GPT란?

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자입니다. 이것은 자연어 생성 모델로, 훈련 데이터로부터 텍스트를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 텍스트 생성, 요약, 번역, 대화 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

 

GPT의 현재 상황

현재 GPT-3를 포함한 GPT-n들은 자연어 생성, 챗봇, 자연어 이해 분야에서 기존 모델들보다 뛰어난 성능을 보이고 있으며, GPT-3를 포함한 GPT-n들은 여러 응용분야에서도 사용되고 있습니다. 하지만 GPT 모델도 일반적인 사람들이 가지고 있는 철학적, 과학적, 사회적 지식을 갖추지 못하고 편견을 가지고 있다는 단점이 있어 생성된 텍스트를 그대로 사용하는 것은 유의해야 합니다.

GPT 장점

장점으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 큰 양의 텍스트 데이터를 학습하여 일반적인 자연어 상황에서 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
2. 여러 종류의 자연어 처리 작업에 사용될 수 있습니다. (예를 들어, 문장 완성, 질의응답, 문서 요약 등)
3. Pre-training된 파라미터를 재사용 할 수 있어 fine-tuning을 통해 구체적인 작업에 적응시킬 수 있습니다.

GPT 단점

장점으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 편향된 응답 : GPT는 학습한 데이터에서 가져온 통계적 패턴을 이용해 생성하기 때문에, 학습 데이터에 포함된 편견된 데이타가 생성되어 텍스트로 전달될 수 있습니다.
2. 비상식적인 응답 : GPT는 일반적인 사람들이 가지고 있는 철학적, 과학적, 사회적 지식을 갖추지 못합니다.
3. 반복된 응답 : GPT는 생성된 텍스트를 이해하는 것이 아니라 이전에 읽은 텍스트를 기억하여 생성하기 때문에 같은 문장을 여러 번 생성할 수 있습니다.

미래에 적용될 분야

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 자연어 생성과 이해를 할 수 있는 기술로, 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있을 것입니다.

1. 자연어 생성 : GPT는 자연어 생성을 수행하는데 사용될 수 있으며, 이를 통해 자동 번역, 챗봇, 자동 요약, 작문 등을 구현할 수 있습니다.
2. 자연어 이해 : GPT는 질의 응답, 텍스트 요약, 감성 분석, 각종 자연어 처리 작업등에서 사용될 수 있습니다.
3. 음성 인식 : GPT를 이용하면 음성 인식과 음성 합성 분야에서도 이용 가능합니다
4. 이미지 인식 : GPT를 이용하면 이미지 캡셔닝, 이미지 설명 생성, 이미지 인식 분야에서도 이용 가능합니다.
5. 의사결정 분석 : GPT를 이용하면 의사결정 분석, 패턴 분석, 데이터 분석 분야에서도 이용 가능합니다.

6. 챗봇 : GPT를 이용해 챗봇을 구축할 수 있다. 챗봇은 사용자의 질문에 적절한 대답을 생성할 수 있는 모델로 이용될 수 있습니다.