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GPT는 Generative Pre-Training Transformer를 의미합니다. 모든 유형의 텍스트를 생성하기 위해 인터넷의 데이터를 사용하여 훈련되는 신경망 기계 학습 모델입니다. 이 복잡한 신경망은 인간의 의사소통을 시뮬레이션하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 훈련하는 데 사용됩니다.

모델은 단어를 순차적으로 추적하여 언어의 맥락과 의미를 학습할 수 있습니다. GPT 모델은 일반 텍스트에 중점을 두므로 인공 지능을 사용하여 사용자 쿼리를 분석하고 텍스트를 효율적으로 생성할 수 있습니다.

대화 기능, 상황별 정보 등으로 AI 세계를 휩쓸었습니다. 이 모델은 텍스트 요약, 코드 생성 등과 같은 작업을 처리하고 몇 초 안에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

GPT-3 소개

GPT-3은 다음 토큰을 예측하여 학습되는 자동 회귀 언어 모델입니다. 모델에는 초기 프롬프트 텍스트가 필요하며 해당 초기 프롬프트를 사용하여 텍스트 생성을 계속할 수 있습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 모델이 사용자와 대화할 수 있도록 돕는 데 사용됩니다. GPT-3은 다음과 같은 사용 사례를 갖춘 1,750억 개의 매개변수 언어 모델입니다.

• 텍스트 요약
• 콘텐츠 생성
• 코드 생성
• 만화 및 시 생성
• 앱 생성

ChatGPT에 대해 더 알고 싶다면 -3 자세한 내용은 다음을 참조하세요. ChatGPT: 알아야 할 모든 것. https://www.kdnuggets.com/2023/01/chatgpt-everything-need-know.html

ChatGPT-4는 무엇을 할 수 있나요?

Microsoft Germany의 CTO인 Andreas Braun이 GPT-4가 3월 셋째 주에 오프라인될 예정이라고 발표했을 때 많은 추측이 있었습니다. Andreas Braun 박사는 AI in Focus: Digital Kickoff에서 다음과 같이 말했습니다.

"우리는 다음 주에 GPT-4를 출시할 예정이며, 여기서 비디오와 같이 완전히 다른 가능성을 제공하는 다중 모드 모델을 갖게 될 것입니다."

현재는 2023년 3월 14일이 되어서야 OpenAI 자체가 명확한 발표를 했습니다. 그렇다면 GPT-4에서 무엇을 기대해야 할까요? GPT-4는 보다 안전하고 유용한 응답을 생성하는 최첨단 시스템을 제공하는 OpenAI의 신기술입니다.

OpenAI 사장 겸 공동 창업자인 Greg Brockman은 GPT-4 개발자 라이브스트림에서 OpenAI가 회사 설립 이후 GPT-4를 구축해 왔으며 지난 2년 동안 신기술 완성에 집중했다고 말했습니다. 그들은 전체 열차 스택을 재구축하고 모델이 무엇을 할 수 있는지 학습해야 했습니다.

ChatGPT-4는 다중 모드입니다. 즉, 이미지, 텍스트, 음성 및 숫자 데이터와 같은 여러 데이터 유형은 물론 여러 지능형 처리 알고리즘을 사용하여 정확하고 고성능 출력을 생성할 수 있습니다. 더 이상 언어 모델에만 국한되지 않습니다.

ChatGPT-4의 역할에 대한 설명

아직 ChatGPT-4를 사용해 볼 기회가 없다면 왼쪽에 "시스템" 섹션이 있습니다. 이 섹션에서는 특정 세부 사항 및 요구 사항과 함께 보조자가 수행하기를 원하는 작업을 설명합니다. 이는 어시스턴트가 필요한 것을 정확하게 제공하기 위해 사용하는 안내 가이드입니다.

예:

• '당신은 대규모 언어 모델인 ChatGPT입니다. 사용자의 지시사항 '
• '을 주의 깊게 따르시면 당신은 AI 프로그래밍 도우미가 됩니다. 사용자 요구 사항을 주의 깊게 따르십시오. 수행한 모든 단계를 자세히 설명하세요. 단일 코드 블록으로 코드 출력' 기존 콘텐츠로 할 수 있는 것부터 시작하세요.

기존 콘텐츠

기존 콘텐츠/글/텍스트를 사용할 때 ChatGPT-4의 기능이 먼저 소개됩니다.

특징 요약

Greg Brockman은 기사를 복사하여 붙여넣고 ChatGPT에 "기사를 문장으로 요약하고 각 단어는 'G'로 시작"하도록 요청하여 ChatGPT-3.5의 사용을 시연했습니다. ChatGPT-3.5는 자연스럽게 작업을 완료하지 못했습니다. 그러나 GPT-4는 사용자가 요청한 내용을 성공적으로 출력합니다.

