차근차근 AI

챗GPT(9): 기타 2024년 12월 업데이트 내역 - 프로젝트, 비디오 및 화면에 대한 실시간 대화, Pro 요금제 등

2025-01-04T12:53:11Z

지금까지 OpenAI의 '12 Days of OpenAI' 이벤트에서 공개된 캔버스, 검색, Sora, o-시리즈 모델의 업데이트 내용에 대해 살펴보았습니다. 아직까지 다루지 않은 기타 업데이트 내역을 이번 글에서 정리해 보겠습니다. 프로젝트 기능 출시 프로젝트 기능은 프로젝트 별로 대화를 정리하고 작업을 보다 체계적으로 관리할 수 있도록 하는 기능입니다

챗GPT(8): 추론이 가능한 o-시리즈 모델 - OpenAI의 o3, o3-mini, o1, o1-mini 모델 알아보기

2025-01-04T10:23:18Z

인공지능이 단순한 정보 제공에서 벗어나, 복잡한 논리와 사고 과정을 통해 문제를 해결하는 시대가 열렸습니다. OpenAI의 o-시리즈 모델은 지난 글에서 살펴본 것처럼 사고의 연쇄(chain of thought)를 통해 논리적으로 추론할 수 있는 모델로, 답변을 내어놓기 전에 생각해서 추론하도록 설계되었기 때문에 복잡한 질문에 대해 논리적으로 답변을 내어놓

챗GPT(7): OpenAI의 비디오 생성 툴 Sora

2025-01-02T01:11:32Z

OpenAI는 2024년 12월, 비디오 생성 도구인 Sora를 공식 출시했습니다. 사용자는 텍스트, 이미지 또는 기존 비디오를 입력해 최대 1080p 해상도와 최대 20초 길이의 비디오를, 와이드 스크린(16:9), 세로(9:16), 정사각형(1:1) 비율로 생성할 수 있습니다. 챗GPT Plus 및 Pro를 사용하는 18세 이상의 사용자라면 추가 비용

챗GPT(6): 새로운 검색의 시대

2024-12-30T09:46:35Z

이번 글에서는 10월 말에 공개된 후 12월 말 로그인한 무료 사용자에게까지 확대 배포된 챗GPT의 검색(Search) 기능에 대해 살펴보겠습니다. 검색 기능 덕분에 챗GPT는 단순히 모델 학습에 활용된 데이터에만 의존하지 않고, 실시간 검색을 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있게 되었습니다. 검색 기능의 주요 특징 1. 실시간 검

챗GPT(5): 캔버스 기능을 이용한 글쓰기/코딩 협업

2025-01-04T10:46:04Z

책이 출간된 후 약 3개월 동안 OpenAI에서 많은 업데이트를 공개했고, 특히 올 12월에는 “12 Days of OpenAI”를 통해 12일간 새로운 기능/서비스가 공개 및 출시되었습니다. 연말을 맞아 하나씩 정리를 해 보겠습니다. 먼저 이 글에서는 2024년 10월 초에 공개된 뒤 2024년 12월 로그인한 무료 사용자에게 까지 확대 배포된 캔버스(C

챗GPT(4): 추론 모델 o1의 원리와 책 출간 소식 - 챗GPT 제대로 써먹기 출간

2024-09-25T23:36:05Z

지난 9월 12일, OpenAI가 o1이라는 새로운 추론 모델 시리즈를 공개했습니다. 답변을 내어놓기 전에 단계별 사고 과정을 거치도록 설계된 o1은 과학, 코딩, 수학 분야에서 기존 모델보다 훨씬 복잡한 작업을 추론해 내고, 더 어려운 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 Codeforces이라는 프로그래밍 대회에서 전문가 수준의 점수를, 미국 수학 올

챗GPT(3): 실시간으로 대화하는 GPT-4o의 원리 - 챗GPT 무료 버전 vs 유료 버전 차이

2024-10-27T06:45:23Z

안녕하세요. 그동안 챗GPT의 작동 원리에 대해 누구든지 이해할 수 있도록 쉽게 설명하는 책을 쓰느라 업로드가 너무 늦어졌습니다. 원고가 거의 마무리 단계에 접어들었는데 이번주에 엄청난 업데이트가 있었기 때문에 (원고를 대거 업데이트해야 하고) 이 업데이트에 대해 브런치에 글을 쓰기로 마음을 먹었습니다. 혹시 책에 반영되었으면 하는 부분이 있으면 제게 알려

