GPT-4 애플리케이션에 대해 어떤 정보를 알아야 합니까?

OpenAI가 대규모 언어 모델 GPT-4를 출시한 이후 사람들은 이 흥미로운 애플리케이션을 사용하려고 노력해 왔습니다. GPT-4는 손으로 그린 ​​웹사이트 모델에서 HTML 코드를 생성할 수 있습니다. 많은 사용자들이 신용 카드 거래에서 실제 주소를 찾고, 소송 초안을 생성하고, SAT 수학 시험을 통과하고, 교육 및 훈련을 지원하고, 심지어 1인칭 슈팅 게임을 만들 수도 있다는 것을 입증했습니다.

GPT-4의 성능은 정말 놀랍습니다. 점점 더 많은 사용자가 다중 모달 버전에 액세스할수록 더 많은 대규모 언어 모델이 출시될 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 사람들은 대규모 언어 모델 분야에서 과학자들이 이룩한 진보를 축하하지만, 그 한계도 주목해야 합니다.

GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 많은 작업을 수행할 수 있지만 반드시 최고의 도구는 아닙니다. 작업을 성공적으로 완료한다고 해서 해당 분야에서 더 신뢰할 수 있다는 의미는 아닙니다.

대규모 언어 모델의 과학적 혁신

GPT-4는 출시 후 많은 사용자가 OpenAI를 비판하도록 촉발했으며 그 중 다수는 정당했습니다. GPT가 출시될 때마다 기술 세부정보가 점점 더 불투명해지고 있습니다. OpenAI가 GPT-4를 출시할 때 발표한 기술 보고서에는 모델 아키텍처, 교육 데이터 및 기타 중요한 측면에 대한 세부 정보가 거의 포함되어 있지 않습니다. 오픈AI가 점차 인공지능 연구실에서 인공지능 제품을 판매하는 기업으로 변모하는 조짐은 다양하다.

그러나 이것이 대규모 언어 모델을 통해 가능해진 놀라운 기술적 혁신을 약화시키지는 않습니다. OpenAI라는 회사는 이러한 기술 개발에 중요한 역할을 해왔습니다. 불과 몇 년 만에 우리는 언어 작업을 처리하는 가장 평범한 딥 러닝 모델에서 적어도 표면적으로는 매우 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 대규모 언어 모델로 전환했습니다.

또한 충분한 매개변수, 컴퓨팅 성능 및 훈련 데이터가 있으면 Transformer(대규모 언어 모델에 사용되는 아키텍처)는 단일 모델을 사용하여 여러 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다. 최근까지 딥러닝 모델은 하나의 작업만 수행하는 데 적합하다고 생각되었기 때문에 이는 중요합니다. 이제 대규모 언어 모델은 제로샷 및 소수 스냅샷 학습을 통해 여러 작업을 수행할 수 있으며 확장 시 새로운 기능도 보여줄 수 있습니다.

ChatGPT는 대규모 언어 모델의 최신 기능을 완벽하게 보여줍니다. 단일 대화에서 코딩, Q&A, 텍스트 생성 및 기타 여러 작업을 수행할 수 있습니다. RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)라는 훈련 기술 덕분에 지침을 더 잘 따르게 됩니다.

GPT-4 및 기타 다중 모달 언어 모델은 대화에 이미지와 음성 메시지를 포함하는 등 새로운 기능을 보여주고 있습니다.

GPT-4의 좋은 응용 프로그램은 무엇입니까?

과학적 성과를 넘어서면 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델이 어떤 응용 프로그램을 제공할 수 있는지 생각해 볼 수 있습니다. 사람들의 경우 대규모 언어 모델이 적용에 적합한지 여부를 결정하는 기본 원칙은 해당 모델의 메커니즘입니다.

다른 기계 학습 모델과 마찬가지로 대규모 언어 모델은 예측 기계입니다. 훈련 데이터의 패턴을 기반으로 수신한 입력 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하며 이를 매우 효율적으로 수행합니다.

