AI 언어 모델 BERT 및 GPT. 그 뒤에 어떤 회사가 있고, 정확히 무엇을 할 수 있으며, 차이점은 무엇입니까? | o1 +

🤖✨ AI 언어 모델 BERT 및 GPT

우리의 삶을 변화시키는 기술에 대한 통찰력!

AI 언어 모델 BERT와 GPT는 최근 몇 년 동안 자연어 처리(NLP) 세계에 혁명을 일으켰습니다. 검색 엔진부터 음성 지원, 자동 번역에 이르기까지 우리 일상 생활에 영향을 미치는 수많은 애플리케이션의 중심에 있습니다. 하지만 이러한 기술을 뒷받침하는 회사는 누구이며, 정확히 무엇을 할 수 있으며, 두 회사 간의 차이점은 무엇입니까?

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🌐 BERT: Transformer의 양방향 인코더 표현

BERT 뒤에 있는 회사

BERT 뒤에는 거대 기술 기업인 Google이 있습니다. AI 및 머신러닝 분야의 리더 중 하나인 Google은 2018년에 BERT를 대중에게 선보였습니다. BERT의 개발은 NLP 연구의 이정표였으며 Google 내부 및 외부의 수많은 애플리케이션에 영향을 미쳤습니다.

BERT는 무엇이며 무엇을 할 수 있나요?

BERT는 "변압기의 양방향 인코더 표현"을 나타냅니다. 단어의 왼쪽 문맥과 오른쪽 문맥 모두의 정보를 고려하여 텍스트에 있는 단어의 문맥을 이해하는 것을 목표로 하는 사전 훈련된 언어 모델입니다. 이는 한 방향으로만 텍스트를 읽는 이전 모델과 구별됩니다.

BERT의 양방향 특성을 통해 모델은 언어의 더 깊은 연결과 의미를 포착할 수 있습니다. 두 가지 주요 방법을 통해 훈련됩니다.

1. 마스크된 언어 모델링(MLM)

여기에는 문장에서 무작위로 선택된 단어를 마스킹하는 작업이 포함되며 모델은 컨텍스트를 기반으로 해당 단어를 예측하려고 시도합니다.

2. 다음 문장 예측(NSP)

모델은 한 문장이 다른 문장 뒤에 오는지 여부를 예측하여 문장 간의 관계를 이해하는 방법을 학습합니다.

BERT의 응용

BERT는 다음을 포함한 많은 NLP 작업에서 상당한 성능 향상을 가져왔습니다.

질문과 답변 시스템

텍스트에서 질문에 대한 답변을 추출하는 기능이 향상되었습니다.

텍스트 분류

문서와 메시지를 더욱 정확하게 분류합니다.

감성분석

텍스트의 감정과 의견을 더 잘 인식합니다.

명명된 엔터티 인식(NER)

이름, 장소, 조직 등을 더욱 정확하게 식별합니다.

Google은 오픈소스 릴리스를 통해 연구원과 개발자가 다양한 애플리케이션에 맞게 BERT를 맞춤설정하고 최적화할 수 있도록 지원했습니다.

🚀 GPT: 사전 훈련된 생성적 변환기

GPT 뒤에 있는 회사

GPT 모델은 친화적인 인공 지능 개발 및 발전에 전념하는 연구 회사인 OpenAI에서 개발했습니다. OpenAI는 2015년에 설립되었으며 이후 머신러닝 분야에서 여러 가지 획기적인 발전을 이루었습니다.

GPT란 무엇이며 어떤 기능을 할 수 있나요?

GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"를 의미합니다. 양방향인 BERT와 달리 GPT는 왼쪽에서 오른쪽으로 텍스트를 생성하는 단방향 모델입니다. 이 모델은 대규모 데이터세트에 대한 사전 학습을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 특화되어 있습니다.

GPT의 다양한 버전(GPT, GPT-2, GPT-3 및 GPT-4)은 각각 모델의 기능과 크기를 증가시켰습니다. 특히 GPT-3과 GPT-4는 인상적인 텍스트 생성 기능으로 인해 전 세계적으로 주목을 받았습니다.

GPT의 응용

GPT는 다음과 같은 다양한 상황에서 사용될 수 있습니다.

자동 텍스트 생성

기사, 이야기, 시 쓰기.

챗봇과 가상 비서

유저들과 자연스럽게 대화를 나눠보세요.

번역

다양한 언어 간 텍스트 번역.

코드 생성

자연어 설명을 기반으로 프로그램 코드 작성.

텍스트 요약

긴 문서의 짧은 버전 만들기.

상황에 맞게 관련성이 높고 일관된 텍스트를 생성하는 GPT의 기능은 GPT를 많은 산업 분야에서 강력한 도구로 만들었습니다.

