챗GPT

광명시

이광춘

공익법인 한국 R 사용자회

2023년 8월 11일

목차

  1. 강사소개 및 강의개요
  2. 전통, 디지털 지표
  3. 체험 삶의 현장
  4. 오마이뉴스 시민기자와 챗GPT 출판
  5. 노동의 분업
  6. 수능 문제풀이 국/영수
  7. 챗GPT 행정 (오피스 프로그램)
  8. 광명시 공공데이터와 경기도 항구
  9. 챗GPT 데이터 사이언스

강사소개 & 강의 개요

  • 강사소개
  • 강의개요

AI 아바타

주요경력 및 학력

  • (현) 공익법인 한국 R 사용자회: 기술 이사

  • (현) 국가교육위원회 전문위원: 과학/기술 분과

  • (현) 건국대학교 챗GPT 데이터 사이언스 과정: 외래교수

  • (현) 경기도 빅데이터 위원회 자문위원

  • (전) TCS: GS 칼텍스 디지털 아카데미 강사

  • (전) 연세대학교 데이터 사이언스: 겸임교수

  • (전) 삼정 KPMG: Lighthouse AI 기술총괄

  • (전) 웹젠: 데이터 과학자 TD

  • (전) 현대모비스: 차량용 반도체 개발구매

  • (전) 현대자동차: VAATZ / FTA




  • KAIST, CMU, 연세대 응용통계 및 컴퓨터 과학 전공

  • RStudio Instructor - Tidyverse

  • Seoul R Meetup Organizer

강의상세

  • 날짜 : 2023. 08. 11.(금) 17:00~18:00
  • 장소 : 광명시청
  • 대상 : 광명시
  • 내용
    • 챗GPT 행정
    • 인공지능(AI)
    • 삶의 현장
    • Text-to-X
    • 챗GPT-X
    • 프롬프트 공학
    • 디지털 글쓰기
    • “사무 자동화/지능화”

챗GPT 도서 증정

저자가 직접 저술한 챗GPT 도서를 수강생에게 증정합니다.

챗GPT 유닉스 쉘 (23년 8월 출간 예정)

챗GPT 데이터 사이언스 (23년 11월 출간 예정)

서울 R 미트업

참여와 연대

  • 서울R미트업 meetup.com: link
    • 23년 4월 서울 R 미트업: link
    • 23년 5월 서울 R 미트업: link
    • 23년 6월 서울 R 미트업: link
    • 23년 7월 서울 R 미트업: link
    • 23년 8월 서울 R 미트업: link
    • 23년 9월 서울 R 미트업: link
  • 세계 R 미트업 현황 (Global R Meetup Dashboard): link
  • 한국 R 사용자회 (Korea R User Group): link
  • 한국 R 컨퍼런스 (Korea R Conference): link
  • 유튜브 채널 (Youtube Channel): link
  • 페이스북 그룹 (Facebook Group): link

디지털 전환 지표
ㄴ 전통 지표

전통적 지표



  • 위키백과 OECD

전통 지표 기준 강대국

country
flags
gdp
area
population
gdp_per_capita
United States
🇺🇸
19,391
9,831,510
326
59,532
Japan
🇯🇵
5,487
377,962
127
43,279
Germany
🇩🇪
4,188
357,380
83
50,639
France
🇫🇷
2,876
549,087
67
42,850
United Kingdom
🇬🇧
2,857
243,610
66
43,269
Italy
🇮🇹
2,387
301,340
61
39,427
Mexico
🇲🇽
2,358
1,964,380
129
18,258
Turkey
🇹🇷
2,140
785,350
81
29,505
Korea, South
🇰🇷
1,973
100,280
51
38,335
Spain
🇪🇸
1,770
505,940
47
37,998
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확장 전통 지표



  • 위키백과 OECD

확장 지표 기준 선진국

country
flags
income_inequality
hdi
fsi
cpi
ief
gpi
wpfi
di
Slovenia
🇸🇮
25.4
0.9
28.0
60.0
67.8
1.4
22.3
7.5
Czech Republic
🇨🇿
25.9
0.9
37.6
56.0
74.8
1.4
24.9
7.7
Slovakia
🇸🇰
26.5
0.9
40.5
50.0
66.8
1.6
23.6
7.2
Finland
🇫🇮
27.1
0.9
16.9
86.0
75.7
1.5
7.9
9.3
Norway
🇳🇴
27.5
1.0
18.0
84.0
73.4
1.5
7.8
9.9
Belgium
🇧🇪
27.7
0.9
28.6
75.0
68.9
1.5
12.1
7.6
Iceland
🇮🇸
27.8
0.9
19.8
78.0
77.1
1.1
14.7
9.6
Denmark
🇩🇰
28.2
0.9
19.5
87.0
78.3
1.3
9.9
9.2
Netherlands
🇳🇱
28.2
0.9
24.8
82.0
77.0
1.5
8.6
9.0
Sweden
🇸🇪
29.2
0.9
20.3
85.0
74.9
1.5
8.3
9.4
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디지털 전환 지표
ㄴ 디지털 지표

디지털 강대국 지표

  • 디지털 정부 순위
  • 정부 인공지능 준비지수
  • 데이터 경제 순위
  • 산업용 로봇 밀도
  • 세계 경쟁력 보고서
  • IMD 세계 경쟁력 연감

