데이터리드가 될 예정입니다.

자연어처리(NLP)를 찍먹해본 경험이 있다면 GPT와 BERT, 이 2개의 모델은 한 번쯤은 들어봤으리라 생각한다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)은 자연어처리에 사용되는 대표 모델이다. 나 또한 자연어처리에 관심이 있는 사람으로써, 이 2개의 모델을 들어보고 활용한 서비스도 여럿 봐왔다. *요새 이슈인 챗GPT도 대표적으로 GPT 모델을 활용하여 만들어진 AI이다. 하지만 이 2개의 모델 차이가 뭐냐라는 질문에는 대답하지 못할만큼 얕은 지식의 소유자였다. 그렇기 때문에 이번에 2가지 모델의 차이점을 알아보고 정리해보았다. 모델 구조 GPT는 트랜스포머 ..

요새 챗GPT가 이슈이다. 아니, ‘아직까지 이슈이다라는 말이 정확하겠다. 핫토픽으로 등장한지 꽤 되었는데도 아직도 뜨거운 감자로 IT 관련 뉴스기사 랭킹을 독차지하고 있으니 말이다. IT 관련 업종이 아닌 내 친구들도 모두 챗GPT에 대해 알고 있고, 대다수가 한 번 이상 써봤을 정도니 말 다했다. 나도 업무에서 막히는 부분이 나올 때마다 이제는 구글링을 하는 게 아니라 챗GPT한테 물어보는 경우가 더 많아졌다. 하루에도 몇 번씩 챗GPT에 접속하고 질문을 던지다보니 궁금증이 생겼다. 왜 "챗-GPT"일까? '챗'은 서로 채팅(Chat)하며 사용자의 궁금증을 해결하는 방식이니까 이해가 되는데, 'GPT'는 왜 붙어진 이름일까? 챗GPT 이후 등장한 비슷한 형식의 AI인 트루스GPT, 오토GPT도 앞의 ..