GPT-3(Generative Pre-training Transformer-3)는 코드를 생성 할뿐만 아니라 인간과 유사한 스토리를 생성 할 수 있으며 광범위한 유틸리티와 함께 이전의 사전 훈련 된 언어 모델보다 상대적으로 더 진보 된 일반화 된 지능으로 개발자와 프로그래머를 놀라게 했다.

이전에는 NLP 시스템이 몇 가지 예를 통해 학습하는 데 계속 어려움을 겪었다. 그러나 GPT-3을 사용하면 언어 모델이 이전의 고급 미세 조정 접근 방식으로 경쟁력에 도달하여 크게 개선될 수 있다. 즉, 1750억개의 학습 가능한 매개 변수와 함께 GPT-3를 사용하려면 개발자와 프로그래머가 신경망 기반 언어 모델의 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해해야 한다.

특히, 인터넷에서 수십억 단어에 대한 교육을 받은 덕분에 GPT-3는 CSS, JSX, Python 등으로 코드를 작성할 수 있다. 게다가 GPT-3 은 특정 작업에 대해 전혀 교육을 받을 필요가 없으며 제로 샷 작업을 수행할 수 있다. 학습에서는 다양한 NLP 데이터 세트에서 강력한 성능을 발휘하여 다양한 작업을 수행 할 수 있는 AI 세계에서 가장 큰 모델이다.

여기에, 구글 데이터 과학자로 머신러닝 분야에서 전문개발자인 바베시 바트(Bhavesh Bhatt)가 초보자도 쉽게 OpenAI의 GPT-3를 사용하여 혼자서 GPT-3 모델을 사용할 수 있는 방법과 GPT-3 모델을 구현할 수 있는 영상을 공개해 이를 공유해 본다. 그는 인도 붐바이에 거주하고 있으며, 지난 1월 애널리틱스 인디아 매거진(Analytics India Magazine)으로부터 권위있는 '40세 미만 데이터 과학자(Under 40 Data Scientist)' 상을 수상하기도 했다.

이 튜토리얼을 통해 사용자는 GPT-3의 개념을 쉽게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 GPT-3를 이용한 표준 영어 텍스트를 SQL로 변환하는 데모를 만들어 내고, GPT-3를 이용하여 파이썬 판다스(Python Pandas) 코드와 매플리브(Matplotlib) 시각화를 어떻게 만들 수 있는지를 보여준다.

 

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