디지털 강대국 지표 - 디지털 정부 순위

country
flags
디지털정부
gdp
gdp_per_capita
Korea, South
🇰🇷
1
1,973
38,335
United Kingdom
🇬🇧
2
2,857
43,269
Colombia
🇨🇴
3
709
14,507
Denmark
🇩🇰
4
296
51,364
Japan
🇯🇵
5
5,487
43,279
Canada
🇨🇦
6
1,714
46,705
Spain
🇪🇸
7
1,770
37,998
Israel
🇮🇱
8
333
38,262
Portugal
🇵🇹
10
326
31,673
France
🇫🇷
11
2,876
42,850
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - 인공지능 준비지수

country
flags
AI_순위
gdp
gdp_per_capita
United States
🇺🇸
1
19,391
59,532
United Kingdom
🇬🇧
2
2,857
43,269
Finland
🇫🇮
3
247
44,866
Germany
🇩🇪
4
4,188
50,639
Sweden
🇸🇪
5
505
50,208
Korea, South
🇰🇷
7
1,973
38,335
Denmark
🇩🇰
8
296
51,364
Netherlands
🇳🇱
9
900
52,503
Norway
🇳🇴
10
324
61,414
France
🇫🇷
11
2,876
42,850
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - 데이터 경제

country
flags
데이터경제
gdp
gdp_per_capita
United States
🇺🇸
1
19,391
59,532
United Kingdom
🇬🇧
2
2,857
43,269
Finland
🇫🇮
​
247
44,866
Germany
🇩🇪
13
4,188
50,639
Sweden
🇸🇪
8
505
50,208
Korea, South
🇰🇷
5
1,973
38,335
Denmark
🇩🇰
​
296
51,364
Netherlands
🇳🇱
​
900
52,503
Norway
🇳🇴
​
324
61,414
France
🇫🇷
6
2,876
42,850
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - 산업용 로봇

country
flags
로봇_순위
gdp
gdp_per_capita
Korea, South
🇰🇷
2
1,973
38,335
Japan
🇯🇵
3
5,487
43,279
Germany
🇩🇪
4
4,188
50,639
Sweden
🇸🇪
5
505
50,208
Denmark
🇩🇰
6
296
51,364
United States
🇺🇸
9
19,391
59,532
Italy
🇮🇹
10
2,387
39,427
Belgium
🇧🇪
11
544
47,840
Netherlands
🇳🇱
12
900
52,503
Spain
🇪🇸
13
1,770
37,998
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - WEF 세계 경쟁력

country
flags
WEF_순위
gdp
gdp_per_capita
United States
🇺🇸
1
19,391
59,532
Netherlands
🇳🇱
3
900
52,503
Switzerland
🇨🇭
4
548
64,712
Japan
🇯🇵
5
5,487
43,279
Germany
🇩🇪
6
4,188
50,639
Sweden
🇸🇪
7
505
50,208
United Kingdom
🇬🇧
8
2,857
43,269
Denmark
🇩🇰
9
296
51,364
Finland
🇫🇮
10
247
44,866
Korea, South
🇰🇷
12
1,973
38,335
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디지털 강대국 지표 - IMD 디지털 경쟁력

country
flags
IMD_순위
gdp
gdp_per_capita
United States
🇺🇸
1
19,391
59,532
Denmark
🇩🇰
3
296
51,364
Sweden
🇸🇪
4
505
50,208
Switzerland
🇨🇭
6
548
64,712
Netherlands
🇳🇱
7
900
52,503
Korea, South
🇰🇷
8
1,973
38,335
Norway
🇳🇴
9
324
61,414
Finland
🇫🇮
10
247
44,866
Canada
🇨🇦
12
1,714
46,705
United Kingdom
🇬🇧
13
2,857
43,269
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - 종합

country
flags
정부
AI
데이터경제
로봇
WEF
IMD
Korea, South
🇰🇷
1
7
5
2
12
8
Japan
🇯🇵
5
13
11
3
5
27
Germany
🇩🇪
26
4
13
4
6
18
Sweden
🇸🇪
33
5
8
5
7
4
Denmark
🇩🇰
4
8
​
6
9
3
United States
🇺🇸
​
1
1
9
1
1
Italy
🇮🇹
15
25
16
10
29
42
Belgium
🇧🇪
25
29
​
11
21
25
Netherlands
🇳🇱
21
9
​
12
3
7
Spain
🇪🇸
7
24
14
13
22
33
1–10 of 36 rows

디지털 강대국 지표 - 종합 시각화

FranceGermanyItalyJapanKorea, SouthUnited KingdomUnited StatesAustraliaCanadaChileCzech RepublicGreeceHungaryIrelandMexicoNew ZealandPolandPortugalSpainSwedenSwitzerlandTurkey−2−1012−2−1012
30-50 클럽기타umap1umap2
plotly-logomark

삶의 현장
사용자 / 개발자

백만~1억 사용자

백만, 5천만, 1억 가입자를 가질 때까지 걸린 소요시간

  • 전화기
  • 기술 진화
  • chatGPT 백만
  • 빅3 서비스
  • 1억명 (소요 달수)

(Song, 2019)

Rita McGrath(November 25, 2013), “The Pace of Technology Adoption is Speeding Up”, Harvard Business Review

출처: https://twitter.com/umarsaif/status/1610932387185315840

출처: https://twitter.com/EconomyApp/status/1622029832099082241

AI를 바라보는 관점

  • 트위터 Santiago I
  • 트위터 Santiago II
  • 버스탄 두 남자

3 대장 + α

체험 삶의 현장

  • 현대백화점 (글쓰기)
  • 마이크로소프트 (코딩)
  • 네이버 (그리기)
  • 로스쿨 (추론)




  • 신규 코드의 40%가 Copilot으로 작성
  • 75%의 개발자가 업무에 더 큰 성취감을 느꼈습니다.
  • 87%의 개발자가 정신적 노력을 절약하는 데 도움이 되었다고 답했습니다.



  • 웹툰 출처: (김현진, 2021)
  • 로스쿨 출처: https://r2bit.com/chatGPT/gpt4_performance.html (OpenAI, 2023)

시장 와해 사례: 서점

공상과학 및 판타지 잡지 클라크스월드(Clarkesworld)는 AI가 생성한 소설라는 비난을 받은 후 신규 공상과학소설이 급증한 것이 AI 기계로 작성된 원인을 큰 것으로 파악하고 2월 20일부터 공식적으로 투고를 중단했다.

2023-02-15 기준

2023-02-20 기준

Neil Clark (2023-02-15), “A Concerning Trend”, CLARKESWORLD MAGAZINE

시장 와해 사례: 병원


일본과 미국의 국제 연구팀에 따르면 미국에 본사를 둔 OpenAI가 개발한 인공지능 모델의 최신 버전이 일본의 의사 국가시험에 합격할 수 있는 능력을 입증했다고 합니다.

