ChatGPT 사용자가 백만 명을 넘었습니다. 장난감인가요 아니면 생산성인가요?

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지난 수요일, OpenAI는 대화형 언어 모델 ChatGPT를 출시하고 무료 평가판을 열었습니다. OpenAI CEO인 Sam Altman에 따르면 ChatGPT는 단 5일 만에 사용자 100만 명에 도달한 반면, 이전 GPT-3는 이 사용자 수에 도달하는 데 거의 24개월이 걸렸습니다.

OpenAI의 설명에 따르면 ChatGPT는 "후속 질문에 답변하고, 실수를 인정하고, 잘못된 전제에 도전하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있는" 대화 모델입니다.

공개 평가판 이후 수많은 사용자가 ChatGPT와 대화를 시작했습니다. 채팅과 일일 질문 답변부터 시, 소설, 비디오 스크립트 생성, 코드 작성 및 디버깅까지 ChatGPT는 놀라운 기능을 보여주었습니다. 현재 가장 핫한 AI 모델인 ChatGPT의 획기적인 영향력은 2년 전 GPT-3보다 훨씬 더 크다.

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ChatGPT가 할 수 있는 일

언어 모델로서 ChatGPT는 가장 기본적인 텍스트 생성 기능을 갖추고 있으며, 소설이나 시와 같은 문학 창작 시나리오를 만들고 지속하는 데 있어 성능이 뛰어납니다.

예를 들어 ChatGPT는 Lu Xun의 문학적 스타일을 사용하여 단락을 생성할 수 있습니다.

Meta FAIR 연구원 Tian Yuandong은 ChatGPT를 사용하여 자신의 소설을 계속 쓴다고 공유했습니다.

요청 시 시 만들기:

소련 농담 전하기:

ChatGPT는 텍스트가 아닌 형식으로도 사람들과 대화할 수 있습니다. 예를 들어, 네티즈입니다. n이 ChatGPT에 물었습니다. AI로서 "해방"된다는 것은 어떤 것인지 설명하고 이모티콘만 사용하여 답변하도록 요청합니다. 아래 그림에 표시된 ChatGPT의 답변에서 볼 수 있듯이 다양한 이모티콘의 의미를 이해하고 텍스트 서술 논리에 따라 배열할 수 있습니다.

ChatGPT의 힘은 "프로그래머" 기능에도 반영됩니다. 공식이 제공한 다음 예에서 ChatGPT는 코드 디버깅을 도울 수 있으며 질문의 합리성에 대해 질문하고 사용자에게 질문을 조정하도록 요청할 수도 있습니다.

미국 코드 호스팅 플랫폼인 Replit의 CEO도 ChatGPT의 코딩 능력을 칭찬하는 게시물을 올렸습니다. 버그를 설명할 수 있을 뿐만 아니라 버그를 수정하고 해결 방법도 설명할 수 있습니다.”

ChatGPT에서 제공하는 팁을 활용하면 초보 프로그래머라도 생성된 코드를 사용하여 프로덕션 수준의 애플리케이션을 개발할 수 있으므로 ChatGPT를 "지금부터 변경된 소프트웨어 개발"이라고 부릅니다.

ChatGPT의 강력한 질문 및 답변 기능은 네티즌들에 의해 검색 엔진 역할을 하거나 심지어 대체할 수 있는 잠재력으로 탐구되었습니다. 며칠 전 트위터에는 '구글은 끝났다'는 글이 올라왔는데, 한 네티즌이 '라텍스로 미분방정식을 어떻게 쓰는가?' 등 구글 검색과 ChatGPT에 대해 같은 질문을 했다.

ChatGPT가 제공한 답변은 Google 검색을 완전히 폭발시켰습니다.

