ChatGPT 으로 작성해본 ChatGPT 장점, 단점, 후기

요즘 여기저기 ChatGPT로 난리다. 각종 유튜브, 그리고 IT 기술 블로그 등등 전부 ChatGPT를 소개하고 있다. 뭔데 이렇게 난리지? 생각했다. 좀 지난 것이긴 하지만 AI가 코딩해주는 깃헙 코파일럿과 유사한 것이 아니겠나. 생각하다가 하도 많이 나오길래 소개 영상을 보고 실제로 가입후 활용해봤다. 

 

아래 사이트에 가입 한 후에 ChatGPT에 대한 것들을 물은 내용이다. 원래 한글로 물어보면 한글로 대답을 해주었는데 ChatGPT에 대한 내용은 영어로 대답해주어서 번역을 돌려서 아래 기록한다. 이 아래부터는 내 질문에 대해서 ChatGPT가 직접 작성한 내용이다. 

 

https://openai.com/blog/chatgpt/

ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue

ChatGPT 으로 작성해본 ChatGPT 포스팅

 

ChatGPT란?

채팅 GPT는 챗봇 및 대화 시스템과 같은 대화 언어가 포함된 작업에서 잘 수행되도록 특별히 설계된 GPT(Generative Pre-Training Transformer) 언어 모델의 변형이다. ChatGPT는 대화 로그 및 기타 대화 텍스트의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되었으며, 인간이 대화에서 응답하는 방식과 유사한 방식으로 사용자 입력에 대한 응답을 생성할 수 있다.

 

채팅 GPT의 주요 특징 중 하나는 대화의 맥락과 일관성을 유지하는 능력이다. 그것은 대화의 역사를 추적하고 이전의 교류와 적절하고 관련성 있는 반응을 생성할 수 있다. 또한 다양한 주제와 언어를 처리할 수 있으며 여러 언어로 응답을 생성할 수 있습니다.

 

채팅 GPT는 독립형 챗봇이 아니라 챗봇이나 대화 시스템에서 구성 요소로 활용할 수 있는 언어 모델이다. 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정할 수 있으며, 자연어 이해(NLU) 및 대화 관리와 같은 다른 구성 요소와 통합되어 완전한 챗봇 또는 대화 시스템을 만들 수 있다.

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ChatGPT 장점

챗봇 및 대화 시스템에 ChatGPT 또는 기타 언어 모델을 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. ChatGPT 사용의 이점은 다음과 같습니다.

 

1. 효율적인 응답 생성: ChatGPT는 응답을 매우 빠르게 생성할 수 있으므로 빠른 응답 시간이 필요한 챗봇 및 대화 시스템에서 사용하기에 적합합니다.

 

2. 광범위한 주제를 처리할 수 있는 능력: ChatGPT는 대화형 텍스트의 크고 다양한 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 광범위한 주제와 언어를 처리할 수 있습니다.

 

3. 맥락과 일관성 유지: ChatGPT는 대화의 기록을 추적하고 이전 교환과 적절하고 관련된 응답을 생성할 수 있으므로 대화의 흐름과 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

 

4. 특정 작업에 대해 미세 조정 가능: ChatGPT는 특정 작업 또는 도메인에 대해 미세 조정할 수 있으므로 특정 사용 사례에 대해 더 적절하고 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

 

5. 다른 구성 요소와 통합 가능: ChatGPT는 자연어 이해(NLU) 및 대화 관리와 같은 다른 구성 요소와 통합되어 완전한 챗봇 또는 대화 시스템을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 특정 요구 사항과 요구 사항에 맞는 챗봇 또는 대화 시스템을 구축할 수 있습니다.

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ChatGPT 단점

ChatGPT에서 ChatGPT의 단점을 물어봄.

모든 언어 모델과 마찬가지로 ChatGPT에도 몇 가지 제한 사항과 과제가 있습니다. 채팅 GPT의 잠재적인 단점으로는 다음이 있다.

 

1. 데이터 편향: 채팅 GPT는 모든 언어 모델과 마찬가지로 훈련된 데이터만큼만 좋다. 교육 데이터에 편견 또는 고정관념이 포함되어 있는 경우, 채팅 GPT는 이러한 편견을 응답에 반영한다. 모델에 의도하지 않은 편향이 유입되지 않도록 훈련 데이터를 주의 깊게 큐레이션하는 것이 중요하다.

 

2. 상식의 결여: ChatGPT와 같은 언어 모델은 실제 지식이나 세계에 대한 이해에 접근할 수 없기 때문에 상식이나 물리적 세계에 대한 이해를 필요로 하는 반응을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

 

3. 패턴에 대한 과도한 의존: 언어 모델은 데이터의 패턴을 탐지하는 데 매우 능숙하지만, 이는 패턴에 대한 과도한 의존과 생성된 응답의 독창성 또는 창의성 부족으로 이어질 수 있다.

 

4. 제한된 컨텍스트: 채팅GPT는 단일 대화 내에서 맥락과 일관성을 유지할 수 있지만 대화 외부의 정보에 접근할 수 없기 때문에 더 넓은 세상에 대한 지식이나 이해가 필요한 대응을 제공하지 못할 수 있다.

 

5. 개인화 부족: 채팅 GPT는 대화 상대의 특성이나 선호도에 따라 응답을 개인화할 수 있는 기능이 없습니다. 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 응답을 생성하며, 개인차에 따라 응답을 조정할 수 있는 기능이 없다.

