요즘 핫한 구글의 Bard(바드+제미나이)와 Open ai의 Chat GPT 차이

작년부터 AI와 관련하여 수 많은 기술과 다양한 사례들이 쏟아져 나오고 있습니다.

 

 

그중에서도 단연 최대의 관심을 받고 있는 것은 생성형 Ai 인데요. 말그대로 AI가 어떠한 문서나 그림, 영상 등을 생성해주는 것으로 이제는 우리에게 너무 익숙해져 버린 Chat gpt가 바로 그 예입니다. 

그런데 몇 개월 안되는 아주 짧은 시간에 구글의 '바드(제미나이)'는 chat gpt를 뛰어넘는 성능으로 많은 이들을 놀라게 하고 있는데요.

 

오늘은 간단하게 그 차이점에 대하여 알아보도록 하겠습니다.

 

바드와 Chat GPT는 모두 대규모 언어 모델(LLM)로, 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터 세트로 학습됩니다. 이 모델은 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 질문에 유익한 방식으로 답변할 수 있습니다.

 

*대규모 언어 모델(LLM) : 방대한 양의 텍스트 데이터 세트로 학습된 인공 지능 모델입니다. LLM은 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 질문에 유익한 방식으로 답변할 수 있는 능력을 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

 두 모델 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

 

*구글의 바드와 제미나이의 관계, 대규모 언어 모델에 관한 이야기, 일론 머스크와 빌게이츠와의 연관성에 관한 이야기는 추후 포스팅에서 다루어 보겠습니다.

 

데이터 세트

 

우선 바드는 구글 검색을 통해 실제 세계의 정보에 액세스하고 처리할 수 있는 LLM입니다. 이는 바드가 Chat GPT보다 사실적인 응답을 생성할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 바드는 특정 주제에 대한 객관적인 요약을 제공하거나 사실적인 질문에 답변할 수 있습니다.

반면에 Chat GPT는 텍스트 및 코드의 텍스트 데이터 세트로만 학습됩니다. 이는 Chat GPT가 바드보다 창의적이고 흥미로운 응답을 생성할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, Chat GPT는 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 창의적인 텍스트 형식을 생성할 수 있습니다.

 

훈련 방법

바드는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 LLM입니다. Transformer 아키텍처는 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이는 바드가 Chat GPT보다 더 유익하고 관련성이 높은 응답을 생성할 수 있음을 의미합니다.

 

반면에 Chat GPT는 GPT-3 모델을 기반으로 하는 LLM입니다. GPT-3 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하지만, 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 더 효율적인 것으로 입증되었습니다. 이는 Chat GPT가 바드보다 더 창의적이고 흥미로운 응답을 생성할 수 있음을 의미합니다.

 

평가

바드와 Chat GPT는 모두 다양한 평가에서 테스트되었습니다. 이 평가에 따르면 바드는 Chat GPT보다 사실적인 응답을 생성하는 데 더 효과적이었습니다. 반면에 Chat GPT는 바드보다 창의적이고 흥미로운 응답을 생성하는 데 더 효과적이었습니다.

 

결론

바드와 Chat GPT는 모두 강력한 LLM이지만, 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 바드는 사실적인 응답을 생성하는 데 더 효과적이고, Chat GPT는 창의적이고 흥미로운 응답을 생성하는 데 더 효과적입니다. 특정 응용 프로그램에 어떤 모델이 더 적합한지는 사용자의 요구 사항에 따라 다릅니다.

 

다음은 바드와 Chat GPT의 차이점을 요약한 표입니다.

                                           바드                                                                                      ChatGPT

데이터 세트	구글 검색	텍스트 및 코드
훈련 방법	Transformer	GPT-3
평가	사실적인 응답 생성: 효과적, 창의적인 응답 생성: 덜 효과적	창의적인 응답 생성: 효과적, 사실적인 응답 생성: 덜 효과적