chatGPT의 인프라에 대해서 질문을 해봤습니다. 역시나 MS의 투자를 받아왔으니,
MS Cloud 인프라에 구현이 되어 있는 것 같습니다. (크로스체크는 해보지 못했습니다. 참고)
노란색이 저의 질문입니다.
이런식으로 맥락이 이어지는 질문을 통해 개인학습에 매우 효과적입니다.

Chat GPT는 서버는 어디에 위치해 있어? 혹시 azure data center?

Bing Chat에서 사용하는 GPT는 Microsoft Azure Cloud Platform 상에 위치한 서버에서 동작합니다. 이 서버는 전 세계 다양한 지역의 Azure Data Center에 위치할 수 있습니다. Bing Chat가 사용하는 GPT의 정확한 서버 위치는 공개되어 있지 않으며, Microsoft에서는 보안상의 이유로 이에 대한 자세한 정보를 공개하지 않고 있습니다.

 

 

chat gpt는 글로벌서비스인데, 글로벌 라우팅은 어떤 구조로 이루어지니?

Bing Chat에서 사용하는 GPT는 글로벌 서비스이기 때문에, 전 세계 다양한 지역의 사용자에게 접근 가능해야 합니다. 이를 위해 Microsoft는 글로벌 로드 밸런서(Global Load Balancer)라는 시스템을 사용하여 전 세계에 분산된 데이터 센터에 있는 GPT 서버들에 대한 라우팅을 관리합니다.

글로벌 로드 밸런서는 사용자의 요청을 자동으로 가장 가까운 지역의 데이터 센터로 라우팅하여 최소 대기 시간과 최적의 성능을 제공합니다. 이를 위해 Microsoft는 Azure Traffic Manager와 같은 글로벌 로드 밸런서 서비스를 사용하며, 사용자의 위치, 대역폭, 대역폭 비용 등의 요소를 고려하여 최적의 데이터 센터로 라우팅합니다.

 

트래픽매니저, 프런트도어 같은 서비스가 앞단에 있는거네?

네, Microsoft Azure Cloud Platform에서는 Azure Traffic Manager와 Azure Front Door와 같은 서비스를 이용하여 글로벌 로드 밸런싱 및 애플리케이션 배포를 관리합니다.

Azure Traffic Manager는 DNS 기반의 글로벌 로드 밸런서 서비스로, 다양한 위치에 위치한 애플리케이션 인스턴스를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. Traffic Manager는 최적의 지리적 위치, 성능 또는 가용성을 기반으로 애플리케이션 인스턴스를 라우팅합니다.

Azure Front Door는 웹 응용 프로그램 및 API 액세스를 관리하는 전면 게이트웨이 역할을 합니다. Front Door는 SSL 종단 간 암호화, Web Application Firewall, 글로벌 로드 밸런싱, 라우팅 및 캐싱과 같은 기능을 제공하여 높은 가용성과 보안성을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 액세스하는 웹 응용 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다

 

 

챗GPT의 백엔드는 어떤 조합으로 구성되어 있어?

저의 이전 답변이 부족하여 죄송합니다.

Azure에서의 Chat GPT는 다음과 같이 구성됩니다:

  1. Azure Kubernetes Service (AKS): 대규모 분산 컴퓨팅 작업을 수행하기 위한 마이크로서비스 아키텍처를 구현합니다.
  2. Azure Machine Learning: 자연어 처리 모델을 학습하고 배포하는 데 사용됩니다.
  3. Azure Cognitive Services: 이미 학습된 모델을 사용하여 자연어 처리 및 이해 작업을 수행합니다.
  4. Azure Event Grid: Chat GPT와 연결된 다른 서비스와의 통합을 위한 이벤트 기반 아키텍처를 제공합니다.
  5. Azure Active Directory: Chat GPT와 통신하는 사용자를 인증하고 권한을 부여합니다.
  1. 이러한 서비스들이 함께 작동하여 Chat GPT를 구성하고 있습니다. 따라서 Apache Spark와 같은 기술은 사용되지 않습니다.

 

 

 

GPU VM은 사용하지 않나요? GPU를 통한 병렬연산을 사용했을 것 같은데

네, Chat GPT는 GPU VM을 사용합니다. GPT 모델의 큰 크기와 복잡성으로 인해 CPU만으로는 처리 속도가 매우 느려질 수 있기 때문입니다. 따라서 GPU를 통해 병렬 연산을 수행하여 처리 속도를 향상시킵니다. Azure에서는 가상 머신 이미지로 제공되는 GPU VM을 사용하여 이러한 처리를 수행합니다.