그러나 AI는 인간 수험생의 평균 점수보다 낮은 점수를 받았고 환자의 안락사를 유도하는 옵션을 선택하는 등 일부 부적절한 답변을 제공했습니다.

워싱턴 대학의 자연어 처리 전문 연구원 정고 카사이(Jungo Kasai)를 포함한 연구팀은 2018년부터 2022년까지 5년간 OpenAI의 대화형 AI 시스템인 ChatGPT와 GPT-4를 사용하여 국가 의사 자격시험을 치렀습니다.

ChatGPT는 모든 시험에서 불합격했습니다. 하지만 최신 시스템인 GPT-4는 모든 시험에서 합격점을 넘겼습니다.

  • 자료출처: The Yomiuri Shimbun, “AI Demonstrates Passing Score on Medical Practitioner Exam in Japan”, May 10, 2023

시장 와해 사례: 사교육

The first victim of ChatGPT.#chegg #openai #gpt #ChatGPT #GPT4 pic.twitter.com/CzAx8mFu11

— きMeñez ⠃⠗⠕⠺⠝ (@khakimenez) May 7, 2023

ChatGPT가 비즈니스를 죽이고 있다고 회사가 말한 후 Chegg 주가는 40 % 이상 하락했다.

Chegg의 주가는 온라인 교육 회사가 ChatGPT가 성장을 저해하고 있다고 밝힌 후 폭락했습니다.

“올해 상반기에는 ChatGPT가 신규 계정 성장에 눈에 띄는 영향을 미치지 않았고 신규 가입에 대한 기대치를 충족하고 있었습니다.”라고 월요일 저녁 실적 발표에서 댄 로젠스웨이그 CEO는 말했습니다. “하지만 3월부터 ChatGPT에 대한 학생들의 관심이 크게 급증했습니다. 이제 신규 고객 성장률에 영향을 미치고 있다고 생각합니다.”

Chegg, Inc.는 캘리포니아주 산타클라라에 본사를 둔 미국 교육 기술 회사로 숙제 도움, 디지털 및 실제 교과서 대여, 교과서, 온라인 튜터링 및 기타 학생 서비스를 제공.

  • 자료출처: CNBC, “Chegg shares drop more than 40% after company says ChatGPT is killing its business”, May 2, 2023

시장 와해 사례: 미디어 광고 그룹

OpenAI와 펜실베이나 대학교

인공 지능이 개방되고 제너레이티브 AI를 제공하는 플랫폼을 통해 대중화됨에 따라 전체 직업의 최소 80%에서 업무가 변화할 것으로 예측된다. 대학 교육이 필요한 직업이 가장 큰 영향을 받을 것이며, 많은 경우 사람들이 수행하는 업무의 절반 이상이 AI의 영향을 받을 수 있다. 중요한 점은 영향을 받는 직업은 대체되는 것이 아니라 생성형 AI에 의해 크게 영향을 받거나 증강될 것이라는 점이다. (Eloundou 기타, 2023)

  • 통역사 및 번역가
  • 설문 조사 연구원
  • 시인, 작사가 및 창작 작가
  • 동물 과학자
  • 홍보 전문가
  • 수학자 / 세무사 / 금융 정량 분석가
  • 웹 및 디지털 인터페이스 디자이너

설문조사와 광고기업

(양정애, 2023)

중국 최대 미디어 광고 그룹이 카피라이터와 디자이너 등에 대한 아웃소싱(외주)을 무기한 중단하고 챗GPT 같은 생성형 인공지능(AI) 기구로 대체를 선언했다. 14일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면, 광고회사 블루포커스는 내부 이메일을 통해 “생성형 AI를 전적으로 수용하기 위해 카피라이터, 디자이너, 단기 계약직 등 특정 분야의 아웃소싱 비용을 즉시 절감할 것”이라고 밝혔다.

  • 챗GPT로 사라질 직업 1위는 세무사 아니었네…“번역가·통역사 더 위험”
  • 中최대 광고 기업 “단기 계약직, AI로 대체한다”

시장 와해 사례: Stackoverflow


개발자들은 점점 더 많은 조언을 Stackoverflow 게시판이 아닌 AI 챗봇과 GitHub CoPilot에서 얻고 있다.
  • 스택 오버플로의 트래픽은 2022년 1월 이후 매월 평균 6%씩 감소하고 있으며, 3월에는 13.9% 감소했다.
  • ChatGPT는 11월 말에 출시되어 전년 대비 실적은 없지만, 웹사이트는 그 짧은 시간 동안 전 세계 트래픽에서 Microsoft의 Bing 검색 엔진보다 더 많은 트래픽을 기록하며 세계에서 가장 인기 있는 디지털 자산 중 하나로 자리 잡았다. 3월에는 16억 건, 4월 상반기에는 9억 2,070만 건이 방문했다.
  • GitHub 웹사이트도 3월에 전년 대비 26.4% 증가한 5억 2,400만 건의 트래픽을 기록하는 등 강력한 성장세를 보이고 있는데, 일반적으로 Visual Studio Code와 같은 코드 편집기 내에서 이루어지는 CoPilot의 모든 사용량이 반영되어 있지는 않지만, 서비스 구독을 위해 웹사이트를 방문하는 사람들도 포함된다.
  • 2월부터 3월까지 GitHub CoPilot 무료 평가판 가입 페이지 방문 수는 3배 이상 증가하여 80만 건을 돌파했다.
  • 자료출처: David F. Carr (April 27, 2023), “Developers increasingly get advice from AI chatbots and GitHub CoPilot rather than Stack Overflow message boards”, Similarweb Blog