⚖️ BERT와 GPT의 차이점

1. 아키텍처 및 학습 방법

BERT는 양방향이며 단어 앞과 뒤의 문맥을 동시에 고려하여 텍스트를 이해하는 데 중점을 둡니다. 훈련 방법으로 MLM과 NSP를 사용합니다.

GPT는 단방향이며 단어를 순차적으로 예측하여 텍스트를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 이는 이전 단어를 기반으로 각 단어를 예측하는 자동 회귀 방법을 사용합니다.

2. 적용분야

BERT는 주로 텍스트의 내용과 의미를 이해하는 이해 작업에 사용됩니다.

GPT는 새 텍스트 생성과 관련된 생성 작업에 사용됩니다.

3. 회사와 철학

BERT를 통해 Google은 Google 검색과 같은 제품에 직접 입력되는 언어를 이해하는 기계의 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

OpenAI with GPT는 윤리적 고려에 중점을 두고 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 복잡한 작업을 완료할 수 있는 AI를 개발하는 것을 목표로 합니다.

4. 모델 크기 및 접근성

BERT는 오픈 소스로 출시되어 커뮤니티 전반에 걸쳐 연구 개발을 장려했습니다.

특히 최신 버전의 GPT는 크기와 복잡성으로 인해 접근성이 떨어집니다. OpenAI는 API를 통해 액세스를 제공하여 사용량에 대한 제어를 유지하고 남용을 방지합니다.

🏢 모델 뒤에 있는 회사의 중요성

구글과 BERT

Google은 검색 엔진의 정확성과 관련성을 향상하기 위해 BERT를 개발했습니다. 검색어와 웹사이트 콘텐츠를 더 잘 이해함으로써 Google은 사용자에게 더욱 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있습니다. BERT의 오픈 소스 릴리스는 연구 커뮤니티도 풍성하게 만들었습니다.

OpenAI와 GPT

OpenAI는 GPT를 통해 생성 모델이 얼마나 강력한지 보여주었습니다. OpenAI는 GPT-3 및 GPT-4의 출시와 함께 AI의 가능성과 위험에 대한 논의를 촉발시켰습니다. OpenAI는 기술이 책임감 있게 사용되도록 제어된 릴리스 전략을 따릅니다.

⚠️ 윤리적 고려사항 및 과제

BERT 및 GPT와 같은 언어 모델의 성능이 향상됨에 따라 윤리적 질문도 발생합니다.

오보

설득력 있는 텍스트를 생성하는 GPT의 기능은 잘못된 정보나 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 데 악용될 수 있습니다.

편견과 차별

모델이 편향된 데이터를 학습하면 기존 편향을 재현하거나 강화할 수 있습니다.

데이터 보호

모델을 훈련하기 위해 대량의 데이터를 사용하면 개인 데이터 보호에 대한 의문이 제기됩니다.

Google과 OpenAI 모두 이러한 문제를 인식하고 위험을 최소화하기 위한 조치를 취하고 있습니다. 예를 들어 OpenAI는 안전하고 책임감 있는 AI 개발의 필요성을 강조하고 GPT 사용에 대한 지침을 수립했습니다.

🔮 미래 전망

BERT와 GPT의 개발은 AI와 NLP의 새로운 시대의 시작에 불과합니다. 미래 모델은 두 접근 방식의 장점을 결합하여 훨씬 더 강력하고 다양한 도구를 만들 수 있습니다.

가능한 개발

하이브리드 모델

양방향 이해와 생성 능력의 결합.

특정 도메인에 대한 적응

의학, 법률 등 전문 분야를 위한 훈련 모델입니다.

효율성 향상

높은 성능을 제공하면서도 더 적은 리소스가 필요한 모델을 개발합니다.

더욱 강력한 윤리적 틀

AI의 책임 있는 사용을 위한 표준 및 지침을 확립합니다.

🌟 자연어 처리의 발전

BERT와 GPT는 자연어 처리 발전의 인상적인 예입니다. 이는 기계가 인간의 언어를 점점 더 이해하고 생성할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이러한 모델을 뒷받침하는 회사인 Google과 OpenAI는 AI 환경을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

BERT는 언어 이해와 해석에 중점을 두는 반면, GPT는 텍스트 생성에 중점을 둡니다. 아키텍처와 애플리케이션 영역의 차이로 인해 NLP 세계에서 보완적인 도구가 됩니다.

미래에는 확실히 더욱 흥미로운 발전이 있을 것입니다. 책임감 있는 연구와 윤리적 고려를 통해 BERT, GPT 및 그 후계자는 사람들의 삶을 개선하는 동시에 강력한 도구와 관련된 문제를 해결하는 기술을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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인간과 기계: 협업의 재정의 – o1이 콘텐츠를 재설계하는 방법 – ​​이미지: Xpert.Digital

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