 

위에서 말한 AKS 호스트 머신에 GPU가 붙어 있는건가요?

네, AKS 호스트 머신에 GPU가 붙어 있습니다. Azure Kubernetes Service(AKS)를 실행하는 호스트 머신에는 GPU를 포함한 다양한 유형의 가상 머신이 제공됩니다. 따라서 Chat GPT도 GPU VM에서 실행됩니다. AKS에서 GPU VM을 사용하면 분산 컴퓨팅 작업을 더욱 효율적으로 처리할 수 있으며, 딥 러닝 모델의 성능을 높일 수 있습니다.

 

 

 

사용자와 질문 답변을 하면서도 학습이 되는 구조 인가요?

Chat GPT는 기본적으로 사전 학습된 모델을 사용하여 대화를 수행합니다. 그러나 일부 구현에서는 채팅 기록을 수집하여 모델을 보완하고 성능을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자와 대화를 하면서 모델이 계속해서 학습하고 성능을 개선할 수 있습니다.

하지만 이러한 방식은 모델 성능 개선을 위한 추가적인 데이터 수집과 데이터 정제 과정이 필요하며, 데이터 처리에 대한 개인정보 보호 및 규정 준수를 고려해야 합니다. 따라서 일반적으로는 Chat GPT와 같은 대화 시스템에서는 사용자 대화 기록을 수집하지 않는 것이 일반적입니다.

 

 




  1. 고객 서비스: 채팅GPT는 고객과 상호작용할 수 있는 가상 에이전트를 만들기 위해 사용될 수 있습니다. 이를 통해 고객은 빠르고 정확한 대답을 받을 수 있으며, 회사는 인력 비용을 절감하고 고객 서비스 경험을 향상시킬 수 있습니다.
  2. 마케팅: 채팅GPT를 사용하여 고객과 상호작용하는 동안 이메일, 텍스트 메시지, 소셜 미디어, 웹 사이트, 모바일 앱 등의 다양한 채널을 통해 고객에게 맞춤형 마케팅 메시지를 제공할 수 있습니다.
  3. 교육: 채팅GPT는 교육 분야에서 학생들에게 자동화된 피드백을 제공하거나, 학생들이 자신의 질문에 답변을 얻을 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
  4. 의료: 채팅GPT를 사용하여 환자들이 증상을 설명하고, 건강 관련 질문에 대답하고, 약물 및 치료에 대한 정보를 얻을 수 있도록 돕는 가상 의사 또는 간호사를 만들 수 있습니다.
  5. 금융: 채팅GPT를 사용하여 고객이 계좌 잔액, 거래 내역, 이자율 등과 같은 금융 정보를 얻을 수 있도록 돕는 가상 플랫폼을 만들 수 있습니다.
  6. 여행: 채팅GPT를 사용하여 고객이 항공권, 호텔 예약, 렌터카 예약 등의 여행 관련 정보를 얻을 수 있도록 돕는 가상 여행 에이전트를 만들 수 있습니다.
  7. 엔터테인먼트: 채팅GPT를 사용하여 사용자들이 가상 캐릭터와 상호작용하거나, 온라인 게임에서 대화를 나누거나, 새로운 음악, 영화 또는 책을 추천하는 인공 지능 캐릭터를 만들 수 있습니다.

 

제조업.

  1. 제품 설명 및 기술 지원: 제조업에서는 고객이 제품의 기능, 사용법, 유지 보수 방법 등에 대해 궁금해합니다. 이러한 질문에 대해 채팅GPT를 활용하여 실시간으로 답변을 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
  2. 품질 관리: 제조업에서는 품질 관리가 매우 중요합니다. 채팅GPT를 활용하여 생산라인에서 발생하는 문제에 대한 실시간 대응 및 해결 방안을 제공함으로써 품질을 개선할 수 있습니다.
  3. 생산계획 및 예측: 제조업에서는 생산계획을 세우는 것이 중요합니다. 채팅GPT를 활용하여 생산계획을 수립하고 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  4. 유지보수 및 수리: 제조업에서는 기계 및 설비 등의 유지보수와 수리가 필요합니다. 채팅GPT를 활용하여 수리 및 유지보수에 대한 지침을 제공함으로써 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
  5. 재고 및 자재 관리: 제조업에서는 재고 및 자재 관리가 매우 중요합니다. 채팅GPT를 활용하여 재고 및 자재 관리에 대한 조언을 제공하고 재고 수준을 최적화할 수 있습니다.



