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챗GPT 사용법 ( ChatGPT 4o ), ChatGPT4 AI를 통해 웹사이트, 앱을 강화하고 싶으십니까?

상품 상세설명

챗GPT 사용법, ChatGPT4 / ChatGPT 4o AI 의 다양한 서비스 결합한 ChatGPT 서비스 


제공하는 챗GPT 사용법을 통한 ChatGPT4 / ChatGPT 4o (옴니) 서비스는 다음과 같습니다.

챗GPT 서비스를 활용할 수 있는 방법은 매우 다양하며, 여러 산업 및 활동에서 유용하게 사용될 수 있습니다.
추가로 30가지 챗GPT 활용 사례를 아래에 나열하겠습니다.


chatGPT-4o 차이점
chatgpt 4o 사용법 ( API 등 ) 및 관련 상세 사양은 아래의 위의 이미지를 클릭하시면 보다 자세히 보실 수 있습니다.


01. 고객 지원 자동화: 웹사이트의 고객 지원 섹션에 챗봇을 통합하여 자주 묻는 질문에 대한 답변을 자동으로 제공하거나, 기본적인 문제 해결을 돕습니다.


고객 지원 자동화
 

02. 온라인 교육 플랫폼: 학습 관리 시스템(LMS)에 통합하여 학생들의 질문에 자동으로 응답하고, 학습 자료를 추천하거나, 개념 설명을 지원합니다.

03. 콘텐츠 생성 도구: 블로그 작성자나 콘텐츠 크리에이터를 위해 아이디어 제안, 초안 작성, 문법 검사 등을 지원하는 도구로 통합할 수 있습니다.

04. 개인화된 추천 시스템: 사용자의 취향과 행동을 분석하여 개인화된 상품, 서비스, 콘텐츠를 추천하는 시스템에 적용할 수 있습니다.

05. 사내 통신 도구 통합: 업무용 채팅 애플리케이션(예: Slack, Microsoft Teams)에 통합하여 일정 관리, 문서 검색, 간단한 질의 응답 등을 자동화합니다.

06. 언어 번역 서비스: 다국어 웹사이트에서 실시간으로 텍스트를 번역하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

07. 헬스케어 상담 서비스: 의료 정보 웹사이트에 통합하여 기본적인 건강 상담이나 질병 정보 제공, 생활 습관 개선 권장 등을 수행합니다.

08. 부동산 추천 및 상담: 부동산 관련 웹사이트에 통합하여 사용자가 관심 있는 지역의 부동산 정보를 제공하거나, 구매 또는 임대에 대한 상담을 지원합니다.

09. 법률 상담 서비스: 법률 정보를 제공하는 웹사이트에 통합하여 기본적인 법률 상담, 문서 작성 가이드 등을 제공할 수 있습니다.

10. 여행 계획 및 예약 서비스: 여행 관련 웹사이트에 통합하여 여행지 추천, 일정 계획 수립, 예약 관리 등을 지원합니다.

11. 이벤트 및 회의 스케줄러: 회의 일정을 조율하고, 참가자들에게 자동으로 알림을 보내는 시스템에 챗GPT를 통합할 수 있습니다.

12. 자동화된 마케팅 캠페인: 사용자의 관심사에 맞춘 맞춤형 이메일이나 소셜 미디어 캠페인을 자동으로 생성하고 실행합니다.

13. 신용 관리 및 금융 상담: 금융 서비스 웹사이트에서 사용자의 금융 상태를 분석하고, 신용 관리 팁이나 저축 전략을 제공합니다.

14. 인사 관리 시스템: 직원들의 문의 사항에 답하고, HR 관련 서류 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

15. 레시피 추천 및 조리법 안내: 사용자가 가진 재료를 바탕으로 레시피를 추천하고, 조리 과정을 안내합니다.

16. 창작 및 디자인 피드백: 예술가나 디자이너들에게 작품에 대한 초기 피드백을 제공하거나, 창작 아이디어를 제안합니다.