챗GPT(2): 더 똑똑한 챗GPT, 챗GPT 플러스 - GPT-4와 GPT-4 터보 모델

2024-06-23T14:31:33Z

출처: openai.com/chatgpt 지난 글에서 챗GPT 무료 버전에 사용되는 GPT-3.5 모델까지 살펴보았습니다. 이번 글에서는 한 달에 20달러를 내면 사용할 수 있는 챗GPT 플러스에 사용되는 GPT-4 (터보) 모델에 대해 알아보겠습니다. GPT-4 2023년 3월 공개된 GPT-4는 GPT-3.5 대비 다음과 같은 점들이 개선되었습니다.

챗GPT(1): 챗GPT가 사용자의 지시를 따르는 원리 - GPT-1부터 GPT-3.5까지

2024-06-23T14:19:04Z

이번에는 세상을 떠들썩하게 만든 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT 모델에 대해서 조금 더 자세히 살펴보겠습니다. 특히 챗GPT가 2022년 11월 30일에 출시되었는데, 1년 만에 얼마나 많은 일들이 일어났는지에 대해 알아보겠습니다. GPT 모델은 OpenAI 사에서 개발되었고, GPT-1(2018년) 이후 GPT-2(2019년), GPT-3(2020년

생성형 AI를 더 강력하게 사용하기: RAG와 미세조정 - 생성형 AI로 문서 질의응답/답변의 출처 표시를 할 수 있는 원리

2024-06-23T14:11:21Z

이전 글에서 대규모 언어 모델에 입력되는 프롬프트를 잘 작성해서 원하는 답변을 얻는 방법과 그 한계에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는, 이렇게 단순히 프롬프트를 입력하는 것만으로는 답변을 얻기 어려운 문제들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) RAG라

생성형 AI에게 프롬프트로 일 시키기와 그 한계

2024-06-23T14:08:16Z

세 번째 글에서 어마어마한 양의 데이터를 미리 학습한 하나의 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 여러 가지 문제에 적용하는 생성형 AI의 문제 해결 방식에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 이 대규모 언어 모델에게 어떻게 일을 시켜서 우리가 원하는 답변을 얻을 수 있는지와, 대규모 언어 모델의 한계에 대해 알아보겠습니다.

생성형 AI의 두뇌: 언어모델부터 대규모 언어모델까지

2024-06-23T14:04:42Z

두 번째 글에서 데이터를 숫자 벡터로 표현하는 임베딩을 통해 서로 관련이 있는 데이터가 비슷한 벡터 공간에 위치하게 되고, 이것이 컴퓨터가 우리가 원하는 것을 이해하는 출발점이라는 것에 대해 말씀드렸습니다. 이번 글에서는 우리가 원하는 것을 이해한 뒤 답변을 생성하는, 생성형 AI의 두뇌인 대규모 언어 모델에 대해 알아보겠습니다. 지금의 생성형 AI 열풍

생성형 AI는 어떻게 우리가 원하는 것을 이해할까요?

2024-06-23T13:59:18Z

이전 글에서 생성형 AI는 대규모의 데이터를 학습한 모델이, 학습한 내용을 기반으로 사용자가 원하는 콘텐츠를 생성해 내는 인공지능의 한 종류라는 것에 대해 말씀드렸습니다. 그렇다면 생성형 AI는 어떻게 우리가 원하는 게 무엇인지 알아듣는 걸까요? y = f(x)에서 입력 데이터 x를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 숫자 벡터로 바꾸는 과정이 그 핵심입니다

생성형 AI란 무엇일까요?

2023-11-10T10:23:15Z

무슨 질문을 하든 답변을 기가 막히게 해 줘서 세상을 떠들썩하게 만든 챗GPT에 대해 들어보셨나요? 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 원하는 대로 이미지도 만들어주고, 작곡도 해주고, 심지어 코딩까지 뚝딱 해낸다는 이야기는요? 이들의 공통점은 인공지능이 우리가 원하는 바를 알아듣고, 콘텐츠를 생성해 낸다는 것입니다. 그리고 이것