안녕하세요,
숙명여자대학교 BA 동아리
BALL입니다!
저희가 이전 포스팅에서 ChatGPT에 대해 소개해드렸는데,
생각보다 많은 분들이 게시글을 찾아주시고 좋아해주셨어요.😀
그래서 이번에도 생성형 AI에 대한 내용을 알려드리고자 합니다!
이번 포스팅에서는 ChatGPT에 대항하는
구글의 인공지능 검색 엔진 '바드(Bard)'를 소개해드리겠습니다.
바드는 구글의 대규모 언어 모델인 LaMDA와 PaLM을 기반으로 하는
대화형 AI 검색 엔진입니다.
지난 3월 미국과 영국을 대상으로 베타 테스트를 출시한 이후에,
5월 15일부터 최신 언어모델 PaLM2를 탑재하고
한국어와 일본어를 추가해 180여개국에 전면 공개했습니다.
특히 영어를 제외한 언어로 한국어와 일본어만을
우선으로 지원했다는 점에서 더욱 화제가 되기도 하였습니다 !
(공개된지 얼마 안된 따끈따끈한 AI입니다 ㅎㅎ)
바드가 사용하는 PaLM2 모델은
5300억 개의 매개변수를 가지고 있으며,
100개가 넘는 언어를 지원한다고 합니다.
이러한 특징으로,
다양한 분야의 지식으로 AI와 대화를 할 수 있으며
사용자와의 대화 문맥을 이해하기 때문에
최적의 답변을 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
또한, 고급 과학 및 수학 추론을 더불어
20여 개의 개발 언어로 코딩 작업이 가능하며
이미지를 입력할 수 있는 '멀티모달' 기능을 추가할 예정이라고 합니다.
그렇다면,
바드의 사용법에 대해 알려드리겠습니다!
아래 바드 사이트▼로 들어가서 구글 계정으로 로그인하면 끝입니다!
(아주 쉽죠?)
Google의 AI 실험 버전인 Bard 사용해 보기
Bard는 창의적이고 유용한 파트너로서, 상상력을 마음껏 발휘하고 생산성을 높이며 아이디어를 실현하도록 도와줍니다.
bard.google.com
바드는 ChatGPT와 마찬가지로
프롬포트 대화창으로 질문을 입력하면 됩니다.
한국어가 지원되니, 질문에 대해 ChatGPT와 어떻게 다른 답변을 해주는지
사용해보면 좋을 것 같습니다 :)
저번 ChatGPT 포스팅에서
저희가 직접 AI와 대화해본 사례 기억하시나요?
이번에도 저희가 바드를 사용해
직접 질문에 대한 답변을 얻었습니다! 🙂
먼저, 저희 동아리 티스토리에 대한 의견을 물어보았습니다.
저희가 첫번째로 올린 동아리 소개 게시글과
전체적으로 통일된 '비즈니스 애널리틱스' 주제에 대한
칭찬을 해주었네요😊
또한 저희가 10일과 20일마다 특정 주제로 업로드하기 때문에,
이 부분에 대해서 잘 정돈된 느낌이라고 한 것 같습니다!
추가적으로 개선되어야 할 방향에 대해서도 물어봤습니다.
(생각보다 유익한 인사이트를 얻어서 놀랐습니다..!)
1. 동아리 소개 페이지에 명확한 비전 제시하기
2. 동아리 활동에 대한 사진 및 영상 추가하기
3. 새로운 동아리원 모집 관련 내용 추가하기
이렇게 3가지의 개선점을 주었어요!
동아리에서 추후에 회원을 모집하는 시점이 다가오면
바드가 추천해준대로
티스토리를 좀 더 수정해서 자세한 내용 업로드하겠습니다.😀
바드를 사용해보니,
한국어가 지원가능한 점과
빠른 답변 속도가 굉장히 만족스러웠습니다!
이후에 데이터 분석 프로젝트를 할 때,
ChatGPT와 바드 둘다 사용해보고
어떤 장단점이 더 있는지
좀 더 알아가보면 좋겠다는 생각이 들었습니다.
ChatGPT vs Bard
바드가 공개적으로 출시된 이후,
여전히 핫한 ChatGPT와의 비교는 피해갈 수 없는 부분입니다.
