[직접 해봤다] 새롭고 너무나 놀라운 챗GPT, Chat GPT 인공지능 Open AI

새롭고 너무나 놀라운 챗GPT, Chat GPT를 직접 사용해 보았다.

챗GPT 접속 경로

https://chat.openai.com/chat

챗GPT, Chat GPT는 오픈AI에서 새롭게 출시한 고성능 AI 언어모델이다. 이 모델은 기 공개된 GPT-3의 단점을 보완했다고 한다. 제법 괜찮은 결과를 보여주는 AI이다. 실시간으로 나오는 답변이 도움이 될 수 있을 것 같다.

챗GPT에세 자신이 무엇인지를 물어 본다.

> 챗GPT가 무엇인지 설명해줘

> ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리 모델로, 사람의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련되었습니다.
이 모델은 사용자의 질문에 대한 답변, 일상 대화, 글 작성 등 다양한 자연어 작업에 사용될 수 있습니다.

코딩도 하고 작곡도 가능한 AI 출현

인공지능(AI)이 진화하고 있다. 이제는 코딩도 하고 작곡도 할 수 있다고 한다.

코딩을 해 시켜보았다.

>(요청) 선형회귀모델을 파이썬으로 코딩 해 줘

>(답변) 선형 회귀 모델을 파이썬으로 코딩하려면 먼저 필요한 패키지를 import 해야 합니다. 일반적으로 scikit-learn 패키지를 사용하여 선형 회귀 모델을 구현합니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

그다음 데이터를 준비합니다. 이 예제에서는 x_train, y_train라는 훈련 데이터와 x_test, y_test라는 테스트 데이터를 사용하겠습니다.

x_train = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]] y_train = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]] x_test = [[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20]] y_test = [[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20]]

모델을 학습시킵니다.

model = LinearRegression() model.fit(x_train, y_train)

모델을 이용하여 예측을 합니다.

y_predict = model.predict(x_test)

모델의 성능을 평가합니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) print("MSE: ", mse)

이렇게 설명과 함께 코딩을 실시간으로 해 주는 것을 보니 놀라울 따름이다.

아직 초보 단계이지만 발전 가능성이 있어 보입니다.