ChatGPT

ChatGPT란
자연어 처리를 위해 개발된 대형 언어 모델(LLM)
대화식 챗봇 & 분류 & 요약 & 질의응답 시스템

NLP

• 자연어처리
• 인간의 언와 컴퓨터 간의 상호 작용을 다루는 인공 지능의 한 분야
• 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성하여 인간과 기계 간의 보다 자연스럽고 효과적인 의사소통을 가능하게 하는 것을 목표로 한다.
• 자연어 데이터를 분석하고 처리하기 위해 기계학습, 딥러닝 및 언어학을 포함한 광범위한 기술과 방법을 포함한다.
• Deep learning-based prenatal reading application using NLP

NLP 원리
NLP(Natural Language Processing)의 원칙은 언어가 계산 방법을 사용하여 분석하고 이해할 수 있는 복잡한 시스템이라는 생각을 기반으로 합니다. NLP에는 몇 가지 주요 원칙이 있습니다.

• 텍스트 전처리: NLP 알고리즘이 효과적이려면 깨끗하고 일관된 데이터가 필요합니다. 텍스트 사전 처리에는 구두점 및 중지 단어와 같은 데이터에서 노이즈를 제거하고 텍스트를 일반적인 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

• 토큰화: 토큰화에는 텍스트 조각을 더 작은 부분 또는 토큰으로 나누는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 통해 텍스트를 보다 쉽게 ​​분석하고 이해할 수 있습니다.

• 품사 태깅: 품사 태깅은 명사, 동사 또는 형용사와 같은 해당 품사로 텍스트의 각 단어에 레이블을 지정하는 것입니다. 이 정보는 문장의 구조를 이해하고 단어 간의 관계를 식별하는 데 유용합니다.

• 명명된 엔터티 인식: 명명된 엔터티 인식에는 사람, 조직 및 위치와 같은 텍스트 조각에서 명명된 엔터티를 식별하고 분류하는 작업이 포함됩니다. 이 정보는 정보 검색 및 감정 분석과 같은 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.

• 감정 분석: 감정 분석에는 NLP 기술을 사용하여 텍스트에 표현된 감정이나 감정을 결정하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 제품이나 서비스에 대한 여론을 이해하는 데 유용할 수 있습니다.

전반적으로 NLP의 원칙은 가치 있는 통찰력을 추출하고 인간과 기계 사이의 효과적인 의사소통을 가능하게 하기 위해 자연어 데이터를 분석하고 이해하기 위해 계산 기술을 사용하는 것을 포함합니다.

chatGPT와 NLP의 연관성

ChatGPT는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자 입력에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하는 언어 모델의 예입니다. NLP는 기계가 자연어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다.

ChatGPT는 일련의 단어를 처리하고 일관된 텍스트를 생성하기 위해 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 일종의 딥 러닝 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 사전 교육을 받고 텍스트 생성, 질문 답변 또는 감정 분석과 같은 특정 작업에 대해 미세 조정됩니다.

즉, ChatGPT는 딥 러닝 모델과 대량의 훈련 데이터를 활용하여 사용자 입력에 대한 자연어 응답을 생성하는 NLP 응용 프로그램입니다. ChatGPT의 성공은 기계가 보다 자연스럽고 효과적인 방식으로 인간과 통신할 수 있도록 하는 NLP의 힘과 잠재력을 보여줍니다.