- 공통점 -
두 AI 대화형 챗봇 모두
대규모 언어 모델을 기반으로 만들어졌으며,
방대한 텍스트와 코드 데이터로 학습되었습니다.
따라서 사용자들에게 매우 효율적인 답변을 제공하며
언어 번역, 코드 작성, 콘텐츠 생성 등
다양한 작업을 수행합니다.
- 차이점 -
하지만 차이점도 존재합니다!
먼저, 바드의 가장 눈에 듸는 특징은
Google 검색 엔진을 통해
인터넷에 실시간으로 접근할 수 있습니다.
즉, 최신 정보를 기반으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
ChatGPT는 과거의 정보에 의존하다보니
최신 정보에 대한 정확성이 떨어져
정보를 제공하는데 어려움을 겪을 수 있는 반면,
바드는 사용자의 질문에 대한 최신 답변 및 연구를 제공합니다.
이용자가 Google에 검색어를 입력하면
그와 관련된 다른 질문을 문장 형태로 제시하여
사용자에게 '생성형 검색 경험(SGE)'을 제공한다고 합니다!
두번째로, 기능적인 측면에서 차이가 존재합니다.
ChatGPT를 사용해본 사람들이라면 알겠지만,
ChatGPT는 대화를 시작할 때
새 대화창을 열어 새로운 맥락에서 대화를 시작할 수 있고,
이전의 대화도 열람할 수 있는 기능을 제공합니다.
(실제로 해당 기능의 도움을 많이 받았습니다ㅎㅎ)
하지만 바드에서는 이 기능을 제공하지 않습니다.
대화를 초기화하고 나면
이전에 질문했던 리스트를 볼 수 있지만,
이전 질문에 대한 답변 내용을 열람할 수 없습니다.
개인적으로,
해당 기능이 추가된다면 사용자들의 만족도가
더 올라갈 것 같다는 생각입니다!
하지만, 기능적으로
바드가 더 뛰어난 부분은 답변 속도입니다.
ChatGPT를 사용할 때 답변이 길어질 때
답이 끊겨 느려지는 경우가 많았는데,
바드는 한번에 답을 제공하고
적절한 분량으로 답변하기 때문에
빠른 답변 속도를 자랑합니다.
마지막으로, 코드를 작성하는 측면에서
바드는 유용한 기능을 제공합니다.
바로 코드를 Colab으로 바로 실행할 수 있다는 점입니다.
ChatGPT에서 코드를 실행하려면
별도의 개발환경이 필요하지만,
바드는 Google에서 개발한 언어 모델이기에
바로 colab에서 실행하는 기능이 가능하고,
Google colab로 코드를 작성하는 사용자들에게는
아주 편리할 것 같습니다.
구글도 OpenAI처럼 본격적인 AI 언어모델을 제공하면서
많은 빅테크 기업들의 긴장감이 커질 것으로 보입니다.
특히 한국어를 제공하는 속도가 매우 빠른만큼,
네이버, 카카오, KT 등의 기업은
한국어 언어 모델에 대한 기술력을 강화하는데 집중하고 있습니다.
네이버는 한글 데이터를 6500배 더 학습한
초대규모 AI인 '하이퍼클롭엑스'를 올해 여름 선보일 예정이며,
카카오 또한 한국어 특화 언어모델
'코지피티(KoGPT)'를 곧 출시할 예정이라고 합니다.
해당 기능이 출시되면
저희 BALL이 관련 게시글을 발빠르게 업로드하겠습니다.😀
오늘 포스팅은 바드(Bard)에 대해서
쭉 설명해보았습니다.
해당 게시글이 바드를 사용하는데
도움이 되었으면 좋겠습니다!
저희는 그럼 다음 포스팅에서 만나요 !!
'데이터 분석 이슈 및 트렌드' 카테고리의 다른 글
| ADsP와 ADP 자격증을 소개합니다! (0) | 2023.09.10 |
|---|---|
| 데린이부터 데이터분석가들을 위한, 데이터 관련 유용한 뉴스레터 추천 (0) | 2023.08.10 |
| 데이터 분석 루틴을 만들 수 있는 유용한 사이트를 소개합니다! (0) | 2023.07.10 |
| 공공데이터, 어디서 찾을 수 있을까요? (0) | 2023.05.10 |
| ChatGPT 100% 활용하는 방법! (0) | 2023.04.10 |