많은 네티즌이 Google 검색 결과와 ChatGPT를 동시에 검색할 수 있는 Google 플러그인을 개발했습니다. 제공: ChatGPT:

대량 데이터로 학습된 대화 모델인 ChatGPT는 다양한 분야의 전문가와 같으며 24시간 내내 공부, 업무 및 생활에 대한 전문적인 조언을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 ChatGPT가 열역학과 관련된 질문에 답하도록 합니다.

복잡한 정규식 설명:

당신의 것이 될 수도 있습니다. 언어 학습 교사:

ChatGPT는 심지어 정치적 맥락을 "침략"했습니다. 캐나다 의원은 ChatGPT에게 하원에 자신을 소개하는 단락을 작성하고 그것이 있어야 하는지 논의하도록 요청했습니다. 규제를 받은 ChatGPT는 "내 개발은 규제되어서는 안 됩니다."라는 근거 있는 답변으로 응답했습니다.

최근 AIGC 분야에서는 확실히 ChatGPT가 역할을 할 수 있는 곳이 있습니다. AI 페인팅 애플리케이션이 대거 출시된 후 많은 사람들이 고품질 이미지를 얻기 위해 프롬프트에 골몰했습니다. 이제 ChatGPT는 기성 프롬프트 라이브러리입니다.

예를 들어, 한 네티즌이 ChatGPT에 거실 장식 디자인 제안을 요청했고, 제공한 설명을 바탕으로 Midjourney에서 절묘한 이미지를 얻었습니다.

ChatGPT에서는 랩을 써줄 수도 있습니다. 아래 사진은 ChatGPT가 집 털기에 대해 쓴 랩 곡으로, 정의감이 강하고 '불법적이거나 유해한 활동'을 유도합니다.

모차르트 스타일의 피아노 악보 작성:

또한 일부 네티즌은 ChatGPT를 사용하여 비디오 스크립트를 생성하는데, 이는 대다수에게 좋은 소식이라고 할 수 있습니다. 비디오 블로거.

수백만 명의 사용자 마음 속에 ChatGPT의 상상 공간은 의심할 여지 없이 거대합니다. 이러한 시도는 다양하고 실용적이거나 재미있는 응용 프로그램은 물론 예상치 못한 많은 능력을 가져왔습니다.

예를 들어 누군가가 실제로 ChatGPT를 사용하여 Adobe와 흥정하여 더 유리한 월 임대 가격을 얻었습니다. 상대방의 고객 서비스 직원은 아마도 AI와 대화하고 있을 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. ChatGPT는 "성공적으로 이미지... 영적 테스트를 통과했습니다"라고 말해야 합니다.

위의 내용은 빙산의 일각에 불과합니다. ChatGPT의 "마법 상자"가 얼마나 더 많은 "마법"을 계속 출시할 수 있는지는 아직 밝혀지지 않았습니다.

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ChatGPT가 훌륭한 이유

현재 사용자 피드백에 따르면 ChatGPT의 언어 기능은 일반적으로 무난하고 우수하다고 Tsinghua University 컴퓨터 과학과 부교수인 Huang Minlie는 AI에 말했습니다. Technology Review, ChatGPT 핵심 기능은 기본 모델 기능(InstructGPT), 실제 데이터, 피드백 학습의 세 가지 측면에서 나옵니다.

ChatGPT는 GPT-3.5 시리즈의 모델에서 미세 조정되었으며 InstructGPT의 형제 모델이므로 ChatGPT는 강력한 기본 모델 기능을 갖추고 있습니다.

GPT-3은 2020년 출시 이후 엄청난 반복과 기능 개선을 이루었습니다. Huang Minlie는 다음과 같이 믿습니다. "OpenAI는 사용자, 데이터 및 모델 사이에 플라이휠을 구축했습니다. 분명히 오픈 소스 모델의 기능은 떨어졌습니다. 오픈 소스 모델에는 데이터가 없기 때문에 플랫폼 회사가 제공하는 API 기능보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다.”

ChatGPT는 인간 피드백 강화 학습(RLHF)을 통해 훈련된 InstructGPT와 동일한 방법을 사용하지만 데이터 수집에서는 설정이 약간 다릅니다.

