ChatGPT 와 GPT3 는 어떤 차별점이 있나

ChatGPT 와 GPT3 는 어떤 차별점이 있나?

[요약]

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 딥러닝을 이용해 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기회귀 언어 모델입니다.
OpenAI사가 만든 GPT-n 시리즈의 3세대 언어 예측 모델입니다. GPT-3의 전체버전은 1,750억개의 매개변수를 가지고 있으며, 2022년 12월 3.5 베타가 출시되어 세계적으로 큰 반향을 일으켰습니다.

ChatGPT는 GPT 3.5를 기반으로 사용자와 주고받는 대화에서 질문에 답하도록 설계된 언어모델입니다.
“ChatGPT는 대화 형식으로 추가적인 질문에 답하고 실수를 인정하며 정확하지 않은 전제에 대해서는 이의를 제기하고 부적절한 요청을 거부할 수 있답니다.”

인공지능으로 사람과 유사한 응답을 기대할 수 있는 날이 가까워진듯 합니다.

ChatGPT 의 GPT3의 비교

OpenAI에서 개발한 인기 있는 언어 모델인 ChatGPT 및 GPT-3의 특징과 기능을 탐색하고 서로 어떻게 다른지 정리하였습니다.

소개

언어 모델은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI) 분야인 자연어 처리(NLP)의 필수 부분입니다. ChatGPT와 GPT-3는 선도적인 AI 연구 기관인 OpenAI에서 개발한 두 가지 인기 있는 언어 모델입니다. 이 블로그 게시물에서는 이 두 모델의 특징과 기능을 살펴보고 서로 어떻게 다른지 논의합니다.

large language  model(LLM) chatGPT

* 자기주도 학습으로 구성된 수 십억개의 언어 모델
* GPT-3 를 기반으로 단어간의 추적과 의미 해석이 가능한 신경망 트랜스포머
* 다양한 주제로 학습하고 미세 조정이 가능한 머신러닝 파운데이션 모델

ChatGPT 개요

ChatGPT 는 소셜 미디어, 책, 뉴스 기사를 포함한 다양한 소스의 대량 텍스트 데이터에 대해 훈련된 최첨단 대화형 언어 모델입니다. 이 모델은 텍스트 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있어 챗봇 및 대화형 AI 시스템과 같은 작업에 적합한 모델 입니다.

ChatGPT의 특징

ChatGPT 에는 NLP 작업 을 위한 강력한 언어 모델이 되는 몇 가지 주요 기능이 있습니다 .

1.인간과 유사한 응답 제공:

ChatGPT는 주어진 상황에서 인간이 응답하는 방식과 유사한 응답을 생성하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 사용자와 자연스럽고 인간적인 대화를 나눌 수 있습니다.

2. 상황 인식:

ChatGPT는 상황을 유지하고 대화의 흐름을 추적할 수 있어서 복잡하거나 여러 차례의 대화에서도 적절한 응답을 제공할 수 있습니다.

3.방대한 데이터 학습:

ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 다양한 언어 패턴과 스타일을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 다양하고 미묘한 반응을 생성할 수 있습니다.

ChatGPT가 다른 언어 모델과 다른 점

ChatGPT는 여러 면에서 다른 언어 모델과 다릅니다.

첫째 , 대화형 작업을 위해 특별히 설계된 반면 다른 많은 언어 모델은 보다 범용적이며 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다.
둘째 , ChatGPT는 소셜 미디어 및 뉴스 기사를 포함한 다양한 소스의 많은 양의 텍스트 데이터에 대해 학습되므로 더 제한된 데이터 세트에 대해 학습될 수 있는 다른 모델에 비해 더 넓은 범위의 언어 패턴과 스타일을 제공합니다.
마지막으로 ChatGPT는 인간과 같은 응답을 생성하도록 특별히 설계되어 자연스럽고 인간과 같은 대화가 필요한 작업에 더 적합합니다.

GPT-3( Generative Pre-Trained Transformer 3)

GPT-3 개요

GPT-3 는 OpenAI 에서 개발한 3세대 언어 예측  모델입니다 . 글을 생성하는 자기회귀 언어 모델입니다. 책, 기사 및 웹 사이트를 포함한 다양한 소스와 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 1,750억 개의 매개변수로 구성되었습니다.

