여러분 혹시 AI가 '사과'라는 단어를 어떻게 알아듣는지 생각해 본 적 있으신가요?모두가 잘 아시다시피 컴퓨터는 글자를 모릅니다.아는 것은 0과 1뿐이며 이것으로 모든 명령어를 처리합니다.그런데 우리는 요즘 AI에게 글을 묻고, AI는 글로 답합니다.그렇다면 AI는 ‘사과’라는 글자를 어떻게 숫자로 바꾸고, 그 숫자에서 의미를 다룰 수 있을까요?AI는 먼저 글자를 토큰이라는 작은 조각으로 나누고, 그 토큰에 번호를 붙입니다. 그리고 그 번호를 의미가 담긴 숫자 묶음으로 바꾸는데, 이 과정이 바로 오늘 다룰 임베딩(Embedding)입니다.이름은 낯설지만, 원리는 생각보다 단순합니다.그냥 간단히 단어를 숫자로 번역하는 작업'이라고 보면 됩니다. 최근에는 그저 단어를 숫자로 변환하는 것 뿐만 아니라 의미까지..
여러분 혹시 AI가 어떻게 본인의 실력을 확인 하는지 생각해 본 적 있으신가요?사람은 시험을 보고 틀린 개수로 실력을 확인합니다.그런데 AI는 사람처럼 시험지를 채점받는 대신, 이미 주어진 정답과 자기 예측을 비교해 실력을 확인합니다.이 방식이 바로 오늘 다룰 크로스 엔트로피(Cross Entropy)입니다.이름은 어렵지만, 내용은 간단합니다.AI의 예측이 정답과 얼마나 다른지를 벌점으로 나타내는 기준이라고 보면 됩니다.1. AI는 정답이 아니라 확률로 답한다AI는 사진을 보고 "고양이!"라고 딱 잘라 답하지 않습니다.실제로는 확률로 답합니다. 예를 들어 고양이 80%, 개 15%, 토끼 5% 처럼 말입니다.정답이 고양이라고 해보겠습니다.고양이에 80%를 준 AI는 정답을 자신 있게 맞혔습니다.반대로 고..
여러분 혹시 ChatGPT한테 같은 질문을 여러 번 했는데 답이 다르게 나온 적 있으신가요?저는 처음에 ChatGPT를 사용할 때, 친구 생일 축하 메시지를 부탁했다가, 똑같은 문장을 다시 넣었는데 전혀 다른 결과가 나와서 당황한 적이 있습니다.버그인가 생각하고 당황했었는데, 버그가 아니라 정상이었습니다.다른 결과가 나온 이유 그 뒤엔 Temperature(템퍼러처, 온도)라는 값이 숨어 있습니다.AI가 다음 단어를 고를 때 얼마나 모험을 할지 정하는 값인데, 이거 하나로 답이 얌전해지기도, 자유분방해지기도 합니다.1. 사실 AI는 매번 확률로 단어를 고른다이걸 알면 Temperature(템퍼러처, 온도)라는 개념이 한 방에 이해가 됩니다.AI는 문장을 쓸 때 다음 단어를 딱 정해놓고 찍는 게 아닙니다...
발표자료나 보고서를 만들 때, 내용은 다 정리됐는데 그걸 보기쉽게 그림 한 장으로 보여주려다 막히는 경우가 많습니다.PowerPoint 도형으로 직접 그리자니 화살표 맞추는 데만 한참이고, 그렇다고 디자인 툴을 배우자니 시간이 오래 걸릴 것 같고 부담스럽습니다.오늘 소개할 Napkin AI는 바로 이 점을 해결해 주는 도구입니다. 글을 넣으면 그 내용에 맞는 도식을 알아서 만들어 줍니다.더 좋은 점은 무료로도 충분히 써볼 수 있다는 점입니다.1. Napkin AI란?간단히 한 줄로 말하면 글을 그림으로 바꿔주는 시각화 도구입니다. 텍스트를 넣으면 그 안의 구조를 읽어서 다이어그램, 인포그래픽, 플로우차트 같은 형태로 자동으로 만들어 줍니다. 추천해주면 그 추천해준걸 바탕으로 우리는 선택만 하면 됩니다.이..
2023년, 미국 뉴욕의 한 변호사가 법원에 제출한 서면 때문에 미국 법조계가 술렁였습니다.자기 주장을 뒷받침하려고 판례 6건을 인용했는데, 그중 단 한 건도 실제로 존재하지 않았기 때문입니다.사건 번호도, 판결 요지도, 그 안에서 또 인용한 다른 판례까지 전부 다 그럴듯하게 만들어진 가짜였습니다.변호사는 ChatGPT가 법률 데이터베이스를 검색해 판례를 찾아줄 수 있다고 믿었습니다. 하지만, 사실 그 당시 ChatGPT는 그런 기능이 없는 그냥 챗봇이었습니다.이 변호사는 심지어 ChatGPT에게 "이거 진짜 판례 맞나요?"라고 두 번이나 물어봤습니다.ChatGPT는 자신 있게 "네, 모두 실제 판례입니다"라고 답했고요.결과는 벌금 5,000달러와 망신을 당했습니다. 이것이 바로 그 유명한 Mata v...
