▶ 쇼츠 영상 보기 Grok Bot 공식 X 계정과 공식 뉴스 글에서, 회사가 자기 영업팀 안에서 쓰는 Shared Bots(공유 봇) 3종을 공개했습니다. 어떤 봇이 무슨 일을 하고, 사람은 어디서 개입하는지 공식 자료만으로 정리했습니다. Shared Bots란? 팀 전체를 위해 정해진 역할을 맡는 공유 봇입니다. 공유 스킬과 회사 내부 자료를 연결해 두고, 규칙이 바뀌면 봇을 한 번만 고쳐도 팀원 모두에게 반영됩니다. 각 사용자의 권한 안에서 움직이며, 민감한 작업에는 추가 제한이 걸립니다. Cursor 팀에 속한 Grok Bot 사용자가 쓸 수 있고, 각자의 대화 내용은 다른 사람이 볼 수 없습니다. 영업팀 봇 3종 Account Intel Bot : 미팅 전 고객 이력 브리핑을 준비하고, 고객 통화가 끝나면 통화 녹취를 읽어 Salesforce(CRM)를 업데이트하고, 후속 메일 초안을 만들어 담당자에게 검토를 맡깁니다. Quote Bot : 상품과 할인 조건이 다른 견적안 여러 개를 나란히 비교할 수 있게 준비하고, 승인된 견적으로 주문서를 만듭니다. Salesforce를 바꾸기 전에는 미리보기를 보여 주고 확인을 받습니다. Deal Bot : 특별 가격이나 표준이 아닌 계약 조건을 회사 정책과 대조해 검토하고, 맞는 승인 담당자에게 넘깁니다. 사람의 판단이 필요한 결정은 추천안을 만들어 전문 담당자의 승인을 받은 뒤 진행합니다. 사람의 역할 회사는 "현재로서는(For now)" 판단 기준을 명확히 정할 수 없는 결정과, 고객에게 나가는 커뮤니케이션은 사람이 검토하도록 하고 있다고 밝혔습니다. 영업 담당자가 Quote Bot으로 자기 할인을 스스로 승인할 수 없도록 권한도 나눠 두었습니다. 알아 둘 점 이 글은 회사가 자기 영업팀에서 쓰는 사례를 소개합니다. 같은 봇 3종이 제품으로 바로 제공된다는 내용은 아닙니다. 영상으로 1분 정리 핵심만 짧게 보고 싶다면 리서처K 쇼츠를 확인해 보세...
챗GPT는 OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 기반으로 한 챗봇 모델입니다. GPT 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여, 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있는 모델로, 기존의 자연어 처리 모델들보다 더욱 뛰어난 성능을 보입니다.
챗GPT는 이러한 GPT 모델을 기반으로 하여, 자연어 대화를 수행할 수 있는 챗봇 모델입니다. 이 모델은 대화를 수행하기 위해, 입력된 문장에 대해 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 과정을 거칩니다. 이때, 이전에 입력된 문장들을 고려하여 다음 단어나 문장을 예측하므로, 자연스러운 대화를 수행할 수 있습니다.
따라서, 챗GPT 모델은 시를 쓰는 창작을 할 수 있는 원리는 다음과 같습니다.
예3). 챗GPT 가 생성 시 제목 : "비 소리"
이 시는 챗GPT가 입력 문장으로 받은 첫 부분인 "봄바람이 부는 날 나는"을 바탕으로 생성되었습니다. 이어지는 "새싹들의 소리에 귀 기울인다"라는 문장은 이전 문장에서 언급된 봄과 관련된 주제로, 새로운 아이디어를 도입하여 새로운 내용을 추가하였습니다.
다음 문장인 "그들은 새로운 시작을 준비하며"는 "새싹들"과 "새로운 시작"을 연결하고, 텍스트를 의미 있는 흐름으로 이어주는 역할을 합니다. 마지막으로 "나는 그들의 열정에 감동한다"라는 문장은, 새싹들이 갖고 있는 열정과 에너지를 강조하며, 이전 문장에서 언급된 "새로운 시작"과 어우러져 시 전체의 감성을 살려주는 역할을 합니다.
이처럼 챗GPT는 입력 문장으로부터 시작하여, 다음에 올 단어를 예측하고 이전에 생성된 텍스트를 참고하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이 과정에서 챗GPT는 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 인공 신경망 모델을 사용하여, 언어 생성 작업을 수행합니다.
챗GPT는 이전에 학습한 텍스트 데이터에서 시와 관련된 단어나 구절 등, 즉 문학 작품에서 사용되는 언어 패턴을 학습합니다. 즉, 챗GPT는 시에 대한 이해를 바탕으로, 시에서 사용되는 언어의 형식, 문법, 의미 등의 다양한 패턴을 학습하게 됩니다. 이를 통해 챗GPT는 새로운 시를 생성할 때, 이러한 패턴을 이용하여 자연스러운 문장을 생성합니다.
따라서, 챗GPT 모델은 시를 쓰는 창작을 할 수 있는 원리는 다음과 같습니다.
- 챗GPT 모델은 대량의 시와 같은 문학 작품을 학습하여, 문학 작품에 흔히 등장하는 어휘나 문장 구조를 학습합니다.
- 입력된 문장에 대해, 모델은 이전에 학습한 문학 작품에서 흔히 등장하는 어휘나 문장 구조를 참고하여, 다음에 올 단어나 문장을 예측합니다.
- 이러한 예측을 반복하여, 자연스러운 시를 생성할 수 있습니다.