실업통계


미국 실직사유

중앙일보 시각화

사무노동자 변화

  • 김남준 (2023.06.05.), “카피라이터까지…챗GPT발 고소득 전문직 실직 시작됐다”, 중앙일보

실습: 자료조사

  • 실제자료
  • 프롬프트
  • 출력결과
순위 영화명 개봉일 매출액 관객수 스크린수 국적 배급사
1 명량 2014-07-30 1,357 1,761 1587 한국 (주)씨제이이엔엠
2 극한직업 2019-01-23 1,396 1,626 1978 한국 (주)씨제이이엔엠
3 신과함께-죄와 벌 2017-12-20 1,157 1,441 1912 한국 롯데쇼핑㈜롯데엔터테인먼트
4 국제시장 2014-12-17 1,109 1,426 966 한국 (주)씨제이이엔엠
5 어벤져스: 엔드게임 2019-04-24 1,222 1,393 2835 미국 월트디즈니컴퍼니코리아 유한책임회사
6 겨울왕국 2 2019-11-21 1,148 1,375 2648 미국 월트디즈니컴퍼니코리아 유한책임회사
7 아바타 2009-12-17 1,284 1,362 912 미국 주식회사 해리슨앤컴퍼니,이십세기폭스코리아(주)
8 베테랑 2015-08-05 1,052 1,341 1064 한국 (주)씨제이이엔엠
9 괴물 2006-07-27 0 1,302 167 한국 (주)쇼박스
10 도둑들 2012-07-25 937 1,298 1072 한국,홍콩 (주)쇼박스
  • 자료출처: 영진위 역대 박스오피스 (공식통계기준)


관람객 기준으로 가장 많은 관람객을 갖는 한국 영화 상위 5개 알려주세요 시놉시스는 200자 길이로 작성해주세요. 출력형식은 다음과 같은 형태로 마크다운 소스파일 형태로 출력해 주세요.

|순위|영화명| 연도|감독|주연| 제작사|배급사|관객수|시놉시스|



  • ShareGPT

죄송합니다, 그러나 저의 지식 업데이트는 2021년 9월까지이므로, 그 시점 이후의 정보를 제공할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고, 2021년 9월까지 기준으로 가장 많은 관람객을 가진 한국 영화 상위 5개를 제공하겠습니다.

오마이뉴스
시민기자

챗GPT 뉴스기사

신문기사

작업흐름

기사 착상
데이터 확보
분석
표/그래프
기사작성
  • 지난 총선 민주당 데이터 보니, 수도권도 ‘단수공천’ 집중 ‘총선 후보자선출규정 특별당규 개정’ 청원동의 5만 넘어… 민주당의 답변에 ‘주목’

챗GPT 뉴스기사 작성

  • 뉴스 착상
  • 데이터셋
  • 분석과 코딩
  • 표와 그래프
  • 챗GPT 기사작성
  • 뉴스송고

  • 제22대 총선 후보자선출규정 특별당규 개정 청원

  • 대한민국 제21대 국회의원 선거 더불어민주당 후보 목록

  • 제22대 국회의원 선거구

  • 제22대 총선 후보자선출규정 개정 청원

챗GPT 시대 도서

챗GPT 유닉스 쉘 책

교보문고

작업흐름

Greg Wilson
소프트웨어 카펜트리
공동 저작
콘텐츠, 디자인, 교수방법, 경험, 네트워크
챗GPT(AI)
  • 교보문고: 챗GPT 유닉스 쉘: 생산성 자동화 도구

챗GPT 도서 제작

  • Greg Wilson
  • 공동저작
  • 콘텐츠, 디자인, 경험, 네트워크
  • 챗GPT(AI)
  • 사람과 AI

  • Software Carpentry Version 3 lessons (2007)

  • 소프트웨어 카펜트리 공동저작

  • 소프트웨어 카펜트리 : 소프트웨어
  • 데이터 카펜트리 : 데이터
  • 도서관 카펜트리 : 텍스트

사람과 AI 분업

아담 스미스, “국부론”



핀 공장


노동의 분업

노동의 분업(Division of Labor)이란 생산 과정을 여러 단계로 나누어 각각의 단계를 서로 다른 사람이나 그룹이 수행함으로써 생산력을 크게 증가시킴

  1. 각 작업자가 자신의 특정 과업에 더욱 숙련되게 되므로 작업 속도가 빨라짐
  2. 작업 간 전환 시간이 줄어듦
  3. 분업을 통해 특화된 기계와 장비 개발과 사용

세무사 업무 변천과정




세무 업무 변천사

이광춘 (2019-12-04), “자동화(Automation) - 로봇 자동화가 빼앗는 일자리 그리고 나”, 분당 서현 청소년 수련관

생산성과 임금 격차


19601980200020200%50%100%150%200%250%
생산성과 시간당 급여gapHourly compensationNet productivityProductivity growth and hourly compensation growth, 1948-2018
plotly-logomark

Economic Policy Institute, “The Productivity - Pay Gap”, July 2019

소싱전략의 변화

자료출처: Kinetics consulting services / Automation Anywhere

아폴로 우주선


Mary (Missy) Cummings (2014), “Man versus Machine or Man + Machine?”, Duke University and MIT (M. M. Cummings, 2014)

인간과 기계 업무분장

(M. Cummings, 2018)

Human Supervisory Control


human-supervisory-control

(M. Cummings, 2018)

AI 성능 1

  1. https://www.microsoft.com/ko-kr/microsoft-365/business

모라벡의 역설(Moravec’s paradox)

미국 카네기 멜론 대학 (CMU) 로봇 공학자 한스 모라벡(Hans Moravec)이 1970년대에 ’it is comparatively easy to make computers exhibit adult level performance on intelligence tests or playing checkers, and difficult or impossible to give them the skills of a one-year-old when it comes to perception and mobility’라는 표현으로 컴퓨터와 인간의 능력 차이를 역설적으로 표현하였다.

중국어 방 (Chinese room)



중국어 방 주장을 모사한 도해

AI와 인간


인공지능 컴퓨터 인간
중국어 방 하드웨어 인간의 외형적인 몸체
영어만 할 줄 아는 사람 소프트웨어 인간의 지능
중국어로 된 질문 입력(Input) 인간이 외부에서 접할 수 있는 자극
중국어로 된 답변 출력(Output) 인간이 외부에서 접한 자극에 대한 반응
질문&대답 목록 데이터베이스(Database) 습득된 기억

중국어 방 역설 (Chinese room argument) - 대체 누가 중국어를 이해하고 있는가?