그러나 어시스턴트는 "AI"라는 단어를 말했고 Greg Brockman은 "AI는 중요하지 않습니다!"라고 대답했습니다. '. 조수는 "AI"를 대신하고 "G"로 시작하는 단어로 기쁘게 응답했습니다.

GPT-4는 보조자에게 요청을 하여 사용자가 원하는 것을 구체적으로 출력할 수 있습니다.

아이디어 결합

GPT-4를 사용하여 다양한 기사의 아이디어를 유연하게 결합할 수도 있습니다. 기사를 복사하여 붙여넣으면 ChatGPT-4 도우미에게 다음 질문을 할 수 있습니다. 이 두 기사 사이의 공통 주제를 찾으세요.

ChatGPT-4 도우미의 출력이 요구 사항을 충족하지 않거나 충분히 심층적이지 않은 경우 피드백을 제공하면 응답이 향상됩니다.

GPT-4로 생성 및 구축

GPT-4를 사용하여 무언가를 구축할 수도 있습니다! 보조자가 필요한 정보를 정확히 제공할 수 있도록 몇 가지 힌트와 세부 정보를 제공해야 합니다. 예를 들어 "불협화음 로봇을 작성해 주세요."입니다.

시스템 부분에서 ChatGPT-4에 할당된 역할에 따라, 예를 들어 보조자가 코드 생성 작업을 수행할 것으로 예상되는 경우 AI 프로그래밍 보조자로 할당됩니다. 메시지가 표시되면 어시스턴트가 요청한 콘텐츠를 출력하는 데 도움이 됩니다.

어시스턴트가 생성한 코드 블록이 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 오류가 발생하면 도우미에게 오류 메시지를 보내고 올바른 코드 블록을 제공하세요. 코드가 성공적으로 실행될 때까지 이 작업을 계속하고 어시스턴트를 코칭할 수 있습니다.

수학적 계산

세금 및 고급 계산 문제와 같은 복잡한 계산을 해결하는 것은 어려울 수 있습니다. 이제 이러한 수학적 계산을 돕기 위해 ChatGPT-4를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 계산하고 싶은 세금 문제가 있는 경우 ChatGPT-4 시스템을 TaxGPT로 지정하여 해당 역할이 무엇인지 알 수 있도록 해야 합니다.

문제에 대한 맥락을 제공하면 보조자가 수학적 계산을 수행할 수 있습니다. 흥미롭게도 이 모델은 계산기에 연결되어 있지 않습니다. 인상적이죠?

시각 효과

사진 기능은 아직 사용할 수 없지만 개발 중입니다! 이미지를 입력하고 어시스턴트에게 이미지에 관해 질문할 수 있습니다. 현재 출력에는 시간이 좀 걸리지만 OpenAI는 모델을 최적화하여 속도를 더 빠르게 만들고 있습니다.

손글씨

손으로 쓴 텍스트의 스냅샷을 찍을 수 있으며, ChatGPT는 손글씨를 읽고 텍스트로 변환할 수 있습니다. 어떤 사람들은 의사의 손글씨를 어떻게 감지할 수 있는지에 대해 농담을 하기도 했습니다. 이 부분은 이해하려는 노력이 있었고 지금도 진행 중입니다.

2021년 9월 이후 콘텐츠 사용

이미 알려진 바와 같이 ChatGPT는 2021년 9월 이후에는 아무런 지식이 없습니다. 그러나 보조자에게 물어보고 싶은 내용에 대한 프롬프트로 기사나 정보를 ChatGPT에 제공할 수 있습니다. 어시스턴트는 이를 학습 리소스로 사용하여 정확한 출력을 제공합니다.

Evals를 사용하여 OpenAI에 피드백 제공

ChatGPT에 기여하고 싶다면 피드백과 댓글을 제공하세요. Evals를 사용하면 됩니다. Evals는 OpenAI 모델 및 벤치마크의 오픈 소스 레지스트리를 평가하기 위한 프레임워크입니다.

Evals를 사용하면 평가를 생성하고 실행할 수 있습니다.

• 데이터 세트를 사용하여 힌트 생성,
• OpenAI 모델이 제공하는 완성 품질 측정
• 다양한 데이터 세트 및 모델의 성능 비교.

이는 모델의 기능과 OpenAI가 모델을 어떻게 개선하고 다음 단계로 끌어올릴 수 있는지 평가하고 확인하는 데 도움이 됩니다.

요약하자면

ChatGPT-3.5 출시 이후 ChatGPT-4에는 많은 변화와 발전이 있었습니다. 사람들이 ChatGPT-4를 사용하여 무언가를 만들 계획을 세우는 것을 보니 반갑습니다.

위 내용은 이 GPT-4 요약을 보관하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!