안녕하세요 태니입니다
최근에 산불로 피해를 입으신 분들께 싶은 애도를 표합니다.
아직은 건조한 날씨가 계속되고 있기 때문에 화재 와 개인 건강에 유의하시기 바랍니다.
그럼 본론으로 돌아와서
오늘은 장안에 화제인 챗GPT 와 딥시크에 대해서 알아보겠습니다
ChatGPT(챗GPT)
딥시크에다 챗GPT를 설명해달라고 하면 과연 어떻게 얘기할지 너무 궁금하더라고요!!
저는 30대가 넘었지만 호기심이 많은지라.. 안해볼수가 없었어요!!ㅋㅋ
특징만 딥시크로 알아보고 이후 챗GPT로 활용해보겠습니다.
내용을 다시 적어보자면..
ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 최신 버전 중 하나입니다. GPT는 딥러닝 기술을 기반으로 한 자연어 처리(NLP) 모델로, 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 이해할 수 있습니다. ChatGPT는 특히 대화형 인터페이스에 최적화되어 있어, 사용자와의 상호작용을 통해 질문에 답하거나, 정보를 제공하거나, 창의적인 콘텐츠를 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
●주요 특징
- 자연어 이해 및 생성: ChatGPT는 인간의 언어를 이해하고, 문맥에 맞는 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다.
- 대화형 인터페이스: 사용자와의 대화를 통해 정보를 제공하거나 문제를 해결하는 데 특화되어 있습니다.
- 다양한 응용 분야: 고객 지원, 교육, 콘텐츠 생성, 프로그래밍 도움 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
- 지속적인 학습: OpenAI는 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선하여 더 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있도록 합니다.
●작동 원리
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 1. Pretraining | 엄청난 양의 텍스트로 ‘다음 단어 예측’을 학습 |
| 2. Fine-tuning | 사람과의 대화를 자연스럽게 하기 위한 훈련 |
| 3. RLHF | 사람이 좋아하는 답변을 선호하게 만드는 강화학습 |
| 4. Token Prediction | 실제 답변 생성은 토큰 단위로, 순차적으로 예측 |
| 5. Transformer 구조 | 문맥을 잘 파악하게 만드는 모델 뼈대 |
●한계
ChatGPT는 매우 유용한 도구이지만,
지식의 최신성 부족, 논리 오류, 사실 왜곡, 개인화 미흡 등의 한계를 갖고 있습니다.
인간의 지식과 판단력을 대체하기보다는 보조하는 도구로 쓰는 게 가장 효과적입니다.
DeepSeek(딥시크)
이번에는 챗GPT에 딥스크를 물어봤습니다 ..ㅎ
UI아이콘 까지 사용하면서 열일하는 챗GPT입니다
DeepSeek는 중국 기반의 AI 연구팀 혹은 회사에서 개발한 오픈소스 LLM(Large Language Model) 혹은 코드/텍스트 생성 모델을 말해요.
OpenAI의 GPT, Meta의 LLaMA, Mistral 등과 비슷한 대규모 언어 모델 시리즈 중 하나죠.
●주요 특징
1.Transformer 기반 아키텍처(자연어 처리 분야에서 기존 RNN 모델 한계를 극복하고 병렬 처리가 가능하여 학습 속도를 비약적으로 향상시킨 딥러닝 모델) 챗GPT와 동일
2.영어와 중국어 데이터로 훈련됨 (중국 기반이라 중국어 강점이 있음)
3.최근에는 오픈소스로 weights(모델 가중치) 를 공개해서 연구 커뮤니티에서 활용도 높음
4.Hugging Face나 GitHub에서 모델 사용 가능
(Hugging Face는 트랜스포머나 데이터셋 같은 머신러닝 라이브러리를 제공하는 세계 최대의 인공지능 플랫폼 중 하나이다. 머신러닝계 깃허브로 불린다.)