챗GPT 사용자
Text-to-X

openAI 마이크로소프트 3 대장 + α

chatGPT 3대장

  • 최강 3대장
  • chatGPT 3대장
  • —
  • 글쓰기
  • 그리기
  • 코딩

chatGPT 3대장 + α 추론

  • 문제
  • 수식
  • 손 풀기
  • Sympy
  • chatGPT
  • Wolfram Plugin

디오판토스 묘비

신의 축복으로 태어난 그는 인생의 16을 소년으로 보냈다. 그리고 다시 인생의 112 이 지난 뒤에는 얼굴에 수염이 자라기 시작했다. 다시 17이 지난 뒤 그는 아름다운 여인을 맞이하여 화촉을 밝혔으며, 결혼한 지 5년 만에 귀한 아들을 얻었다. 아! 그러나 그의 가엾은 아들은 아버지의 반 밖에 살지 못했다. 아들을 먼저 보내고 깊은 슬픔에 빠진 그는 그 뒤 4년간 정수론에 몰입하여 스스로를 달래다가 일생을 마쳤다. [^1]

디오판토스가 정확히 언제 태어나고 언제 죽었는지는 명확하지 않지만, 그가 죽었을 때의 나이는 정확히 알 수 있다. 이를 방정식을 통해 풀어보자. 수식을 x에 대해 정리해서 풀면 84가 나온다.

x6+x12+x7+5+x2+4=x

from sympy import *
x = Symbol('x')
Diophantus_puzzle = x/6 + x/12 + x/7 + 5 + x/2 + 4 - x
solve(Diophantus_puzzle, x, dict = True)
[{x: 84}]

울프람 웹사이트

AutoGPT: Text-to-Task


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      • Auto-GPT: An Autonomous GPT-4 Experiment

      데이터 분석: Text-to-Analytics

      • PandasAI
      • LlamaIndex
      • 챗GPT SQL
      • RTutor.ai

      Pandas AI는 널리 사용되는 데이터 분석 및 조작 도구인 Pandas에 생성 인공 지능 기능을 추가한 Python 라이브러리다. Pandas AI는 판다스와 함께 사용하도록 설계되었으며, 판다스를 대체할 수 없다.



      • chatGPT: 판다스 AI

      • chatGPT: 펭귄 - 라마인덱스

      • chatGPT: 챗GPT SQL
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          • Chat with your data with RTutor
          • RTutor

          수능 국영수

          • 영어
            • 문제지(PDF → 코드)
            • 문제풀이(코드 → 챗GPT)
            • 훈련(챗GPT → 연습문제)
          • 수학
            • 문제지(PDF → 코드)
          • 국어
            • 문제지(PDF → 코드)

          실습

          • 수능영어문제
          • 프롬프트
          • 출력결과

          다음 지문을 보고 문제를 푸세요. 지문과 문제는 백틱(`) 세개로 감싸여 있고 다음과 같이 되어 있습니다.

          ```
          지문과 문제
          ```

          출력:

          1. 영어지문 전체를 한글로 번역한다.
          2. 정답을 제시하고 이유도 설명한다.

          ```
          다음을 듣고, 남자가 하는 말의 목적으로 가장 적절한 것을 고르시오. M: Hello, Lockwood High School students. This is your school librarian, Mr. Wilkins. I’m sure you’re aware that our school librar y is hosting a bookmark design competition. I encourage students of all grades to par ticipate in the competition. The winning designs will be made into bookmarks, which will be distributed to librar y visitors. We’re also giving out a variety of other prizes. So don’t let this great oppor tunity slip away. Since the registration period for the bookmark design competition ends this Friday, make sure you visit our school librar y to submit your application. Come and par ticipate to display your creativity and talents.

          다음을 듣고, 남자가 하는 말의 목적으로 가장 적절한 것을 고르시오. ① 도서관의 변경된 운영 시간을 안내하려고 ② 독후감 쓰기 대회의 일정을 공지하려고 ③ 책갈피 디자인 대회 참가를 독려하려고 ④ 기한 내 도서 반납을 촉구하려고 ⑤ 전자책 이용 방법을 설명하려고 ```

          다음은 영어 지문의 한글 번역입니다:

          안녕하세요, 록우드 고등학교 학생 여러분. 저는 교사 월킨스입니다. 아마도 여러분들은 저희 학교 도서관에서 책갈피 디자인 대회를 개최한다는 사실을 알고 있을 것입니다. 저희는 모든 학년의 학생들이 이 대회에 참가하도록 권장합니다. 우승 디자인은 책갈피로 만들어져서 도서관 방문자들에게 배포될 것입니다. 우리는 또한 다양한 상품을 제공하고 있습니다. 그러니 이 좋은 기회를 놓치지 마십시오. 책갈피 디자인 대회의 등록 기간은 이번 주 금요일에 종료되기 때문에, 신청을 제출하려면 반드시 학교 도서관을 방문해야 합니다. 참여하여 여러분의 창의력과 재능을 표출해보세요.

          위 지문에 대한 문제는 다음과 같습니다:

          다음을 듣고, 남자가 하는 말의 목적으로 가장 적절한 것을 고르시오. ① 도서관의 변경된 운영 시간을 안내하려고 ② 독후감 쓰기 대회의 일정을 공지하려고 ③ 책갈피 디자인 대회 참가를 독려하려고 ④ 기한 내 도서 반납을 촉구하려고 ⑤ 전자책 이용 방법을 설명하려고

          정답은 ③ 책갈피 디자인 대회 참가를 독려하려고 입니다.

          남자의 말에서는 책갈피 디자인 대회를 언급하고, 학생들에게 대회에 참가할 것을 권장하고 있습니다. 그래서 남자의 목적은 책갈피 디자인 대회 참가를 독려하는 것입니다.

          • ShareGPT

          챗GPT 인터페이스
          오피스 전쟁

          구글 검색의 종말(?)