다음 토큰 예측은 텍스트 생성과 같은 특정 작업을 위한 훌륭한 솔루션입니다. 대규모 언어 모델이 RLHF와 같은 지시 따르기 기술로 훈련되면 기사 작성, 텍스트 요약, 개념 설명, 질문에 답하는 등의 언어 작업을 수행하여 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 현재 대규모 언어 모델에 사용할 수 있는 가장 정확하고 유용한 솔루션 중 하나입니다.

그러나 대규모 언어 모델은 여전히 ​​텍스트 생성 기능이 제한되어 있습니다. 대규모 언어 모델은 종종 환각을 일으키거나 잘못된 것을 구성합니다. 그러므로 그것들을 지식의 원천으로 믿어서는 안됩니다. 여기에는 GPT-4가 포함됩니다. 예를 들어, 업계 전문가가 ChatGPT를 조사한 결과 딥 러닝의 작동 방식과 같은 복잡한 주제에 대해 매우 설득력 있는 설명을 생성할 수 있는 경우가 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 개념을 이해하지 못하는 사람에게 개념을 설명하려고 할 때 도움이 되었지만 ChatGPT가 사실적인 오류도 만들 수 있다는 사실을 발견했습니다.

텍스트 생성의 경우 업계 전문가의 경험 법칙은 익숙하고 출력을 확인할 수 있는 도메인에서만 GPT-4를 신뢰하는 것입니다. 도메인별 지식으로 모델을 미세 조정하거나 프롬프트 앞에 관련 정보를 추가하여 프롬프트에 대한 컨텍스트를 제공하는 등 출력의 정확성을 높이는 방법이 있습니다. 그러나 이러한 방법을 사용하려면 추가 지식을 제공하려면 해당 분야에 대해 충분히 알아야 합니다. 따라서 이러한 주제를 이미 알고 있지 않은 한 건강, 법률 자문 또는 과학에 대한 텍스트를 생성하는 GPT-4를 신뢰하지 마십시오.

코드 생성은 GPT-4의 또 다른 흥미로운 응용 프로그램입니다. 업계 전문가들은 GPT-3의 수정된 버전을 기반으로 하며 Codex라는 이름을 사용하는 GitHub Copilot을 검토했습니다. 코드 생성은 Copilot과 같은 IDE에 통합될 때 점점 더 효율적이 되고 기존 코드를 시나리오로 사용하여 대규모 언어 모델 출력을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 동일한 규칙이 여전히 적용됩니다. 완전히 감사 가능한 코드를 생성하려면 대규모 언어 모델만 사용하세요. 큰 언어 모델을 맹목적으로 신뢰하면 기능하지 않고 안전하지 않은 코드가 발생할 수 있습니다.

GPT-4의 나쁜 응용은 무엇입니까?

일부 작업의 경우 GPT-4와 같은 언어 모델은 예제를 해결할 수 있더라도 이상적인 솔루션이 아닙니다. 예를 들어, 자주 논의되는 주제 중 하나는 수학을 수행하는 대규모 언어 모델의 능력입니다. 다양한 수학적 벤치마크에서 테스트되었습니다. GPT-4는 복잡한 수학 테스트에서 매우 좋은 성능을 발휘하는 것으로 알려졌습니다.

그러나 대규모 언어 모델은 인간처럼 수학 방정식을 단계별로 계산하지 않는다는 점에 주목할 가치가 있습니다. GPT-4에 "1+1=" 프롬프트가 제공되면 사람들에게 정답이 제공됩니다. 그러나 그 뒤에서는 "추가" 및 "이동" 작업을 수행하지 않습니다. 다른 모든 입력과 동일한 행렬 연산을 수행하여 시퀀스의 다음 토큰을 예측합니다. 이는 결정론적 질문에 확률론적 답변을 제공합니다. 이것이 GPT-4 및 기타 수학적 대형 언어 모델의 정확성이 훈련 데이터 세트에 크게 의존하고 우연에 따라 작동하는 이유입니다. 매우 복잡한 수학 문제에서는 놀라운 결과를 얻었지만 간단한 초등 수학 문제에서는 실패하는 모습을 볼 수도 있습니다.