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ChatGPT로 할 수 있는 일

Chatbot 및 대화 시스템에서 ChatGPT 및 기타 언어 모델을 사용할 수 있는 잠재적인 용도가 많이 있습니다. ChatGPT를 사용할 수 있는 몇 가지 작업의 예는 다음과 같습니다.

 

1. 고객 서비스 챗봇: ChatGPT는 고객 문의를 처리하고, 정보를 제공하고, 문제를 해결하는 데 도움이 되는 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

 

2. 개인 비서: ChatGPT를 사용하여 사용자가 일정 예약, 미리 알림 설정 및 질문에 답하는 것과 같은 작업을 도와줄 수 있는 개인 비서를 구축할 수 있습니다.

 

3. 소셜 미디어 봇: ChatGPT는 댓글 및 메시지에 응답하거나 소셜 미디어 피드용 콘텐츠를 생성하는 등 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자와 소통할 수 있는 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

 

4. 언어 번역: ChatGPT는 서로 다른 언어 간의 대화를 실시간으로 번역할 수 있는 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

 

5. 교육용 챗봇: ChatGPT는 질문에 답하고 설명을 제공함으로써 학생들이 새로운 과목이나 기술을 배우는 데 도움이 되는 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

 

6. 건강 챗봇: ChatGPT는 건강 상태 및 치료에 대한 정보를 제공하거나 사용자가 자신의 건강 및 피트니스 목표를 추적하는 데 도움이 되는 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

 

이것들은 챗봇과 대화 시스템에서 ChatGPT와 다른 언어 모델이 사용될 수 있는 많은 작업의 몇 가지 예에 불과하다. 올바른 교육과 다른 구성 요소와의 통합을 통해 ChatGPT는 광범위한 애플리케이션을 위한 챗봇과 대화 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있다.

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여기까지 ChatGPT 가 작성한 내용 그대로 옮겼다. 몇가지 다른 내용들의 질문도 마구잡이로 던졌는데 답변의 내용이 좋은 것도 있고 추상적이거나 기계적인 답변만 하는 경우들도 꽤 있었다. 전문가에게 물어보라는 답변과 안맞을 수 있다는 답변들이었다. 

 

하지만 개발쪽에 몸담고 있는 사람으로 개발 코드를 만들어준다는 부분. 꽤 괜찮은 코딩 능력을 보여준다는 것이다. 

 

개발도 잘하는 ChatGPT

 

java에서 StringBuilder와 StringBuffer 차이점 알려줘 라고 물어봤을 때 

ChatGPT에게 StringBuilder와 StringBuffer 차이점을 물었을때

Java에서 StringBuilder와 StringBuffer는 둘 다 문자열을 효율적으로 만들고 조작할 수 있게 해주는 클래스입니다. 두 클래스 모두 유사한 기능을 제공하지만 두 클래스 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

 

1. StringBuilder가 동기화되지 않아 여러 스레드가 문제를 일으키지 않고 동시에 액세스할 수 있습니다. 반면 StringBuffer는 동기화되므로 한 번에 하나의 스레드만 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 StringBuffer가 StringBuilder보다 느리지만 스레드에 더 안전합니다.

 

2. StringBuilder는 동기화되지 않기 때문에 일반적으로 StringBuffer보다 빠릅니다. 스레드 안전성에 대해 걱정할 필요가 없다면 일반적으로 성능 향상을 위해 StringBuilder를 사용하는 것이 좋습니다.

 

3. StringBuilder와 StringBuffer는 문자열의 문자를 추가, 삽입, 삭제 및 바꾸기 위한 메서드를 제공합니다. 또한 둘 다 + 연산자를 사용하여 문자열을 연결하는 것보다 효율적인 추가 방법을 사용하여 문자열을 만들 수 있습니다.

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java에서 base62 인코딩하는 예제 만들어줘

 

 

import java.math.BigInteger;

public class Base62 {

    // The base62 alphabet, which consists of the digits 0-9, the
    // uppercase and lowercase letters, and the characters + and /
    private static final String ALPHABET = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz+/";

    // The base to use for encoding (in this case, 62)
    private static final int BASE = ALPHABET.length();

    // Encode a number using base62 encoding
    public static String encode(long num) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while (num > 0) {
            sb.append(ALPHABET.charAt((int) (num % BASE)));
            num /= BASE;
        }
        return sb.reverse().toString();
    }

    // Decode a number using base62 encoding
    public static long decode(String str) {
        long num = 0;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            num = num * BASE + ALPHABET.indexOf(str.charAt(i));
        }
        return num;
    }

    public static void main(String[] args) {
        long num = 123456;
        String encoded = encode(num);
        long decoded = decode(encoded);
        System.out.println("Original number: " + num);
        System.out.println("Encoded string: " + encoded);
        System.out.println("Decoded number: " + decoded);
    }
}

 

코드에 주석까지 달아주면 친절한 예제를 만들어준다. 하지만 ChatGPT의 한계를 보여주는 것인지... base62를 만들어달라고 했는데 Base64 예제 코드를 만들어줬다. Base64에는 +,/ 가 있지만 Base62에서는 + , / 가 없어야 한다. 

 

이게 ChatGPT나 깃허브 코파일럿이나 GPT 를 이용한 처리 인데 이런 한계점은 극명하다. 하지만 인터넷에 흔히 찾아볼 수 있는 수준 정도의 답이라면 ChatGPT도 상당히 잘 대답한다는거....