예1) 챗GPT가 시를 생성할 때, 이전에 학습한 데이터에서 "깊은 밤"이라는 단어와 "창문"이라는 단어가 함께 사용되는 패턴을 학습하게 됩니다. 그리고 새로운 시를 생성할 때, "깊은 밤"과 "창문"이라는 단어를 입력으로 받으면, 이러한 패턴을 이용하여 "깊은 밤에 창문을 열어보니..."와 같은 문장을 생성할 수 있습니다. 이처럼, 챗GPT는 이전에 학습한 데이터에서 학습한 언어 패턴을 기반으로, 입력된 문장과 관련된 새로운 문장을 생성합니다.
깊은 밤 창문에 보이는 보름달
어둠속에서 빛나는 그 모습
한참을 바라보며 떠올리는
새로운 시작과 희망의 메시지
보름달은 늘 우리 곁에 있어
풍요와 화합을 상징하고
어둠을 밝히며 안정감을 주며
우리 삶에 의미를 전해줄 뿐
그러나 이 밤은 다른 밤과 달라
창밖의 보름달은 더욱 빛나며
나의 마음을 설레게 만들어
새로운 꿈을 꿀 수 있게 해준다
보름달아, 나의 꿈을 이뤄줘
그 빛으로 나의 길을 비춰줘
어둠속에서도 나를 인도해
보름달아, 내 인생의 나침반이 되어줘.
예2) 입력 문장: 봄이 왔다
새들이 지저귀는 아침이야
봄바람이 불어와서
나는 벌써부터 설레여
새로운 시작을 느껴
날개짓하는 새들은
자유롭게 하늘을 날아
그들의 노래 속에 담긴
희망과 기쁨을 나는 느껴
봄이 왔다는 것은
새로운 계절을 시작한다는 것
어떤 어려움도 이겨낼 수 있을 것 같아
새들의 노래처럼 나도 노래해
새들이 지저귀는 아침
나는 또 다시 시작할 준비가 돼 있어
봄바람 속에 담긴
새로운 희망과 기쁨을 느껴보자
- 모델은 이전에 학습한 문학 작품에서 "봄"이라는 단어와 "왔다"라는 동사가 함께 등장하는 경우를 참고하여, 다음에 올 단어를 예측합니다.
- 모델은 "새들이"라는 단어를 예측하여, 위와 같은 문장을 생성합니다.
예3). 챗GPT 가 생성 시 제목 : "비 소리"
비 내리는 저 하늘을 보며
나는 그저 가만히 서서
비 소리를 듣고
나의 마음을 비워내네
이제는 내게 필요한 것은
그저 쉬어가는 것 뿐이야
그러면서도 내 마음은
언제나 살아 움직이고 있어
이 비 소리에 비추어진 내 모습을 보며
나는 또 다시 시작할 수 있을 거야
내일에는 더 좋은 내가 되어 있을 거야
- 모델은 이전에 학습한 문학 작품에서 "비"와 "하늘"이 함께 등장하는 경우를 참고하여, 다음에 올 단어를 예측합니다.
- 모델은 "나는"이라는 주어와 "가만히"라는 부사가 함께 등장하는 경우를 참고하여, 다음에 올 동사나 부사를 예측합니다.
- 모델은 "그저"라는 부사와 "쉬어가는"이라는 형용사가 함께 등장하는 경우를 참고하여, 다음에 올 형용사나 부사를 예측합니다.
- 모델은 "내일에는"이라는 부사와 "더 좋은"이라는 형용사가 함께 등장하는 경우를 참고하여, 다음에 올 형용사나 부사를 예측합니다.
- 이러한 예측을 반복하여, 자연스러운 시를 생성할 수 있습니다
봄바람이 부는 날나는 새싹들의 소리에 귀 기울인다그들은 새로운 시작을 준비하며나는 그들의 열정에 감동한다
이 시는 챗GPT가 입력 문장으로 받은 첫 부분인 "봄바람이 부는 날 나는"을 바탕으로 생성되었습니다. 이어지는 "새싹들의 소리에 귀 기울인다"라는 문장은 이전 문장에서 언급된 봄과 관련된 주제로, 새로운 아이디어를 도입하여 새로운 내용을 추가하였습니다.
다음 문장인 "그들은 새로운 시작을 준비하며"는 "새싹들"과 "새로운 시작"을 연결하고, 텍스트를 의미 있는 흐름으로 이어주는 역할을 합니다. 마지막으로 "나는 그들의 열정에 감동한다"라는 문장은, 새싹들이 갖고 있는 열정과 에너지를 강조하며, 이전 문장에서 언급된 "새로운 시작"과 어우러져 시 전체의 감성을 살려주는 역할을 합니다.
이처럼 챗GPT는 입력 문장으로부터 시작하여, 다음에 올 단어를 예측하고 이전에 생성된 텍스트를 참고하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이 과정에서 챗GPT는 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 인공 신경망 모델을 사용하여, 언어 생성 작업을 수행합니다.
위의 출력 문장은 입력 문장에 대한 예측 결과로 생성된 자연스러운 시입니다. 챗GPT 모델은 입력된 문장에 대해 이전에 학습한 문학 작품에서 흔히 등장하는 어휘나 문장 구조를 참고하여, 다음에 올 단어나 문장을 예측하므로, 자연스러운 시를 생성할 수 있습니다.
물론, 챗GPT가 생성한 시가 항상 높은 품질을 보장하는 것은 아닙니다. 생성된 시의 품질은 챗GPT 모델의 학습 데이터와 입력된 시와 관련된 텍스트 데이터의 양과 질, 그리고 챗GPT 모델의 하이퍼파라미터 설정 등에 영향을 받습니다. 따라서 챗GPT가 생성한 시를 평가하고, 필요한 경우 수정하거나 보완하는 작업이 필요합니다.
참조: AskUp (아숙업) based on ChatGPT 3.5 기반
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도서: Mastering ChatGPT-4 Prompt for Writers: (저자 Charly Choi)
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