GPT-4가 수학에 유용하지 않다는 의미는 아닙니다. 한 가지 접근 방식은 대규모 언어 모델과 수학적 솔버를 결합하는 등 모델 확대 기술을 사용하는 것입니다. 대규모 언어 모델은 프롬프트에서 방정식 데이터를 추출하여 솔버에 전달하고, 솔버는 결과를 계산하고 반환합니다.

GPT-4의 또 다른 흥미로운 사용 사례는 Khan Academy가 수행하는 작업입니다. 그들은 대규모 언어 모델 코스를 온라인 학습 플랫폼에 통합하여 학습자를 위한 교사와 교사를 위한 보조자 역할을 합니다. 이는 GPT-4가 출시되었을 때 OpenAI가 광고한 파트너 중 하나였으므로 코스 내용에 따라 GPT-4를 미세 조정했을 수 있습니다. 또한 모델은 플랫폼의 콘텐츠와 잘 통합되어 시나리오를 제공하고 오류를 줄입니다. 그러나 GPT-4가 수학 문제를 해결하기 위해 설계된 것이 아니라 학생과 교사가 수학 개념을 배우고 가르치도록 안내한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

제품으로서의 GPT-4

사용자가 GPT-4가 자신의 애플리케이션에 적합한지 여부를 결정하면 제품 관점에서 보아야 합니다. GPT-4에서 생성된 각 토큰은 수천억 번의 작업의 결과입니다. 사용자가 스스로에게 물어봐야 할 첫 번째 질문은 "내 애플리케이션에 그러한 계산이 필요한가?"입니다. 실제로 GPT-4가 완벽한 답변을 제공하더라도 더 간단하고 빠르며 저렴한 솔루션이 있을 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 많은 경우 정규식과 같은 간단한 솔루션이 정보를 추출하는 데 더 효과적입니다.

실제로 업계 전문가들은 ChatGPT와 흥미로운 대화를 나누며 ChatGPT에 "GPT-ify"가 무엇을 의미하는지 물었습니다. ChatGPT는 이를 "특정 작업이나 문제에 적용되는 GPT-3 또는 GPT-Neo와 같은 GPT(Generate Pretrained Transformer) 아키텍처를 기반으로 하는 언어 모델의 기술 및 기능"이라고 설명합니다.

그러자 업계 전문가가 GPT-ify에 요청할 수 있습니다. GPT를 사용하여 필요하지 않은 작업을 수행하는 사람들을 조롱하는 데 사용됩니다. ChatGPT는 다음과 같이 응답했습니다. "예, GPT-ify는 누군가가 복잡한 언어 모델이 필요하지 않은 작업이나 문제에 대해 GPT를 과도하게 사용하거나 남용하고 있음을 암시하기 위해 냉소적이거나 ​​냉소적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 누군가 사전 -간단한 쇼핑 목록을 생성하기 위해 훈련된 GPT 모델, 누군가는 '쇼핑 목록을 GPT화'했다고 농담할 수도 있습니다.”

그러므로 다른 옵션을 탐색하지 않고 제품을 GPTify하지 마세요. 다른 모든 기술과 마찬가지로 GPT-4는 제품 도구 상자에 있는 많은 도구 중 하나로 간주되어야 합니다. ChatGPT가 조언했듯이 "핵심은 현재 작업의 특정 요구 사항과 제약 조건을 기반으로 작업에 적합한 도구를 선택하는 것입니다."

위 내용은 GPT-4 애플리케이션에 대해 어떤 정보를 알아야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!