          글쓰기 역사


          • 문자와 종이 역사

          오피스 전쟁

          항목 MS 오피스 1 구글 오피스 2 리브레 오피스 3 한컴 오피스 4
          문서 작성 및 편집 워드, 엑셀, 파워포인트 등의 데스크톱 및 웹 앱 제공 구글 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 등의 웹 앱 제공 라이터, 캘크, 임프레스 등의 데스크톱 앱 제공 한글, 한셀, 한쇼 등의 데스크톱 및 모바일 앱 제공
          협업 및 공유 원드라이브를 통해 문서를 클라우드에 저장하고 공유 가능. 여러 사람이 동시에 문서를 수정할 수 있으나 실시간으로 보기 어려움 구글 드라이브를 통해 문서를 클라우드에 저장하고 공유 가능. 여러 사람이 동시에 문서를 수정하고 실시간으로 확인 가능 드롭박스나 구글 드라이브와 연동하여 문서를 클라우드에 저장하고 공유 가능. 여러 사람이 동시에 문서를 수정할 수 있으나 실시간으로 보기 어려움 넷프리즘을 통해 문서를 클라우드에 저장하고 공유 가능. 여러 사람이 동시에 문서를 수정할 수 있으나 실시간으로 보기 어려움
          이메일 및 채팅 Outlook을 통해 비즈니스 메일 제공. Teams을 통해 채팅 및 화상 회의 가능 Gmail을 통해 비즈니스 메일 제공. Chat과 Meet을 통해 채팅 및 화상 회의 가능 이메일 및 채팅 기능 없음 이메일 및 채팅 기능 없음
          가격 1인당 월 5~20달러 다양한 요금제 제공. 데스크톱 앱 사용 가능한 요금제는 12.5달러부터 시작 1인당 월 6~18달러까지 다양한 요금제 제공 완전 무료 개인용은 무료로 사용 가능하며 업무용은 별도로 견적 요청 필요
          1. https://www.microsoft.com/ko-kr/microsoft-365/business

          2. https://workspace.google.com/intl/ko_kr/

          3. https://www.libreoffice.org/

          4. https://www.hancom.com/product/productMain.do

          오피스 전쟁: 패러다임 충돌

          챗GPT 시대 사무실

          • 챗GPT 사용원인
          • 인터페이스
          • 챗GPT AS-IS
          • 챗GPT TO-BE

          챗GPT가 이룬 대통합

          인터페이스 (Interface)

          • 진화과정
          • CLI
          • GUI
          • WUI
          • MUI
          • LUI




          사용자 인터페이스
          GUI
          Graphic User Inferface
          1970~
          CLI
          Command Line Interface
          1950~
          Web Interface
          1994~
          Mobile Interface
          2007~
          LUI
          Language User Interface
          2023~


          • https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_terminal


          • https://kartsci.org/kocomu/computer-history/graphical-user-interface-history/



          • https://www.huffpost.com/entry/uber-your-way-through-cit_b_1205446

          • https://twitter.com/sama/status/1515764302904377344

          챗GPT NUI

          • 1:1 채팅
          • 클릭하여 완료
          • 자동완성
          • 명령 팔레트
          • 챗GPT (ChatGPT)

          • OpenAI Playground

          • GitHub Copilot

          • https://towardsdatascience.com/some-experiments-using-github-copilot-with-python-90f8065fb72e

          사례

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              • https://blog.replit.com/clui
              • https://blog.replit.com/ai

              Command Palette 역사

              • 60년대로 거슬러 올라가는 명령 팔레트는 최근 기술 업계에서 다시 인기를 얻고 있으며 사용자 중심 소프트웨어의 필수적인 부분으로 간주됨.
              • CLI는 개인용 컴퓨터가 대중화되기 전 초기 컴퓨팅을 지배했으며 사용자가 시스템을 작동하기 위해 특정 명령을 알아야 했다. 1984년 Apple의 매킨토시와 함께 도입된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 중요한 혁신으로 여겨졌지만, 소프트웨어의 복잡성이 증가함에 따라 GUI만으로는 탐색하기가 점점 더 어려워졌다.
              • 사용자가 항목 이름의 짧은 약어입력하여 앱과 파일을 검색할 수 있는 런처가 점점 더 보편화 되었다. 예를 들어 2001년에 출시된 Mac OS X용 LaunchBar, Quicksilver, 2005년에 출시된 Apple의 시스템 전체 Spotlight가 있다. 검색과 CLI의 결합은 Command Palette의 탄생으로 이어졌다.
              • 오늘날 우리가 알고 있는 현대식 명령 팔레트는 2011년 Sublime Text 2 베타 Joe Skinner가 처음 소개. 명령줄 사용에 익숙한 프로그래머들이 단축키를 모두 외울 필요 없이 더 빠르게 작업할 수 있어 중요한 발전이 됨.

              실습: 글쓰기

              • 프롬프트
              • 출력결과
              • –
              • 영화제목 프롬프트

              영화전문 시나리오 저작자의 역할을 수행바랍니다. 두편의 영화 시놉시스가 백틱(```)으로 감싸져 있습니다. 다음 두 영화 시놉시스를 하나로 합하여 전혀 새로운 영화 시놉시스를 300자 이내로 작성해주세요.

              ```

              첫번째 영화: 극한직업

              각종 범죄 현장에서 물리적인 고난과 위험을 감수하며 사건을 해결하는 특수 대원들의 이야기. 그러나 그들의 직업은 상상을 초월하는 극한의 직업, 치킨집 사장이었다.

              두번째 영화: 국제시장

              덕수(황정민)의 가족은 흥남 철수 때 부산 국제시장에 내려온 피난민이다. 전쟁통에 아버지를 잃은 덕수는 졸지에 어머니와 두 동생의 생계를 책임지게 됐다. 동생의 학비와 생활비를 벌기 위해 자신의 꿈을 버린 채 친구 달구(오달수)와 함께 서독의 탄광으로, 베트남전으로 뛰어들어야 했던 덕수. 덕분에 사랑하는 아내 영자(김윤진)를 만날 수 있었고, 토끼 같은 자식들을 대학에 보낼 수 있었지만, 그의 인생에서 ’그’는 한번도 없었다.