 

1.새로운 콘텐츠 생성

인간만이 가졌던 창의의 영역에 가까워짐

새로운 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드, 문서 등

2.학습 데이터에 기반한 답변생성, 요약, 번역

-> 아직은 초기 시장으로,

    계속해서 새로운 서비스가 출현할 예정

 

사이버 보안 측면의 위협요소 가능성

-해커들의 악용가능성

) 정교화된 피싱메일 대량발송, 가짜 웹사이트 자동생성,




ILSVRC - ImageNet Large Scale Recognition Challenge

 

 

AlexNet

 뇌 구조를 본 뜬 인공신경망 모델, CNN을 사용해 딥러닝을 처음 구현

 기존 머신러닝에서 CPU를 활용 -> 병렬 연산을 고속으로 처리 GPU를 이용한 동시다발적인 연산

제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 캐나다 토론토대학 교수 
딥러닝의 아버지!!




'Tech(테크) > AI관련' 카테고리의 다른 글

2023-03 GPT4 발표  (0) 2023.03.16
chatGPT를 통한 개인학습 예시  (0) 2023.03.10
챗GPT 활용분야 (계속 추가)  (0) 2023.03.07
AI분야 주요 기술 등장, 시간순서  (0) 2023.03.07
머신러닝과 딥러닝  (0) 2023.03.07

둘다 인간의 뇌에서 일어나는 의사결정 과정을 모방한 것

머신러닝 딥러닝
머신러닝 : 주어진 데이터에서 특징을 추출하는 과정에 사람이 개입함. 딥 러닝 : end-to-end machine learning
처음부터 끝까지 기계가 학습한다

 

 

적용가능분야

1.패턴 인식 : 사물 인식얼굴인식, 얼굴의 감정 표현 인식, 음성 단어 인식 등 (선택지가 있고, 그걸 판단)
2.이상 감지 : 비정상적인 일련의 신용 카드 거래 감지, 원자력 발전소 센서 판독 값의 비정상적인 패턴 감지 등
3.예측 : 미래의 주식 가격, 통화 환율 예측, 특정 인물이 좋아할 만 한 영화 예측 등



공무원 메신저 "바로톡" 대체 국내솔루션 수주전

조건 CSAP, SaaS형태

이용자 규모 공무원 50만명?

 

SaaS KT비즈웍스, 두레이, 카카오워크다. 모두 CSAP를 취득

네이버웍스와 슬랙, MS팀즈, 스윗 등은 CSAP를 받지 않았다.

 

'KT비즈웍스' KT클라우드와 마드라스체크가 공동 개발. 마드라스체크는 협업툴 '플로우' 제공사

 

두레이 레퍼런스

한국지능정보사회진흥원(NIA)과 한국은행, 공무원연금공단, 경기도일자리재단, 한국과학기술연구원 등

 

카카오워크 레퍼런스

현중?

 




반병현 수학,통계를 몰라도 이해할 있는 쉬운 딥러닝

 

읽을 수록 느끼는것.

제대로 하려면 인터넷에서 찾아서, 공부해서 할수 있는 수준을 넘어선 .

수학과 통계를 전공수준으로 공부하는 것이 필요할듯.


거슬러 올라가보면, 딥러닝기술 자체도,

통계학의 도구로 시작된 .

 

베이즈정리 : 사후확률을 추론하는 기법

베이즈통계학

, 선구자들에 의해 학문이 먼저였고,

 

이후 기술의 발전으로 인해, 해당 학문을 구현/테스트 해볼 있는 도구가 생겨난것.

, 올라가다가 보면 통계학적 고찰에 도달할 .

 

서론이 길었음.

 

딥러닝은 인간 뇌의 뉴런의 구조를 흉내내서 구현함.

뉴런 1개의 구조를 모방한게 아니라,

신경세포 전체의 메커니즘을 모방함.

아래 퍼셉트론 모델이 다층으로 쌓아 올려져서 사용된다.

다층 퍼셉트론

 

뉴런 1개의 구조

입력부 세포체, , 수상돌기 N
출력부 축삭말단에서 화학물질로 분비되어 전달됨

 

 

퍼셉트론 모델 = 뉴런 모방

최초 입력데이터는 N

입력데이터마다 어떤 가중치를 곱한다(랜덤숫자)

결과값들을 합하여, 입력 --> 함수 ---> 출력

 

가중치는

뉴런들은 서로서로 얽히고 섫히고 그물구조임.

