● “1부. 자연어 처리와 ChatGPT”에서는 ChatGPT의 기초적인 이해를 위한 필수적인 내용을 다루고 있습니다. ChatGPT와 같은 현대의 자연어처리(NLP : Natural Language Processing)의 발전 과정과 함께, 동작 원리를 이해할 수 있는 핵심 기술인 다음의 5가지 개념을 살펴봅니다. 또 ChatGPT, 뤼튼(Wrtn), MS 코파일럿, 네이버 클로바 X와 같은 주요 생성형 AI 사용법을 소개합니다.
- 토큰화(Tokenization): 문장을 인공지능이 처리하는 작은 단위(토큰)로 쪼개기.
- 임베딩(Embedding): 문장을 컴퓨터가 사용하는 숫자로 변환.
- 어텐션(Attention): 임베딩 된 문장에서 단어가 다른 단어들과 상호작용하는 방식을 찾는 인공지능 기술.
- 프리-트레이닝(Pre-Training): 인공지능 모델을 학습시키는 과정.
- 전이학습(Transfer Learning): 이미 학습된 인공지능 모델을 활용하여 새로운 인공지능 모델을 학습시키는 기술.
● “2부. ChatGPT 활용”에서는 ChatGPT를 실제 업무에 활용하는 방법에 대해 소개합니다. 프롬프트 작성 팁, 기본 활용 방법, 확장프로그램을 활용한 기능 강화, 시각화 코드 생성, 보도자료 작성, 기획안 작성 등 다양한 활용 사례를 제시합니다. 또한 회사에서 대형 언어 모델을 업무에 도입하기 위한 절차와 고려 사항을 다룹니다. 2부의 주된 내용은 다음과 같습니다.
- 프롬프트 작성 팁: ChatGPT 프롬프트의 구성과 작성 원칙
- ChatGPT 기본 활용: 이메일 작성, 문서 작업, 번역 등 일상적인 작업 사례
- ChatGPT 고급 활용: 보도자료 작성, 기획안 작성, 재무 분석 등 기업과 조직에서의 업무 사례
- 사내 정보 기반 생성: 기업 내의 데이터를 활용한 질의응답
- 기업 도입 시 고려 사항: 대상 업무, 모델 선정, 프로젝트 팀 구성 등 대형 언어 모델 도입 시 고려 사항
● “3부. 활용 유의사항과 미래”에서는 ChatGPT를 활용할 때 주의해야 할 사항과 미래의 가능성에 대해 살펴봅니다. 환각, 지식 단절, 보안, 저작권 등과 같은 LLM의 유의사항과 함께, GPT-4의 신기능에 대해서도 소개합니다. 3부에서 다루는 주된 내용은 다음과 같습니다.
- 환각(Hallucination): 사실이 아닌 잘못된 정보를 제공하는 문제와 그에 대한 대응 방법
- 지식단절(Knowledge Cut-Off): 특정 모델이 갖고 있는 정보의 한계점
- 보안(Security): 개인정보나 기업의 비밀 등의 유출 가능성
- 저작권(Copyright): 인공지능 훈련 데이터 및 생성 결과물의 저작권 문제
● 본 책은 ChatGPT를 이해하고 활용하기 위한 기본적인 가이드로서, 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 내용을 구성했습니다. 독자 여러분의 업무와 생활에서 ChatGPT를 유용하게 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
[주제요약]
● 챗GPT의 기반 기술, 자연어 처리의 발전 역사과 챗GPT의 탄생 과정
● 챗GPT를 구성하는 5가지 핵심 기술 요소와 동작원리에 대한 쉬운 설명
● 챗GPT, 뤼튼, MS 코파일럿, 네이버 클로바X 등과 같은 생성형 AI 사용방법
● 챗GPT 프롬프트 작성 팁과 다양한 기본 활용 사례 소개
● 챗GPT의 특정 분야(기획, 프로그래밍, 재무, 투자) 업무 적용 예시 소개
● 대형 언어 모델의 기업 도입 프로세스에 대한 구체적인 가이드라인 소개
● 대형 언어 모델의 활용 시 유의사항과 챗GPT의 신기능
● 기술적 혁신들이 가져올 미래의 도전과 기회