              ```

              “극한의 시장”

              특수대원으로 활동하며 범죄를 막아내던 독특한 팀, 그들은 모두 특별한 신분을 가진 치킨집 사장들이다. 하지만 팀의 리더인 덕수는 더 큰 비밀을 가지고 있다. 그는 흥남 철수 때 부산 국제시장에 피난 온 가족을 부양하기 위해 자신의 꿈을 포기하고 독일 탄광, 베트남전으로 뛰어들어야 했다. 이제 그는 양면의 삶을 이어가면서, 치킨집을 운영하며 범죄를 막아내는 독특한 팀과 함께, 자신의 가족을 보호하고, 사랑하는 아내 영자와 함께 삶을 살아가야 한다. 그의 인생에 ’그’는 없지만, 그의 삶은 여전히 희망과 사랑으로 가득 차 있다.

              프롬프트: 매력적인 시놉시스 제목을 5개 이미티콘을 적절히 넣어 작성해주세요.

              출력결과:

              • “🔥극한의 선택: 🍗치킨집 특수대원⚔️ vs. 국제시장🌍 생존자”
              • “💥덕수의 두 세계: 특수대원으로서의 삶🕵️‍♂️와 국제시장에서의 삶🌏”
              • “🐓치킨집에서의 특수작전🔫: 국제시장🌏의 비밀스러운 생존자”
              • “🛠️하루아침에 특수대원🔫, 밤에는 국제시장🌏의 생존자: 덕수의 이중생활🎭”
              • “🎬영화 속으로: 🔥극한의 시장에서🌏 치킨집 특수대원🕵️‍♂️으로 변신한 덕수의 이야기”
              • ShareGPT

              어린이 교통사고
              광명시

              보도자료

              • 2019-11-19 ‘민식이법’ 빨리 통과되기를” 엄마 눈물의 호소에…

              초등학교 주변 CCTV 현황

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              Leaflet | © OpenStreetMap contributors

              제작방법: 경기도 광명시 - 학교와 CCTV

              어린이 교통사고 통계

              • 사고유형별 어린이 사망
              • 교통사고건수 추세
              광명시 보행 어린이 교통사고
              TAAS 교통사고분석시스템 (2014~2022)
              사고유형 교통사고 어린이 구분 합계
              사망자수 중상자수 경상자수
              차대사람 - 기타 0 11 34 45
              차대사람 - 길가장자리구역통행중 0 3 12 15
              차대사람 - 보도통행중 0 2 5 7
              차대사람 - 차도통행중 0 3 8 11
              차대사람 - 횡단중 3 33 59 95
              차대차 - 기타 0 1 2 3
              차대차 - 측면충돌 0 3 0 3
              합계 3 56 120 179

              광명시 유동인구(KT)

              데이터출처: 경기도 데이터 분석센터 KT 유동인구 (2018년 1월 ~ 2022년 12월)

              광명시 50x50 지도

              데이터출처: 경기도 데이터 분석센터 BC카드 사용내역 (2018년 1월 ~ 2022년 12월)

              경기도 항구

              참고문헌

              Charles Frye, J. T., Sergey Karayev. (2023). LLM Bootcamp 2023. https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/spring-2023/augmented-language-models/
              Chiang, T. (2023). CHATGPT is a blurry JPEG of the web. In The New Yorker. https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web
              Cummings, M. (2018). Informing autonomous system design through the lens of skill-, rule-, and knowledge-based behaviors. Journal of cognitive engineering and decision making, 12(1), 58–61.
              Cummings, M. M. (2014). Man versus machine or man+ machine? IEEE Intelligent Systems, 29(5), 62–69.
              Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. https://arxiv.org/abs/2303.10130
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              Huben, R. (2023). How does GPT-3 spend its 175b parameters? In How does GPT-3 spend its 175B parameters? - by Robert Huben. From AI to ZI. https://aizi.substack.com/p/how-does-gpt-3-spend-its-175b-parameters
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              Shen, Y., Song, K., Tan, X., Li, D., Lu, W., & Zhuang, Y. (2023). HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace. https://arxiv.org/abs/2303.17580
              Song, A. K. (2019). The Digital Entrepreneurial Ecosystem—a critique and reconfiguration. Small Business Economics, 53(3), 569–590.
              Yang, J., Jin, H., Tang, R., Han, X., Feng, Q., Jiang, H., Yin, B., & Hu, X. (2023). Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond. https://arxiv.org/abs/2304.13712
              Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J., Tang, T., Wang, X., Hou, Y., Min, Y., Zhang, B., Zhang, J., Dong, Z., Du, Y., Yang, C., Chen, Y., Chen, Z., Jiang, J., Ren, R., Li, Y., Tang, X., Liu, Z., … Wen, J.-R. (2023). A Survey of Large Language Models. https://arxiv.org/abs/2303.18223
              김현진. (2021). 웹툰 이미지 제작공정 단계별 활용 가능한 스케치 관련 인공지능 기술. 한국정보과학회.
              양정애. (2023). 챗GPT 이용 경험 및 인식 조사. 한국언론진흥재단. https://www.kpf.or.kr/front/board/boardContentsListPage.do?board_id=246

              chatGPT → 챗GPT
              Transformer → LLM → 오픈소스 S/W

              챗GPT 란?

              • PNG와 JPEG
              • Foundation 모형
              • 헬스케어

              (Chiang, 2023) (Merritt, 2023)

              거대 언어모형(LLM)

              • LLM 진화
              • 80억 패러미터
              • 400억
              • 640억
              • 5,400억
              • 성능

              Sharan Narang and Aakanksha Chowdhery (APRIL 04, 2022), “Pathways Language Model (PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance”, Software Engineers, Google Research

              모형크기

              Transformer

              • DL 시대
              • 삼국지
              • 가자 Transformer 로
              • 이유(Why)
              • 패러미터 비율
              • Transformer 입력

              The Transformer is a magnificient neural network architecture because it is a general-purpose differentiable computer. It is simultaneously:
              1) expressive (in the forward pass)
              2) optimizable (via backpropagation+gradient descent)
              3) efficient (high parallelism compute graph)

              — Andrej Karpathy (@karpathy) October 19, 2022

              트랜스포머는 범용 차별화 컴퓨터이기 때문에 훌륭한 신경망 아키텍처입니다. 동시에

              1. 표현력 (순방향)
              2. 최적화 가능(역전파 + 경사하강)
              3. 효율적 (높은 병렬처리 연산 그래프)



              (Huben, 2023)

              GPT는 어떻게 능력을 얻었나?

