GPT프롬프트 자격증 과정 커리큘럼

제1장 “GPT 기원과 발전“에서는 언어 모델의 역사와 챗봇의 발전 과정을 탐색합니다. 이 장은 챗봇의 초기 단계부터 인터넷의 등장, 스마트폰과의 결합, 딥러닝을 통한 진화, 그리고 최신의 GPT 시리즈까지 언어 모델의 발전을 다룹니다.

1. 언어 모델의 역사와 진화:

   1. 1960년대에 Joseph Weizenbaum이 개발한 ELIZA는 상담 역할을 하는 최초의 챗봇으로, 사용자의 입력을 분석하고 사전 정의된 규칙을 사용하여 응답했습니다.
   2. 1972년, Kenneth Colby는 정신 분열증 환자를 모방하는 챗봇 PARRY를 개발했으며, 이는 ELIZA보다 더 복잡한 패턴 매칭 기술을 사용했습니다.
   3. 인터넷의 출현과 함께 챗봇 기술이 폭발적으로 성장했으며, 월드 와이드 웹의 성장으로 챗봇이 새로운 사용자 경험을 제공하는 방법으로 활용되기 시작했습니다.
   4. 스마트폰과 메시징 앱의 발전으로 대중화된 Siri, Google Now, Cortana, Alexa 등의 음성 기반 개인 비서 애플리케이션이 등장했습니다.
   5. 딥러닝의 발전과 함께 챗봇은 더 복잡한 대화를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추게 되었으며, Google의 Meena, Facebook의 Blender, OpenAI의 GPT 시리즈 등이 등장했습니다.

     2. 자연어 처리와 GPT의 발전:

• • 자연어 처리(NLP)의 발전은 규칙 기반 시스템에서 시작해 신경망과 딥러닝을 거쳐 현재의 GPT 시리즈와 같은 첨단 모델에 이르렀습니다.
  • 초기에는 패턴 매칭과 대체 규칙을 사용해 대화를 수행하는 ELIZA와 같은 모델이 있었습니다.
  • 머신러닝의 탄생과 함께 신경망, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등 다양한 알고리즘이 자연어 처리 분야에 도입되었습니다.
  • 딥러닝의 활용과 함께 Word2Vec, GloVe와 같은 단어 임베딩 기술과 순환 신경망(RNN), LSTM을 사용한 시퀀스 처리 기법이 발전했습니다.
  • GPT 시리즈의 등장은 자연어 처리에 있어 혁신적인 발전을 이루었으며, GPT-1부터 최신 버전인 GPT-4까지 자연어 생성과 이해 능력이 지속적으로 향상되었습니다.

이 장은 챗봇과 자연어 처리 기술의 역사적 발전과 GPT 모델의 진화 과정을 통해 언어 모델의 발전을 종합적으로 이해하는 데 초점을 맞춥니다.