자 일단 시작해볼까요?
'자연어 생성 기술' 어디서 많이 들어봤지 않나요? 요새 뉴스아 웹에 자주 돌아다니는 이 단어 과연 뭘 말하는 걸까요?
자, 딥러닝을 사용한 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)은 머신 러닝의 분야에서 주로 컴퓨터가 스스로 문장을 생성하는 것을 의미합니다. 머신 러닝 기술을 사용하면 자연어 처리 작업을 할 수 있고, 이를 통해 데이터로 부터 자동으로 문장을 생성할 수 있게 됩니다. NLG는 기본적으로 통계에 기반한 방법과 규칙 기반 방법 두 가지로 나뉩니다. 통계기반의 방법은 많은 데이터를 사용하여 문장 구조 및 단어 사용을 분석하여 새로운 문장을 생성하는 것을 의미합니다. 규칙 기반 방법은 미리 정의된 규칙을 사용하여 새로운 문장을 생성합니다. 자연어 생성은 다양한 분야에서 사용되며 음성 인식, 자동 번역, 시스템 응답 및 자동 요약 등 여러 가지 자연어 처리의 일부이기도 합니다.
자연어 생성은 그냥 '컴퓨터가 스스로 문자를 생성 하는 것' 이라고 생각하시면 됩니다
최근 몇 년 동안 자연어 생성 기술은 점점 더 강력해지고 있습니다. 이러한 기술 중 가장 인상적인 것은 OpenAI의 기계 학습 플랫폼인 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)입니다. GPT-3을 사용하면 개발자는 간단한 API 호출에서 인간과 같은 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 우리가 컴퓨터와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 기계 번역, 질문 답변 및 텍스트 요약과 같은 혁신적인 응용 프로그램에 이미 사용되었습니다. GPT-3의 핵심은 심층 신경망과 자연어 처리를 사용하여 텍스트를 생성하는 인공지능 시스템입니다. 질문, 명령 및 요청과 같은 자연어 쿼리를 이해하고 해석하여 인간과 같은 출력을 생성할 수 있습니다. GPT-3는 위키백과, 레딧 및 서적을 포함한 45TB가 넘는 텍스트의 대규모 데이터 세트에 대해 사전 교육을 받았습니다. 이를 통해 이전의 자연어 처리 시스템보다 훨씬 더 의미 있는 방식으로 자연어를 이해하고 해석할 수 있습니다.GPT-3의 힘과 정확성은 인간의 상호 작용을 정확하게 시뮬레이션하는 능력에 있습니다. GPT-3는 자연어 입력을 이해하는 것 외에도 기존 데이터를 분석하여 새로운 정보를 학습하고 기억할 수 있습니다. 이 학습 기능을 통해 GPT-3는 자연어 쿼리에 대한 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.GPT-3의 가장 흥미로운 점 중 하나는 자연어 생성(NLG)에서의 사용입니다. NLG는 컴퓨터가 주어진 입력 집합으로부터 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있는 프로세스입니다. 예를 들어 GPT-3에 "새 차를 사고 싶어요"와 같은 간단한 문장을 입력하면 "어떤 종류의 차를 원해요?"와 같은 응답을 생성할 수 있습니다. 이러한 종류의 NLG 기술은 실시간 고객 서비스 챗봇과 같은 정교한 애플리케이션을 만드는 데 사용될 수 있습니다.GPT-3는 자연어 생성 기술이 계속 발전함에 따라 더욱 유용하고 강력해질 것입니다. GPT-3는 개발 및 구현되고 있는 수많은 NLG 기술 중 하나일 뿐입니다. 적절한 도구와 응용 프로그램을 통해 NLG는 컴퓨터와의 상호 작용을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.
찾아보고 공부하면서 점점 놀라고 있는데요 몇개월 전만 해도 코딩을 공부하고 열심히 크롤링 하며 친구들에게 코딩 공부한다고 하면 와 너 대단하다 소리듣고 저도 나름 뿌듯했지만 챗 gpt가 나온 이후로는 제가 뭘 위해 공부했나 싶긴하네요 ㅎㅎ..
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