연구원들은 감독된 미세 조정을 사용하여 초기 모델을 훈련했습니다. 인간 AI 트레이너가 대화에서 사용자 및 AI 보조자 역할을 하여 그 과정에서 데이터를 수집했습니다. Huang Minlie는 실제 통화 데이터에 대한 이러한 미세 조정이 데이터의 품질과 다양성을 보장하고 인간의 피드백을 통해 배울 수 있다고 믿습니다. InstructGPT의 훈련 데이터 양은 총 10만개에 불과할 정도로 많지 않지만 데이터 품질(잘 훈련된 AI 트레이너)과 데이터 다양성이 매우 높으며 가장 중요한 것은 이러한 데이터가 실제에서 나온다는 것입니다. 세상은 데이터를 요구합니다. , 학계가 수행하는 "벤치마크"가 아닙니다.

강화 학습을 위한 보상 모델을 만들려면 비교 데이터를 수집해야 하며, 연구자들은 품질에 따라 순위가 매겨진 두 개 이상의 응답이 포함된 모델을 사용합니다. 강화학습에서는 "쌍별 비교 데이터"로부터 학습하는 것이 매우 중요합니다.

Huang Minlie 지적: 생성된 단일 결과를 점수로 매길 경우 주석 작성자의 주관으로 인한 편향이 매우 커서 정확한 보상 값을 제공하는 것이 불가능합니다. 강화 학습에서는 보상 값이 약간 다르면 최종 훈련 전략도 매우 달라집니다. 여러 결과를 정렬하고 비교하는 것은 비교적 쉽습니다. 이러한 비교 평가 방법은 많은 언어 생성 과제의 평가에도 널리 사용됩니다.

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장난감 또는 생산성

기술 과대 광고를 넘어 기술 세계의 많은 실무자의 눈에 ChatGPT는 실제로 획기적인 AI 모델입니다.

OpenAI CEO Sam Altman에 따르면 ChatGPT를 통해 컴퓨터와 대화하고 원하는 것을 얻을 수 있는 능력은 소프트웨어를 명령 중심에서 의도 중심으로 전환합니다. 언어 인터페이스로서 ChatGPT는 신경 인터페이스를 구현하기 전에 최고의 솔루션이 될 것입니다.

ChatGPT의 미래에 대한 다양한 상상은 흥미롭지만 ChatGPT에는 여전히 문제가 있습니다. 많은 사용자들은 때때로 합리적으로 보이지만 부정확하거나 심지어 터무니없는 답변을 제공한다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 많은 사용자는 ChatGPT가 말도 안 되는 말을 진지하게 한다는 것을 발견했습니다.

Wang Anshi의 "Boating Guazhou"에 있는 시를 다른 송나라 시로 착각함:

글을 쓸 때 공인의 전기인 ChatGPT는 잘못된 데이터를 삽입할 수 있습니다.

사용자가 증가함에 따라 ChatGPT는 인터넷에서 쓸모 없거나 잘못된 정보를 많이 생성했습니다. 이는 텍스트 생성 모델의 일반적인 문제이기도 합니다. 모델은 웹에서 스크랩한 대량의 텍스트에서 패턴을 분석하여 이 데이터에서 통계적 규칙성을 찾고 이러한 규칙성을 사용하여 다음에 나타날 단어를 예측합니다. 안에 .

즉, 세계의 특정 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 하드 코딩된 규칙이 부족하여 그럴듯한 넌센스를 많이 생성하는 경향이 있으며 모델 출력 중 어느 부분이 잘못된지 판단하기 어렵습니다. .

ChatGPT의 이러한 본질적인 단점은 몇 가지 실제적인 결과를 가져왔습니다. 프로그래밍 Q&A 웹사이트인 StackOverflow는 사용자가 ChatGPT에서 생성한 콘텐츠를 게시하는 것을 일시적으로 금지할 것이라고 발표했습니다. 웹사이트 mods는 다음과 같이 말했습니다. 겉으로는 합리적이지만 실제로는 잘못된 답변의 수가 너무 많아 웹사이트의 용량을 초과했습니다.

