생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  왜? 챗GPT가 아니고 AI 답변 엔진인가? AI 기술은 우리 생활 곳곳에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI(챗GPT, Claude, MS Copilot, Google Gemini)들이 우리 생활에서 많이 활용되고 있으며, 이메일 작성, 코드 생성, 창의적인 글 작성, 각종 법률 문서 분석, 계약서 작성등 다양한 방면에서 큰 도움을 주고 있습니다. 하지만 일상 생활 속 법률 문제와 같은 복잡한 상황에서는 생성형 AI의 한계가 분명합니다. 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 생성에는 강점을 가지고 있지만, 현재의 데이터를 기반으로 실시간으로 변화하는 정보를 반영하는 데는 제약이 있습니다. 특히, 법률 분야에서는 새로운 판례, 법 개정 등과 같이 정확하고 최신의 데이터를 반영하는 것이 매우 중요합니다. 더욱이, 생성형 AI는 종종 결과에 대한 출처를 명확히 제시하지 않아 정보의 신뢰성에 의문이 제기되기도 합니다. 이러한 이유로 AI 답변 엔진인 'Perplexity AI' 가 등장하게 되었으며, 그 역할이 점차 중요해지고 있습니다. AI 답변 엔진은 기존의 방대한 웹 사이트를 활용해 사용자가 묻는 질문에 대해 정확한 답을 제공하며, 실시간으로 변화하는 정보도 신속하게 반영할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. AI 답변 엔진은 법률 분야뿐만 아니라 대학 입시 , 건강 등 실시간 답변이 요구되는 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 대학 입시에서는 빠르게 변화하는 입시 정책과 각 대학의 전형 정보를 실시간으로 반영하여 수험생들에게 최신의 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 건강 분야에서는 최신 의학 연구 결과와 치료법을 반영한 정확한 정보를 제공할 수 있어, 사용자들이 신뢰할 수 있는 건강 정보를 얻는 데 도움을 줍니다. 이처럼 AI 답변 엔진은 일상 생활 속 법률 문제와 같은 복잡한 상황뿐만 아니라, 실시간 정보 업데이트가 중요한 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 사용자들은 이를 통해 신속하고 정확한 정보를...

챗GPT의 자연어 프롬프트의 단축키 역할을 하는 해시태그 명령어들 발굴하여 소개하는 자칭 프롬트트 엔지니어입니다. 이번엔 Finace 관련 해시태그 명령어 목록 중에서 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 해시태그 명령어 몇개를 소개합니다. 대부분의 해시태그 명령어돌은 ChatGPT, BingChat, Google Bard에서 모두 실행이 가능합니다만, 질문이 최근 정보를 요구하는 경우는, ChatGPT보다는 BingChat을 이용하는것을 추천합니다. 따라서, 아래 Finance 관련 해시태그들은 모두 최근 정보를 요구하는 질문들이기 떄문에 BingChat에서 실행하는 것이 가장 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.  1.  #financial_analysis: [회사명] - 해당 회사의 재무 상태를 분석합니다. Prompt: 2023년도 #finance_analysis:[삼성전자] Prompt: 2023년도 #finance_analysis:[쿠팡]    (BingChat 응답 결과) 2. #stock_prediction [주식코드 또는 회사명] - 주식코드 또는 회사명의 주식 가격 예측을 제공합니다. Prompt: 2023년도 #stock_prediction:[카카오, 네이버] Prompt: 2023년도 #stock_prediction:[삼성전자]    (BingChat 응답 결과 ) 3.  #currency_conversion :[출발 화폐] [도착 화폐] - 출발 화폐를 도착 화폐로 변환하는 기능을 가집니다. 이는 국제 거래나 여행, 해외 투자 등 다양한 상황에서 환율 변환을 필요로 할 때 유용합니다. Prompt: 현재의 #currency_conversion :[USD][KRW] Prompt: 현재의 #currency_conversion:[100USD][KRW] 4. #currency_trend :[화폐] : 해당 화폐의 최근 환율 변동 추세를 파악하는 기능을 가집니다. 이는 환율 예측, 투자 ...

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 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. 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. 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, 챗...