글자들이 어우러져서 그림이 됩니다. ChatGPT에 익숙해져서인지 사용자들이 오히려 이 방식을 선호하고 있습니다.
미드저니는 자체 프로그램이 없고 디스코드(게이머들에게 유명한 인스턴트 메신저 프로그램) 안에서 작동하고 있습니다. 여기서 사람들이 모여서 채팅을 통해 그림 그리는게 재밌습니다. 다른 사람들이 그린 그림을 구경하는 맛도 있고요.
블루윌로우 (이미지 생성AI)
AI
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3

들어가며

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[Airtable] 업무 요청 자동화
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칼럼
3

오늘의 업무자동화

오늘도 소소하게 업무자동화를 실천하였습니다. 사례를 공유합니다.
이번 글은 "워드프레스"를 활용하여 업무를 자동화 한 이야기입니다. 워드프레스를 사용하지 않으시는 분들은 자세한 이해는 힘드시겠지만, 귀찮지만 꼭 해야하는 업무를 간소화하고 자동화해나간 흐름을 중심으로 읽어보시면 되겠습니다.
자~ 그럼 시작합니다.
저희 회사에서 동영상 강의 플랫폼을 하나 운영하고 있습니다.

국제트리즈협회 한국교육센터 - 국제공인 트리즈 전문가 인증과정

기존의 업무 프로세스

오늘도 이만큼 업무자동화 했습니다
칼럼

ChatGPT의 기적적인 확산 속도

•
코로나는 2019년 12월 말 시작하여 약 2년 1개월만에 3억명 감염.
•
ChatGPT는 2022년 12월 1일 출시되고 5일 만에 사용자 100만명 돌파(페이스북 10개월, 인스타그램이 2개월 소요), 출시 2개월만에 사용자 1억명 돌파
•
이 엄청난 확산에 결정적인 기여를 한 특징 3가지를 살펴봅니다. 2가지는 이미 저질러졌고 지금 수많은 사람들에게 꿈과 희망을 불어넣으며 GPT 돌풍을 일으키고 있습니다. 그리고 세번째 포인트가 이제 막 세상에 소개되었고 유료 버전이어서 아직은 잠잠하지만, 곧 엄청난 태풍을 일으키며 세상을 또 한번 놀래킬 것입니다.

ChatGPT 확산의 Tipping Point #1 - “Free for all”

글로벌 무료 배포

•
전세계에 동시에 오픈해버렸습니다. 그것도 무료로 사용할 수 있도록 말입니다. 세상에 없던 새로운 기능(글 생성)을 하는 이토록 높은 성능의 기술이 이렇게 갑자기 세상에 동시에, 그리고 공짜로 풀린 적이 없습니다. 그래서 세상은 잠깐 대혼돈을 겪었습니다. 이렇게 좋은 기술로 뭐라도 해봐야 할 것 같아서 말입니다.
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우리는 스마트 폰이 어떻게 작동하는지 모릅니다. 우리가 스마트폰 앱을 개발할 줄도 모릅니다. 당연히 스마트폰을 생산할 줄도 모르고 수리할 줄도 모릅니다. 하지만 기가 막히게 잘 씁니다. 왜냐면 많이 써봐서 익숙해졌으니까요. 자동차에 들어가는 조향장치, 현가장치, 제동장치, 엔진, 냉각기, 공조기, 이런거 모르지만 운전은 잘 하고 잘 돌아다닙니다. 우리는 생산자도 아니고 정비공도 아니기 때문에 그런건 알 필요가 없습니다. 그저 사용자로서 운전만 잘 하면 됩니다. 정비 많이 해 본 사람이 운전을 잘 하겠습니까 운전 많이 해 본 사람이 운전을 잘 하겠습니까.
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ChatGPT도 그런 새로운 물건일 뿐입니다. 우리는 인공지능이 무엇을 어떻게 학습했는지 모르고, 인공지능을 누가 만들었는지 몰라도 됩니다. 그냥 인터넷 열어서 질문 좀 해보고 대답 좀 읽어보고, 아~ 이건 설명 잘 하네, 아~ 저건 헛소리를 하네, 이렇게 느끼면 됩니다. 그러면서 익숙해지고 그러다가 점점 우리도 질문을 더 잘 하게 됩니다.

ChatGPT 앞에 세상은 공평합니다.

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ChatGPT 관련 뉴스 기사들을 살펴보겠습니다
ChatGPT 확산의 3가지 Tipping Points
칼럼
오늘은 ChatGPT가 얼마나 대단한 친구인지에 대해 옛날 이야기를 좀 해보겠습니다.
야후, 엠파스, 네이버, 구글, 특허검색엔진 키프리스, 윕스, MS 빙, 이런 모든 검색엔진의 공통점이 있습니다. 바로 키워드 검색엔진이라는 점입니다. 내가 넣은 키워드가 들어있는 문서는 가져오고, 들어있지 않은 문서는 가져오지 않습니다. 아주 심플하죠.
키워드가 여러개일 경우에는 둘 다 있는거만 가져올까요(AND 연산), 둘 중 하나라도 있으면 가져올까요(OR 연산) 이 정도로 처리합니다. 이런 연산을 불린(Boolean) 연산이라고 합니다. 수학자 불린씨의 이름을 따왔죠. 그래서 키워드 검색 엔진을 불린검색엔진이라고도 부릅니다.
그럼 키워드 검색엔진이 아닌 검색엔진은 뭘까요? 자연어 검색엔진이라고 합니다. 단어가 있냐 없냐만 따지는 것이 아니라, 주어 동사 목적어 문법까지 고려를 해서 검색자가 질문한 내용에 대해 부합되는 대답을 가져다 주려고 노력하는 알고리듬입니다.
기어의 마찰을 줄이는 방법은?(How to reduce the friction of the gear?)라고 질문을 했을 때, reduce, friction, gear라는 단어들이 있냐 없냐 만을 따지는 것이 아니라, reduce라는 단어가 동사 자리에 들어가 있고, friction of the gear라는 단어 또는 문장이 목적어 자리에 들어가 있는 문서들만 찾아와 줍니다. 이러면 질문자의 의도에 훨씬 부합하는 결과를 가져오겠죠.
이런 검색엔진을 자연어(인간이 일상생활에서 쓰는 자연스러운 말이라는 의미에서 자연어라고 부릅니다)검색엔진이라고 부릅니다.
영어로 Natural Language Search Engine이라고 하고, 이렇게 자연어를 처리해서 의미와 의도까지 매칭되는 정보만 찾는 과정을 자연어 처리(Natural Language Processing)라고 부릅니다. 요즘 NLP라는 단어가 많이 들리고 있죠. 다른 말로는 Semantic(시멘틱) Search Engine이라고도 부릅니다.
ChatGPT는 원래 1억짜리입니다.
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