구글 Ai 챗봇 바드(Bard) 는? 쳇Gpt 와 어떻게 얼마나 다를까?

구글이 야심차게 새로운 Ai 챗봇 바드(Bard) 를 발표하였습니다.

쳇gpt 를 너무 잘 사용하고 있고 항상 놀라고 있는 필자는 바로 구글에 바드 를 검색했습니다.

"Meet Bard" 라는 제목이 있습니다. 페이지 주소는 "bard.google.com" 입니다.

사이트에 접속하면 몇가지 동의를 해야합니다. 바드는 아직 베타 버젼이고 답변에 문제가 있어도 구글의 정식적인 의견이 아닐수 있다고 못을 미리 박아놓는 내용입니다.

바드 의 검색창이 나왔습니다. 바드 에게 바로 물었습니다.

*질문: 구글의 바드 에 대해서 설명해줘. 쳇gpt 와도 비교해줘 (바드 의 답변)

Google Bard는 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습된 대규모 언어 모델입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 아직 개발 중이지만 다음과 같은 다양한 작업을 수행하는 방법을 배웠습니다.

* 귀하의 지시를 따르고 귀하의 요청을 신중하게 완료하기 위해 최선을 다할 것입니다.
* 귀하의 질문이 개방형이거나 도전적이거나 이상하더라도 내 지식을 사용하여 포괄적이고 유익한 방식으로 답변할 것입니다.
* 시, 코드, 대본, 음악, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 창의적인 텍스트 형식의 텍스트 콘텐츠를 생성합니다. 귀하의 모든 요구 사항을 충족하기 위해 최선을 다할 것입니다.

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수도 있습니다.

Bard와 ChatGPT의 주요 차이점은 데이터 소스입니다. Bard는 대화 기능을 향상시키기 위해 선택된 "무한 세트"의 데이터로 훈련되고 인터넷에 실시간으로 액세스할 수 있는 반면 ChatGPT는 2021년 이후 업데이트되지 않은 미리 정의된 데이터 세트로 훈련됩니다.

Bard는 또한 ChatGPT보다 많은 데이터로 훈련됩니다. Bard는 1.56조 단어의 데이터 세트로 훈련되는 반면 ChatGPT는 175억 단어의 데이터 세트로 훈련됩니다.

이러한 차이점은 Bard와 ChatGPT의 성능에 반영됩니다. Bard는 질문에 대한 정확한 답변을 제공하고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 더 능숙합니다. ChatGPT는 여전히 훌륭하지만 Bard만큼 정확하지는 않습니다.

**바드의 결론은 쳇gpt 보다 바드 가 더 정확한 정보를 제공할수 있다고 주장하네요. 마치 구글 직원의 답변처럼 정석적입니다.

이번엔, 쳇gpt 에게 물었습니다.

*질문: 구글의 바드 에 대해서 설명해줘. 쳇gpt 와도 비교해줘 (쳇gpt 의 답변)

제가 알기로 "바드(BERT as a Document)"는 구글에서 개발된 자연어 처리 모델입니다. BERT는 "Bidirectional Encoder Representations from Transformers"의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하는 언어 모델입니다. BERT는 문장 내의 단어들을 이해하고 문맥을 파악하는 데에 강점을 가지며, 자연어 이해 및 자연어 생성 작업에 널리 사용됩니다.

바드(BERT as a Document)는 이 BERT 모델을 문서 수준의 처리에 적용한 것입니다. 기존의 BERT는 주로 문장 수준의 처리에 사용되었지만, 바드는 문서 단위의 처리를 위해 개발되었습니다. 바드는 문서 전체를 입력으로 받아 문맥을 이해하고, 문서 내의 단어들 간의 상호작용을 파악하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

바드는 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련되며, 이를 통해 언어의 다양한 특성과 문맥 정보를 학습합니다. 그런 다음 특정한 자연어 처리 작업에 맞게 추가적인 미세 조정(fine-tuning) 단계를 거쳐 세부적인 작업에 적용됩니다. 이러한 접근 방식은 기존의 사전 훈련-미세 조정 전략과 유사하지만, 바드는 문서 단위로 처리하기 때문에 보다 큰 규모와 복잡성의 자연어 처리 작업에 유리한 성능을 보여줍니다.

한편, 쳇GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 대화 스타일의 문맥을 이해하고 생성하는 데에 특화되어 있습니다. 쳇GPT는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 구조를 사용하여 텍스트 생성 작업에 탁월한 성과를 보입니다. 쳇GPT는 대화 데이터를 기반으로 사전 훈련되며, 사용자의 입력에 따라 적절한 응답을 생성합니다.

구글의 바드와 쳇GPT는 모두 텍스트 처리에 활용되는 자연어 처리 모델이지만, 주요한 차이점은 입력의 단위와 활용 목적에 있습니다. 바드는 문서 단위의 처리를 위해 개발되었으며, 문서 내에서 단어들의 상호작용을 파악하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다. 쳇GPT는 대화 스타일의 문맥을 이해하고 생성하는 데에 특화되어 있으며, 주로 대화형 인터페이스나 챗봇 등과 같은 응용분야에 활용됩니다.

또한, 바드는 사전 훈련과 미세 조정(fine-tuning) 단계로 구성되어 있습니다. 사전 훈련 단계에서는 대량의 텍스트 데이터를 활용하여 모델을 사전에 학습시키고, 미세 조정 단계에서는 특정한 작업에 맞게 추가적인 학습을 진행합니다. 이러한 사전 훈련-미세 조정 전략을 통해 모델은 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.

쳇GPT는 주어진 대화 데이터로 사전 훈련되며, 특정 작업에 대해 추가적인 미세 조정을 진행하지 않습니다. 대화 스타일의 문맥을 이해하고 생성하는 데에 중점을 두고 있으며, 사용자의 입력에 따라 적절한 응답을 생성하는 데에 특화되어 있습니다.

요약하자면, 바드와 쳇GPT는 모두 텍스트 처리에 활용되는 자연어 처리 모델이지만, 바드는 문서 단위의 처리에 특화되어 있고, 쳇GPT는 대화 스타일의 문맥 이해와 응답 생성에 특화되어 있습니다.

**음.. 제가 알기로 라는 문구로 시작하다니.. 한번더 쳇gpt 의 답변에 놀랍니다. 이렇게 겸손하고 조심스럽게 답변을 할수 있다니요..

답변을 하는 방식에서도 두 Ai 챗봇은 차이가 확실합니다.

바드 는 한번에 글이 생성됩니다. 쳇gpt 보다 대기시간이 긴 대신에 답을 한번에 하죠.

쳇gpt 는 답을 타이핑 하는 모습을 계속 보여줍니다. 중간에 멈췄다 다시 대화를 이어가기도 하는 등 실제로 사람과 대화하는 느낌을 줍니다.

하나의 질문을 가지고 쳇gpt 와 바드 를 비교하기는 조금 성급한 느낌이 있네요. 여러분이 직접 써보시고 차이점을 느껴보시는게 가장 좋을것으로 보입니다.

다른데도 아니고 구글에서 자신있게 밀어붙이는 바드 이다 보니 발전하는 것은 시간 문제로 보입니다.

바드 와 쳇gpt 가 선의의 경쟁을 통해서 Ai 챗봇의 생태계가 더 풍성해지고 발전하기를 바래봅니다.

우리의 삶과 세상이 더 멋지게 변하길 바라고 원합니다. 다음에 더 좋은 내용으로 찾아뵙겠습니다.