(GitHub는 마이크로소프트 산하의 Git 저장소 호스팅 서비스 및 공동 협업 플랫폼. 각종 개발자 친화적인 정책으로 인해 1억 5천만명이 넘는 개발자들이 자신이 개발한 오픈 소스 소프트웨어를 공유하고 개발하는 용도로 사용하면서 현재는 오픈 소스의 중심지 중 하나로 취급받고 있다.
●작동 원리
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 1. Transformer | 언어 패턴을 이해하는 모델 구조 |
| 2. Pretraining | 대규모 텍스트/코드로 일반적 언어 능력 습득 |
| 3. Fine-tuning | 특정 작업(대화, 코딩 등)에 맞게 미세조정 |
| 4. Token Prediction | 실입력을 받아 다음 단어를 예측하여 문장 생성 |
| 5. RLHF | 인간의 언어 선호를 반영해 응답 품질 향상 |
●한계
DeepSeek은 개방형·중국어 강점이 있는 모델이지만,
다른 언어 지원, 정보 최신성, 안정성, 정밀성 면에서는 아직 한계가 분명합니다.
챗GPT vs 딥시크 비교표
📊 ChatGPT vs DeepSeek 비교표
이표를 보시는게 제일 빠르고 쉽게 이해하실수 있습니다.
| 항목 | ChatGPT (OpenAI) | DeepSeek (DeepSeek AI) |
|---|---|---|
| 출시 주체 | OpenAI (미국) | DeepSeek AI (중국) |
| 대표 모델 | GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo | DeepSeek LLM, DeepSeek-Coder, DeepSeek-VL |
| 공개 여부 | GPT-4는 비공개 / GPT-3.5 일부 API 제공 | 오픈소스로 공개 (HuggingFace 등) |
| 주요 언어 | 영어 중심, 한국어 포함 다양한 언어 지원 | 중국어 + 영어 중심, 다국어는 제한적 |
| 코드 생성 성능 | 매우 강력 (GPT-4 기준) | DeepSeek-Coder도 우수하나 GPT에 비해 다소 약함 |
| 멀티모달 지원 | GPT-4V: 이미지+텍스트 지원 | DeepSeek-VL: 멀티모달 지원 시작 단계 |
| 정확도 / 추론 능력 | GPT-4는 매우 높은 추론 능력 | DeepSeek는 고성능이나 GPT-4에는 약간 밀림 |
| 인터페이스 | ChatGPT 웹앱, API, 모바일 앱 | 인터페이스 없음 (직접 설치 또는 API 활용) |
| 실시간 정보 접근 | ChatGPT Plus: 웹검색 가능 (Bing 연동) | 없음 (실시간 정보 검색 기능 없음) |
| 학습 데이터 최신성 | 2023년 10월 기준 (GPT-4 기준) | 2023년 중반까지의 데이터 (오픈모델 기준) |
| RLHF 적용 여부 | 강력하게 적용 (GPT-4) | 일부 모델 적용, 수준은 낮음 |
| 사용자 편의성 | 매우 쉬움 (일반인도 바로 사용 가능) | 전문가용 중심 (프로그래머 친화적) |
| 비용 | GPT-4는 유료 / GPT-3.5는 무료 사용 가능 | 무료 (오픈소스 모델) |
| 개발자 접근성 | API, 플러그인, 다양한 생태계 존재 | 모델 다운로드 및 직접 설정 필요 |
| 대표 사용 예시 | 챗봇, 튜터, 작문, 코딩, 요약, 번역 등 | 코드 생성, AI 연구, 모델 실험용 |
| 한국어 성능 | GPT-4 기준 매우 양호 | 상대적으로 낮음 (중국어/영어 특화됨) |
비교표에서 기능적 차이가 있는 부분을 밑줄로 해봤는데요, RLHP 기능에서 차이가 난다는 걸 알 수 있었고 챗GPT가 사람과 소통이 더 잘 된다는 느낌입니다 아무래도 딥시크가 한국어 성능이 낮은 편이라 그런지 모르겠네요..ㅎ
그러므로 한국어 지원+전체적인 성능으로 챗 GPT가 딥시크보다 우위에 있다고 생각합니다
한국인은 챗GPT 사용하세요^^