[GPT] 챗GPT 핵심용어

챗GPT와 관련된 핵심용어에 대해 간단히 정리해 보았습니다.

 

▣ 1. 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)
정의: 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고 생성하며, 이를 바탕으로 의사소통하거나 작업을 수행하도록 하는 기술.
예시:
- 챗봇: 고객의 질문에 답변.
- 번역: Google 번역기를 통한 언어 간 번역.
- 음성 인식: 음성을 텍스트로 변환하여 명령 실행(Siri, Alexa 등).

▣ 2. 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)
정의: 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 문장을 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델.
예시:
- OpenAI의 GPT-4, ChatGPT.
- Google의 Bard, Meta의 LLaMA.
- 이들은 수십억 개 이상의 파라미터를 사용해 방대한 데이터를 기반으로 텍스트를 생성.

▣ 3. 생성형 AI (Generative AI)
정의: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술.
예시:
- 텍스트 생성: ChatGPT가 에세이 작성.
- 이미지 생성: DALL·E가 그림을 생성.
- 음악 생성: AI가 새로운 멜로디를 작곡.

 

▣  4. 프롬프트와 응답 (Prompt and Response)
정의: 사용자가 AI에게 원하는 작업을 설명하는 입력(프롬프트)과 AI가 생성하는 출력(응답).
예시:
- 프롬프트: "한국 전쟁에 대해 설명해 주세요."
- 응답: "한국 전쟁은 1950년부터 1953년까지 한반도에서 벌어진 전쟁으로..."

▣ 5. 텍스트 To 텍스트 (Text-to-Text)
정의: 입력 텍스트를 기반으로 AI가 새로운 텍스트를 생성하는 기술.
예시:
- 번역: "Hello" → "안녕하세요".
- 요약: 긴 기사 → 짧은 핵심 요약.
- 대화 생성: 사용자의 질문에 답변 제공.

▣ 6. 텍스트 To 이미지 (Text-to-Image)
정의: 텍스트 설명을 입력받아 그에 해당하는 이미지를 생성하는 기술.
예시:
- 입력: "푸른 초원에 있는 작은 집."
- 출력: 해당 설명에 맞는 풍경 그림.
- DALL·E, Stable Diffusion, MidJourney 등이 대표적.

▣ 7. 환각 현상 (Hallucination)
정의: AI가 존재하지 않거나 사실과 다른 정보를 생성하는 현상.
예시:
- 사용자가 묻지 않은 사실을 만들어냄.
- 예: "누가 미국 51번째 주인가요?"에 대해 AI가 "캘리포니아"라고 잘못된 답변 제공.

▣ 8. 파라미터와 토큰 (Parameters and Tokens)
파라미터 정의: 모델의 성능과 지능을 결정하는 가중치 값. 파라미터 수가 많을수록 더 정교한 모델이 됨.
토큰 정의: 입력 텍스트를 모델이 처리하기 위해 쪼갠 단위(단어, 글자, 또는 조각).
예시:
- 입력 텍스트: "안녕하세요." → 토큰으로 "안", "녕", "하", "세", "요"로 분리.
- GPT-4의 파라미터 수는 수십억 개.

▣ 9. 멀티 모달 (Multimodal)
정의: 여러 가지 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오 등)을 동시에 처리하거나 생성할 수 있는 AI 기술.
예시:
- 입력: "강아지 사진을 보여주고, 이 강아지에 대해 설명해 주세요."
- 출력: AI가 강아지 종류, 특징, 크기 등을 설명.
- GPT-4의 멀티 모달 버전은 텍스트와 이미지를 함께 이해 가능.

▣ 10. 파인튜닝 (Fine-Tuning)
정의: 이미 학습된 대규모 모델을 특정 용도나 데이터에 맞게 추가 학습시키는 과정.
예시:
- 의료 데이터로 파인튜닝하여 진단 보조 AI 개발.
- 법률 데이터를 사용하여 변호사 업무 보조 AI 제작.
- 이를 통해 특정 산업이나 요구에 최적화된 AI를 만듦.