ChatGPT가 알려주는 AI지식.

OPENAI의 GPT3기반 ai 챗봇 ChatGPT가 베타테스팅 중이다.

https://chat.openai.com/chat

ChatGPT

위의 링크에서 테스트 해볼 수 있으나, 대기열이 많아서 접속이 어려울 수 있다.

 

처음에는 모델 입장에서 조금 심술궂을 수 있는 질문을 해봤다.

 

Q. what is 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10?(10의 10승의 10승의 10승의 10승이 뭐야?)

A.10 to the power of 10 to the power of 10 to the power of 10 to the power of 10 is a very large number. To give you an idea of how large it is, it is a number that has over 3,000 digits. It is so large that it is difficult to comprehend, and it is almost impossible to write out in full. Because it is such a large number, it is often used as a way to represent the concept of infinity in mathematics.

 

언어 모델이 숫자에 취약한 경향이 있어서, 해당 질문을 넣어봤는데, 꽤나 잘 답변하였다.

10의 10승을 5번 했을때, 계산할 숫자가 매우 커지기 때문에, 이 정도로 큰 숫자를 모델이 판단 할 수 있을지가 궁금했는데, 10의 10승을 5번 한것 까지는 모델의 예상 범주에 들어왔던 것 같다.

 

그래서 더 많은 숫자계산을 요하는 질문을 해봤다.

 

Q.what is 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10 pow 10?

 

이번엔 더 많은 10의 10승을 넣어봤다.(일종의 billion laughs공격? 이라고 할수도 있을 것 같다.) 모델이 이러한 큐를 처리할 수 있을지 에 대해 궁금했는데,  처리하지 못하고 에러가 발생했다. 10의 10승을 5번 곱한 것 까지가 모델의 처리 가능 범주였고, 10의 10승을 6번 곱한 것 부터는 모델이 처리하지 못했다. (5e34자리수 계산이니 당연한 결과긴 하다)

 

그 뒤로는 인공지능에서 면접관이 할 수 있을만한 질문들을 넣어봤다.

 

Q.LSTM에 대해 설명해줄래?

A.

LSTM(Long Short-Term Memory)은 인공 신경망의 일종입니다. 일반적인 신경망과 달리 LSTM은 장기 의존성을 잘 다룰 수 있는 구조로 되어 있습니다. 이는 시계열 데이터나 자연어 등의 문제에서 유용하게 사용됩니다. LSTM은 일반적인 신경망의 순전파와 역전파 뿐만 아니라 출력 상태, 셀 상태 등의 추가적인 개념을 가지고 있어서 좀 더 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 장기 의존성이 있는 문제를 잘 풀 수 있게 됩니다.

 

Q.LSTM을 딥러닝을 모르는 대학생에게 설명하는 것처럼 설명해줄래?

A.

LSTM(Long Short-Term Memory)은 시계열 데이터나 자연어 등을 처리하는데 유용한 인공 신경망의 일종입니다. 일반적인 신경망은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하는데 집중하지만, LSTM은 출력 상태와 셀 상태 등의 추가적인 개념을 가지고 있어서 장기 의존성이 있는 문제를 잘 풀 수 있게 됩니다. 예를 들어 시계열 데이터의 경우 이전의 값이 현재의 값에 영향을 미치는 경우가 많습니다. 이를 잘 모델링하는 것이 LSTM의 장점인데, 이를 이용해 시계열 데이터의 예측이나 자연어 문장의 의미 분석 등을 수행할 수 있습니다.

 

Q.조금 더 자세히 설명해줘

A.

LSTM(Long Short-Term Memory)은 장기 의존성이 있는 데이터를 처리하는데 유용한 인공 신경망 모델입니다. 일반적인 신경망은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하는 것이 목적이지만, LSTM은 출력 상태와 셀 상태 등의 추가적인 개념을 사용해 장기 의존성이 있는 문제를 잘 풀 수 있게 됩니다. 출력 상태는 현재 시점의 출력값을 의미하고, 셀 상태는 이전 시점의 정보를 기억하는데 사용됩니다. 이를 이용해 시계열 데이터의 예측이나 자연어 문장의 의미 분석 등을 수행할 수 있습니다. LSTM은 시계열 데이터나 자연어 등 문제의 특성을 잘 반영하는 입력 구조를 가지고 있기 때문에 이러한 문제를 잘 풀 수 있는 모델로 잘 알려져 있습니다.

 

Q. CNN에 대해 설명해줘

A.

CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상 등에서 사용되는 인공 신경망 모델입니다. CNN은 일반적인 신경망과 달리 입력 데이터의 공간적 구조를 고려하는 구조로 되어 있습니다. 예를 들어 이미지는 각 픽셀이 이웃한 픽셀과 상관관계가 있는 경우가 많습니다. 이러한 공간적 구조를 고려하는 것이 CNN의 특징입니다. CNN은 이미지의 특징을 추출하는 다층 합성곱 계층과 이를 출력하는 완전 연결 계층으로 구성되어 있습니다. 이를 통해 이미지의 특징을 추출해 이미지 분류나 영상 분석 등의 문제를 풀 수 있습니다.

 

 

Q.NLP에서의 Relation Extraction Task는 어떤 식으로 응용할 수 있을까?

A. 에러가 발생하였다. ChatGPT가 답하기 어려운 문제였던 것 같다.

 

Q.오토인코더에 대해 더 자세히 설명해줘

A.

오토인코더는 인공 신경망의 한 유형으로, 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고 이를 압축하여 저장하는 모델입니다. 이를 통해 입력 데이터의 중요한 특징을 자동으로 추출하고, 입력 데이터의 차원을 축소하여 더 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 합니다.

오토인코더는 일반적으로 인공 신경망의 구조를 가지며, 입력 데이터를 인코더 부분으로 전달하고 이를 일련의 층으로 처리합니다. 이때 인코더는 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고 이를 압축하여 잠재 벡터로 저장합니다. 잠재 벡터는 인코더의 출력과 동일한 차원을 가지며, 이를 디코더로 전달하여 원래의 입력 데이터를 최대한 정확하게 복원하는 것이 목표입니다.

오토인코더는 다음과 같은 용도 <- 여기까지만 출력하고 짤림.

 

ChatGPT를 활용해서 면접준비를 해도 될 정도로 너무 잘 답변했다.. 출력제한이 있는것이 너무 아쉽다. 더 알려줘~~~!