OpenAI (3) 썸네일형 리스트형 OpenAI API를 사용한 'Hello World' 작성 ChatGPT의 가능성 ChatGPT에서 발표한 GPTs로 이제 프로그래머가 아닌 일반 사람들이 자기만의 AI를 활용할 수 있는 세상이 열리게 되었다. 상상해 보자. 친구와 대화하는 것과 마찬가지로 컴퓨터와 빠르게 소통할 수 있는 세상을! 그런 세상이 어떻게 보일까? 일상 생활 속에서 어떤 응용 프로그램을 만들어 사용할까? 이러한 인공 지능 모델의 영향은 단순한 음성 어시스턴트를 넘어서며, OpenAI의 모델 덕분에 개발자들은 이제 한때 과학 소설로만 여겨졌던 방식으로 우리의 필요를 이해하는 응용 프로그램을 만들 수 있다. ChatGPT란? 그런데 GPT-4와 ChatGPT는 무엇일까? 먼저 이러한 인공지능 모델의 기초, 기원 및 주요 기능을 알아보도록 하자. 이러한 모델의 기본을 이해함으로써 다음 세대.. ChatGPT의 거침없는 발걸음 오늘 ChatGPT의 'OpenAI DevDay'가 있었고, 향후 많은 사람들이 유용하게 사용할 수 있는 기능들이 추가되는 것을 확인한 하루였다. 이제 정말 나만의 비서를 쓸 수 있는 시대가 도래하고 있다는 것을 알리는 자리가 아니었나 싶다. 가족들에게도 각자 상황에 맞는 비서를 셋팅할 수 있다고 하니, 좀 더 발빠르게 대비할 필요가 있지 않을까 싶다. 다음 내용은 오늘 OpenAI 홈페이지에 올라온 글이다(구글 번역). 우리는 특정 목적을 위해 생성할 수 있는 ChatGPT의 사용자 지정 버전('GPTs'라 함)을 출시하고 있습니다. GPTs는 누구나 일상 생활, 특정 작업, 직장 또는 집에서 더 도움이 되도록 맞춤형 버전의 ChatGPT를 만들고 해당 창작물을 다른 사람들과 공유할 수 있는 새로운 방.. ChatGPT에 대한 배경 및 기본 구조 이해 1. Rule based programming 머신러닝 이전에 했던 방식으로 Input된 대상을 구별하기 위한 특징들(features)을 사람들이 직접 찾아내서, 판단할 수 있는 로직을 코딩으로 작성하여 결과(Output)을 찾아내는 방식임. 2. Hand designed feature based machine learning 사람들이 특징들(features)을 찾아내고, 특징들에 대한 로직은 코딩 대신 머신러닝(Machine Learning)을 통해 만들어 결과(Output)을 찾아내는 방식임. * 머신러닝(Machine Learning)에 대한 기본 이해 학습 단계1. 학습데이터 준비 (사람들이 직접 특징 정의하고 학습 데이터 생성을 위한 코딩 작업 수행) 1-1. 이미지 수집 → 1-2. 특징 정의.. 이전 1 다음
