IT를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서

이번에 두번째로 읽게 된 '멀티모달 생성AI인사이드'는 최근 챗GPT4.0에서 지원해주고 있는, 텍스트 to 텍스트/이미지/음성등의 멀티모달이 본격화되면서 향후 이에 대한 다양한 분야의 발전 가능성이 있을거 같아 신청했었다. 책을 읽고 난 소감을 결론부터 얘기하자면, 개인적으로 작년부터 올해까지 LLM과 생성형AI 관련 책들도 생성형AI 전체를 조망하는데 가장 좋은 책으로 꼽을수 있을 거 같다. 참고로, 작년 도서들은 개인적으로 구매했었던 책들이었다. 그 이유중의 하나는 기존의 다른책들 역시 이런 내용들을 포함하고는 있으나 어느 한쪽에 치우치는 경향들이 있었다. 그러나, 이 책에서는 관련 내용을 쉽게 설명하고, 도표등을 통해서 핵심요약까지 해주어 내용을 이해하기 쉬울 뿐만 아니라 정리까지 깔끔하게 마무리..

프롤로그 작년에 국내의 K대학원을 다니면서 6개월간 나름 LLM을 포함한 체계적인 공부를 하기도 했었다. 그리고, GPT4.0의 유료버전을 업무상 종종 사용하곤 한다. 그러나, 현업에서 자주 사용하지 않아서인지 개념이 모호해 가던 시점이었다. 그리고, 시중에서 챗GPT라는 제목의 몇몇 책을 보았으나, 대부분 개론과 인문학적 서적에 가까웠었다. 그러던 중, 우연치않게 좋은 기회에 한빛미디어에서 이번에 내놓은 'GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발' 부제는 오픈AI API와 최신 GPT 모델로 창의적 앱 구축하기라는 책을 보게 되었다. 결론부터 얘기하자면, LLM에 대한 개념과 이론, 오픈AI의 GPT버전별 차이점,GPT의 고급기능, GPT의 API를 이용하거나 Langchain을 이용한 구현을 원하는 초급..

GPT1부터 4까지 자세히 비교하면서 GPT4를 소개한 글이 있어 공유합니다. 본문의 내용은 원문을 기반으로 제가 임의로 작성한 내용들도 있으니, 꼭 원문을 보시길 추천합니다. ^^ 🔔 GPT history(?) 모델명: 출시시기 / 파라미터수 / 특징 🚩 GPT-1: 2018년 / 1,700만개 / Unlabeled 데이터 학습, 특정 주제 분류, 분석등의 응용작업 🚩 GPT-2: 2019년 / 15억개 / 비지도 학습 기반의 패턴인식으로 대용량 데이터 학습 🚩 GPT-3: 2020년 / 1,750억개 / 자가학습 레이어로 파라미터수 100백 이상 증가, 사람처럼 글 작성, 코딩, 번역, 요약 가능 🚩 InstructGPT: 2022년 / 인간피드백기반 강화학습(RLHF)적용, 답변의 정확도와 안정성 ..