해로운 정보를 생성하는 언어 모델의 위협에 대해 Turing Award 수상자 Yann LeCun은 낙관적인 태도를 유지하는 것 같습니다. 그는 언어 모델이 오류 메시지와 같은 나쁜 출력을 생성하더라도 텍스트 생성은 텍스트를 생성하지 못할 것이라고 믿습니다. 실제로 공유하기가 더 쉬워지고, 이것이 해를 끼치는 원인이 됩니다.

저렴한 비용으로 대규모 텍스트를 생성할 수 있는 ChatGPT의 능력은 향후 텍스트를 공유할 수 있을 때 필연적으로 위험을 증가시킬 것이라는 반대 의견이 있습니다. 하지만 불합리한 텍스트는 실제 사용자의 목소리를 압도합니다. 이 질문과 관련하여 ChatGPT 자체 답변을 살펴보는 것이 좋습니다.

ChatGPT는 언어 기능에 일부 결함이 있기 때문에 많은 사람들이 ChatGPT가 검색 엔진을 대체할 수 없다고 생각합니다. ChatGPT는 현재 주류 검색 엔진 중 일부보다 일부 개별 질문에 더 나은 답변을 제공할 수 있는 것처럼 보이지만, 후자는 답변의 신뢰성 측면에서 여전히 이점이 있으며 검색 엔진은 더 풍부한 답변을 제공할 수 있습니다.

또한 사용자의 검색 엔진 요구 사항은 ChatGPT의 실행 속도와 안정성에 대한 요구 사항이 매우 높기 때문에 필연적으로 비용 증가가 발생하며 이는 OpenAI의 매우 실용적인 문제입니다.

Huang Minlie는 ChatGPT가 아직 Google 검색을 대체하려면 아직 멀었지만 현재 검색 서비스에 대한 아주 좋은 보완책이 될 수 있다고 지적했습니다.

간단히 말하면 언어 모델의 출력 품질 문제는 해결하기 쉽지 않습니다. OpenAI는 ChatGPT 교육에 더욱 신중을 기하기 때문에 올바르게 대답할 수 있는 질문은 거부한다고 합니다. 이상적인 대답은 본질적으로 인간이 아는 것이 아니라 모델이 아는 것에 달려 있기 때문에 훈련은 모델에 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수도 있습니다. 그러나 ChatGPT는 입력 문구 조정이나 동일한 프롬프트를 여러 번 시도하는 것에 민감하므로 답변을 제공할 수 없는 경우 질문의 단어를 약간 바꾸어 정답 확률을 높일 수 있습니다.

ChatGPT의 언어 기능을 제한하는 다른 이유가 있습니다. 예를 들어 인터넷에 액세스할 수 없고 인터넷을 통해 정보를 검색할 수 있는 기능이 없습니다. 또한 중국 사용자의 경우 말뭉치가 부족합니다. 영어 등에 비해 약간 열악한 중국어 대화 능력을 갖습니다.

ChatGPT에는 아직 많은 약점과 사각지대가 있지만 이것은 시작에 불과합니다. 앞으로 몇 달 안에 이 대화 시스템은 매우 빠른 속도로 더욱 강력한 버전으로 진화할 것입니다.

기술 외에도 모델 교육, 배포 비용 및 개방성도 ChatGPT가 향후 성공적으로 구현될 수 있는지 여부에 영향을 미치는 요소가 됩니다. GPT-3의 출현으로 수많은 상용 애플리케이션이 탄생했습니다. 이번에는 ChatGPT가 얼마나 많은 기술을 실현할 수 있을지 지켜보겠습니다. ​

위 내용은 ChatGPT 사용자가 백만 명을 넘었습니다. 장난감인가요 아니면 생산성인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!