GPT 썸네일형 리스트형 OpenAI GPT store 공개 - 내가 가진 아이디어로 노코딩 챗봇 개발 & 수익화하기 지난 11월 GPTs 기능이 공개된 후 300만 이상의 커스텀 ChatGPT가 생성되었다고 한다. 이미 많은 빌더들이 자신이 만든 GPTs를 다른 사람들도 쓸 수 있도록 공유하기도 했다. 이에 OpenAI는 1월 10일, ChatGPT Plus, Team, Enterprise 고객을 대상으로 GPT store을 론칭하였다. 현재 DALLE 활용하기, 글쓰기, 연구, 프로그래밍, 교육 등 다양한 분야에서 인기를 끌고 있는 GPTs를 GPT store의 커뮤니티 리더보드를 통해 확인할 수 있다. 예를 들어 아래와 같은 GPTs 어플리케이션이 트렌딩 하고 있다: AllTrails : 맞춤형 트레일 추천 Consensus : 2억 개의 학술 논문에서 결과를 검색하고 결과를 종합 Code Tutor : 코딩 기술.. 더보기 GPT-4 : OpenAI의 '가장 진보된 AI 시스템' 공개 지난 3월 14일, OpenAI가 모델의 scaling에 대한 최첨단 연구의 결과물인 GPT-4을 발표하였다. GPT-4은 이미지와 텍스트를 입력받아 해당 인풋을 바탕으로 텍스트를 출력해낼 수 있는 대규모 멀티모달 모델이다. 공개된 영상에 따르면 GPT-4의 학습은 지난 8월에 끝지만, 모델을 발표하기까지의 6개월간 모델을 더 안전하고, 유용하며, 인간의 가치에 상응하도록 하는 작업을 거쳤다고 한다. 이 과정을 통해 내부적으로 ▲모델의 오용(adversarial usage) ▲원하지 않는 내용(unwanted content) ▲개인정보 이슈(privacy concern) 등에 대한 내부 가이드라인을 세웠다고 한다. " GPT-4은 인류의 삶에 유용하고, 실용적인 보조자로서의 역할을 수행할 것으로 기대한다.. 더보기 챗GPT는 어떻게 학습되었을까 - Human Feedback Reinforcement Learning (RLHF) 주요 출처 및 참고자료: https://huggingface.co/blog/rlhf MOTIVATION 최근 발표된 언어 모델은 사람이 입력한 프롬프트로부터 다양하고 그럴듯한 텍스트를 생성하는 데에 있어 뛰어난 능력을 보였다. 하지만 텍스트를 정의하는 것은 본직적으로 어려운 일인데, 이 기준이 주관적이고 상황에 따라 다르기 때문이다. 예를 들어 이야기를 쓸 때에는 창의성이 필요하고, 정보성 문단은 사실적이어야 하며 코드 스니펫과 같은 것은 실행 가능해야 한다. 이렇게 복잡한 속성들을 담은 loss function을 설계하는 것은 거의 불가능하다. 따라서 대부분의 언어모델은 cross entropy를 사용해 다음 토큰을 예측하는 태스크를 통해 학습한다. 이 loss는 좋은 텍스트를 생성했는지 판단하기에 직.. 더보기 이전 1 다음
