Stephen Wolfram의 최신 기사는 OpenAI가 설계한 대규모 언어 모델인 ChatGPT의 작동 방식을 자세히 살펴보고 성공의 이유를 탐구합니다. 다른 유사한 모델과 마찬가지로 ChatGPT는 방대한 양의 데이터로 훈련된 고급 신경망에 의존합니다. 그러나 이전 모델과 달리 ChatGPT는 다양한 대화 프롬프트에 응답할 수 있는 사람과 유사한 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다. 자연어를 이해하고 응답하는 이 기능은 ChatGPT를 이전 제품과 차별화하는 것입니다. Wolfram은 ChatGPT의 성공 비결은 책, 기사, 심지어 소셜 미디어를 포함한 다양한 소스의 텍스트를 포함하여 학습된 방대한 양의 데이터에 있다고 말합니다. 이 데이터는 신경망이 언어의 패턴을 인식하도록 훈련하는 데 사용되어 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 아래 버튼을 사용하여 원본 외부 기사를 여십시오.