, 어느 시작점 끝점들의 구간중에

뉴런의 개수가 다양함.

뉴런의 개수가 많은 구간은  중요하게 처리할 데이터가 있을 있기 때문에, 가중치를 준다.

 이정도

신경의 다발개수, 신경의 활성정도, 연결정도 다양하다함.

 

처음에는 가중치를 랜덤값으로 하고,

결과를 봐가면서, 가중치를 수정해 나감

역전파알고리즘을 적용해 나간다네. 뭔지 모르겠음.

 

다시. 다층 퍼셉트론은 수직으로 쌓아올린 것이 아니고,

입력부 은닉층
퍼셉트론
출력층
퍼셉트론

단계별로 11 아니라, 엄청나게 연결 많은 그물망처럼 이ㅣㅁ.

 

딥러닝 : 엄청나게 많은 퍼셉트론을 서로 복잡하게 이어 붙인 모델임

 

이걸 쉽게 구동하게 해주는 것이 텐서플로

다층 퍼셉트론을 레이어로 하고 싶은지 숫자만지정해주면

입력층 12, 은닉층 128, 출력 16

 

From tensorflow import keras

Graph = keras.Sequential(

 keras.layers.Dense(128),

 keras.layers.Dense(128),

 keras.layers.Dense(16),

 

좋은세상이네

 

 

추가로

결과적으로 딥러닝모델은 성공적이었음.

분산이 크고, 편향이낮은장점이있어서

현실세계의 복잡 인과관계, 대량의 데이터문제를

효율적으로해결해줌.

 

 




한국 시각

2022-02-10 금일 라이브 언팩 행사가 있었음.

 

삼성전자의 새로운 갤럭시 S22 시리즈

기본 모델인 S22

S22

S펜을 지원하는 S22 Ultra

 

특징은 AP와 카메라 

 

Galaxy S22 | S22+

팬텀 화이트, 핑크 골드, 팬텀 블랙, 그린 색상 (사진 = 삼성 제공)

 

 

S22스펙 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

- 어드밴스 4nm 옥타코어 프로세서

- 6.1인치 FHD+ (S22) 해상도의 다이내믹 AMOLED 2X 디스플레이 (120Hz 지원)

- 후면 트리플 카메라 (50MP f1.8 듀얼 픽셀 광각 + 10MP f2.4 망원 (3배 줌) + 12MP f2.2 초광각)

- 전면 10MP 듀얼 픽셀 (f2.2) 카메라

- 8GB RAM / 256GB 저장 공간

- 3,700mAh 배터리, 25W 초고속 충전 (S22)

- 색상: 팬텀 블랙, 팬텀 화이트, 그린, 핑크 골드

- 가격: S22: 999,000원 

 

 S22+ 스펙 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

- 6.6인치 FHD+ (S22+) 

- 4,500mAh 배터리, 45W 초고속 충전 (S22+) 지원

- S22+: 1,199,000원

 

Galaxy S22 Ultra

팬텀 블랙, 팬텀 화이트, 버건디 색상 (사진 = 삼성 제공)

 

S22울트라 스펙 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

- 어드밴스 4nm 옥타코어 프로세서

- 6.8인치 QHD+ 해상도의 다이내믹 AMOLED 2X 디스플레이 (120Hz 지원)

- 후면 쿼드 카메라

 (108MP f1.8 광각 + 12MP f2.2 듀얼 픽셀 초광각 + 10MP f2.4 망원(3배 줌) + 10MP f4.9 망원 (10배 줌)

- 전면 40MP f2.2 카메라

- 12GB RAM + 256GB 저장공간 또는 512 GB 저장공간

- 5,000mAh 배터리 및 45W 초고속 충전 지원

- S펜 지원

- 색상: 팬텀 블랙, 팬텀 화이트, 버건디, 그린

- 가격: 1,452,000 (256GB)

         1,551,000 (512GB)

 



갑자기 apple 결제가 9900원이 되었다.

난 아이폰에서 구입한게 없는데,

멘붕에 빠졌을 때.

 

App Store, iTunes Store 등에서 구입 내역 확인하기
구입한 앱, 음악 및 기타 콘텐츠를 확인하려면 구입 내역을 살펴봅니다.

구입 내역을 확인하는 방법 
reportaproblem.apple.com 페이지로 이동합니다.
Apple ID와 암호로 로그인합니다.
최근 구입한 항목의 목록이 나타납니다

 

reportaproblem.apple.com

 







+ Recent posts