텍스트 입력에 대해 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있으며 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다.

GPT-3의 특징

GPT-3 에는 NLP 작업을 위한 강력한 언어 모델이 되는 몇 가지 주요 기능이 있습니다.

1.방대한 패턴과 스타일 학습 :

GPT-3는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습되어 다양한 언어 패턴과 스타일을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 다양하고 미묘한 반응을 생성할 수 있습니다.

2.다목적 모델 :

GPT-3는 번역, 요약 및 텍스트 생성을 포함한 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다. 따라서 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 다목적 모델입니다.

GPT-3가 다른 언어 모델과 다른 점

GPT-3는 여러 면에서 다른 언어 모델과 다릅니다.

첫째 , 1,750억 개의 매개변수가 있는 현재 사용 가능한 가장 크고 강력한 언어 모델 중 하나입니다. 이를 통해 광범위한 언어 패턴과 스타일을 학습하고 매우 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.
둘째 , GPT-3는 다양한 소스의 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습하므로 더 제한된 데이터 세트에 대해 학습될 수 있는 다른 모델에 비해 더 넓은 범위의 언어 패턴과 스타일을 제공합니다.
마지막으로 GPT-3는 다중 작업이 가능하여 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 다목적 모델입니다.

ChatGPT와 GPT-3의 비교

두 모델의 유사점

ChatGPT와 GPT-3는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 다양한 소스에서 가져온 대량의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았습니다. 두 모델 모두 텍스트 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있으며 둘 다 챗봇 및 대화형 AI 시스템과 같은 작업에 적합합니다.

두 모델의 차이점

ChatGPT와 GPT-3 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

첫째 , ChatGPT는 대화형 작업을 위해 특별히 설계된 반면 GPT-3는 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있는 보다 범용적인 모델입니다.
둘째 , ChatGPT는 GPT-3에 비해 더 적은 양의 데이터로 훈련되어 다양하고 미묘한 응답을 생성하는 능력에 차이가 있습니다.
마지막으로 , GPT-3는 ChatGPT보다 훨씬 더 크고 강력하며, ChatGPT의 매개변수가 15억 개에 불과한 데 비해 1,750억 개의 매개변수가 있습니다.

ChatGPT는 소셜 미디어, 책, 뉴스 기사를 포함한 다양한 소스의 대량 텍스트 데이터에 대해 훈련된 최첨단 대화형 언어 모델입니다. 이 모델은 텍스트 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있어 챗봇 및 대화형 AI 시스템과 같은 작업에 적합합니다.

반면 GPT-3는 다양한 소스의 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습된 대규모 언어 모델입니다. 인간과 같은 반응을 생성할 수 있으며 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다.

유사성 측면에서 ChatGPT와 GPT-3는 모두 대량의 텍스트 데이터에 대해 학습되어 텍스트 입력에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있습니다. 둘 다 OpenAI에서 개발했으며 최첨단 언어 모델로 간주됩니다.

그러나 두 모델 간에는 몇 가지 중요한 차이점도 있습니다. ChatGPT는 대화형 작업을 위해 특별히 설계된 반면 GPT-3는 보다 범용적이며 광범위한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다.
또한 ChatGPT는 다양한 언어 패턴과 스타일에 대해 교육을 받았기 때문에 GPT-3에 비해 다양하고 미묘한 응답을 생성할 수 있습니다.

각 모델을 사용하는 경우 ChatGPT는 챗봇 및 대화형 AI 시스템과 같이 자연스럽고 사람과 같은 대화가 필요한 작업에 가장 적합합니다. 반면에 GPT-3은 텍스트 생성 및 번역과 같은 범용 언어 모델이 필요한 작업에 가장 적합합니다.

맺음말

결론적으로 ChatGPT와 GPT-3 두 모델 모두 고도로 발전되어 사람처럼 자연스런 문장을 생성할 수 있습니다.
각각 기존 인공지능보다 다양한 유형의 작업에 가장 적합합니다. 이러한 점을 이해함으로써 사용자는 특정 NLP 요구 사항에 사용할 적합한 모델을 이용하여 사람에 가까운 소통이 가능하도록 활용 할 수 있습니다.


[참고]
https://couplewith.tistory.com/m/entry/ChatGPT_뭐야?

ChatGPT 뭐야 ? 인공지능에게 물어 보았다.