              (Fu & Khot, 2022)

              https://lifearchitect.ai/

              • IQ 분포
              • LM 시험
              • GPT-4
              • 데이터셋
              • 딥마인드
              • 모형크기
              • 능력
              • 비행기

              • https://lifearchitect.ai/models/ / Google Sheets: 바로가기

              현재 나의 모습

              LLM 진화

              (Yang 기타, 2023)

              공개형 GPT vs 폐쇄형 GPT

              • Stable Diffusion
              • LLM
              • GPT4ALL

              • 데이터 출처: (Zhao 기타, 2023)
              • chatGPT - 오픈소스 S/W

              LLM

              • 독점/상용 LLM
              • 오픈소스/공개 LLM

              (Charles Frye, 2023)

              토큰 크기 (Context Length)

              • 표
              • 그래프
              회사명 LLM 모형 Context 길이 (토큰 크기) 텍스트 크기
              OpenAI GPT-1 512 1 쪽, 4 단락, 36줄
              구글 PaLM 512 ↑
              OpenAI GPT-2 1024 2 쪽, 8 단락, 68줄
              OpenAI GPT-3 2048 1500 영단어, 4쪽, 139줄
              OpenAI GPT-4 2048 ↑
              Meta Llama 2048 ↑
              OpenAI GPT-3.5-Turbo 4096 9쪽, 369줄
              구글 PaLM2 8192 13쪽, 단편 소설, 기술 문서
              OpenAI GPT-4 8K 8192 ↑
              OpenAI GPT-4 32K 32000 48쪽, 대학학위논문
              MosaicML MPT-7B-StoryWriter 65000 98쪽
              Anthropic Claude 100000 150쪽, 소설책 반권

              — Dan Fu (realDanFu?) March 29, 2023

              HuggingGPT

              • LLM as Controller
              • HuggingGPT 개요
              • 사례

              출처: (Shen 기타, 2023)

              한국 R 사용자회 chatGPT. theme insper 소스코드 GitHub.

              1 / 90
              챗GPT 광명시 이광춘 공익법인 한국 R 사용자회 2023년 8월 11일

              1. Slides

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              • 챗GPT
              • 목차
              • 강사소개 & 강의 개요
              • 챗GPT 도서 증정
              • Slide 5
              • 서울 R 미트업
              • 참여와 연대
              • 디지털 전환 지표 ㄴ 전통 지표
              • 전통적 지표
              • 전통 지표 기준 강대국
              • 확장 전통 지표
              • 확장 지표 기준 선진국
              • 디지털 전환 지표 ㄴ 디지털 지표
              • 디지털 강대국 지표
              • 디지털 강대국 지표 - 디지털 정부 순위
              • 디지털 강대국 지표 - 인공지능 준비지수
              • 디지털 강대국 지표 - 데이터 경제
              • 디지털 강대국 지표 - 산업용 로봇
              • 디지털 강대국 지표 - WEF 세계 경쟁력
              • 디지털 강대국 지표 - IMD 디지털 경쟁력
              • 디지털 강대국 지표 - 종합
              • 디지털 강대국 지표 - 종합 시각화
              • 삶의 현장 사용자 / 개발자
              • 백만~1억 사용자
              • AI를 바라보는 관점
              • 3 대장 + \(\alpha\)
              • 체험 삶의 현장
              • 시장 와해 사례: 서점
              • 시장 와해 사례: 병원
              • 시장 와해 사례: 사교육
              • 시장 와해 사례: 미디어 광고 그룹
              • 시장 와해 사례: Stackoverflow
              • 실업통계
              • 실습: 자료조사
              • 오마이뉴스 시민기자
              • 챗GPT 뉴스기사
              • 챗GPT 뉴스기사 작성
              • 챗GPT 시대 도서
              • 챗GPT 유닉스 쉘 책
              • 챗GPT 도서 제작
              • 사람과 AI 분업
              • 아담 스미스, “국부론”
              • 세무사 업무 변천과정
              • 생산성과 임금 격차
              • 소싱전략의 변화
              • 아폴로 우주선
              • 인간과 기계 업무분장
              • Human Supervisory Control
              • AI 성능 1
              • 모라벡의 역설(Moravec’s paradox)
              • 중국어 방 (Chinese room)
              • 챗GPT 사용자 Text-to-X
              • openAI 마이크로소프트 3 대장 + \(\alpha\)
              • chatGPT 3대장
              • chatGPT 3대장 + \(\alpha\) 추론
              • AutoGPT: Text-to-Task
              • 데이터 분석: Text-to-Analytics
              • 수능 국영수
              • 실습
              • 챗GPT 인터페이스 오피스 전쟁
              • 구글 검색의 종말(?)
              • 글쓰기 역사
              • 오피스 전쟁
              • 오피스 전쟁: 패러다임 충돌
              • 챗GPT 시대 사무실
              • 챗GPT가 이룬 대통합
              • 인터페이스 (Interface)
              • 챗GPT NUI
              • 실습: 글쓰기
              • 어린이 교통사고 광명시
              • 보도자료
              • 초등학교 주변 CCTV 현황
              • 어린이 교통사고 통계
              • 광명시 유동인구(KT)
              • 광명시 50x50 지도
              • 경기도 항구
              • 참고문헌
              • chatGPT → 챗GPT Transformer → LLM → 오픈소스 S/W
              • 챗GPT 란?
              • 거대 언어모형(LLM)
              • 모형크기
              • Transformer
              • GPT는 어떻게 능력을 얻었나?
              • https://lifearchitect.ai/
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