17. 게임 내 인터랙티브 헬퍼: 비디오 게임 내에서 플레이어가 캐릭터와 대화하거나 힌트를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

18. 스마트 홈 어시스턴트: 스마트 홈 기기들을 제어하는 명령을 이해하고 실행하며, 사용자의 집안일이나 생활 패턴에 맞는 조언을 제공합니다.

19. 스포츠 코칭 및 피트니스 조언: 운동 방법, 식단 조언, 운동 계획을 제공하며, 사용자의 진행 상황에 따라 조정합니다.

20. 음악 추천 및 창작 지원: 사용자의 취향에 맞는 음악을 추천하거나, 기초적인 음악 창작 지원을 합니다.

21. 심리 상담 및 정서 지원: 간단한 심리 상담을 제공하고, 스트레스 관리 방법을 안내합니다.

22. 문서 검토 및 요약: 대량의 문서를 자동으로 검토하고 요약하여, 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

23. 차량 관리 및 정비 안내: 자동차 소유자들을 위해 차량 유지보수 일정을 관리하고, 기본적인 문제 해결법을 안내합니다.

24. 여론 조사 및 데이터 분석: 여론 조사 결과를 분석하고, 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

25. 과학 연구 및 실험 설계 도움: 연구자들이 실험 설계를 계획하고, 연구 결과를 분석하는 데 도움을 줍니다.

26. 공공 서비스 정보 제공: 정부 웹사이트에 통합하여 공공 서비스에 대한 정보를 제공하고, 관련 절차를 안내합니다.

27. 박물관 및 전시 안내 서비스: 방문자들에게 전시물에 대한 정보를 제공하고, 관련 질문에 응답합니다.

28. 실시간 뉴스 및 이벤트 업데이트: 뉴스 포털 사이트에 통합하여 사용자에게 관심 있는 주제의 실시간 뉴스를 제공합니다.

29. 자동차 구매 및 판매 조언: 자동차 관련 웹사이트에 통합하여 구매자나 판매자에게 필요한 정보와 조언을 제공합니다.

30. 작가 및 출판 지원: 작가들이 작품을 쓰고 편집하는 과정에서 지원하거나, 출판 과정에 대한 안내를 제공합니다.

31. 부동산 시장 분석: 부동산 웹사이트에 통합하여 시장 동향, 투자 기회, 지역 정보 등을 분석하고 제공합니다.

32. 제품 리뷰와 피드백 분석: 고객 리뷰를 분석하여 제품의 장단점을 요약하고, 개선점을 제시합니다.

33. 교통 정보 제공: 교통 상황, 예상 도착 시간, 최적의 경로 추천 등을 실시간으로 제공합니다.

34. 환경 보호 및 지속 가능성 조언: 환경 보호를 위한 팁, 지속 가능한 생활 방식에 대한 정보를 제공합니다.

35. 공공 안전 및 긴급 상황 대응: 긴급 상황 발생 시 대응 절차, 안전 정보를 제공하고, 관련 기관과의 연결을 돕습니다.

36. 수집품 및 취미 관련 정보: 다양한 수집품, 취미 활동에 대한 정보를 제공하고, 관련 커뮤니티와의 연결을 도모합니다.

37. 인테리어 디자인 조언: 공간에 맞는 인테리어 스타일, 색상 조합, 가구 배치 등에 대한 조언을 제공합니다.

38. 건설 프로젝트 관리 지원: 건설 관리자와 현장 근로자에게 프로젝트 진행 상황, 일정, 자재 관리 등에 대한 정보를 제공합니다.

39. 패션 및 스타일 조언: 최신 패션 트렌드, 개인 스타일에 맞는 의류 추천, 스타일링 팁을 제공합니다.

40. 예술 작품 해석 및 교육: 예술 작품에 대한 해석, 역사적 맥락, 예술가의 생애 등을 설명합니다.

41. 농업 및 원예 조언: 작물 재배 방법, 토양 관리, 병충해 예방 등에 대한 정보를 제공합니다.

42. 식음료 산업 컨설팅: 식당 운영, 메뉴 개발, 식음료 트렌드 분석 등에 대한 조언을 제공합니다.

43. 오피스 자동화 솔루션: 문서 자동 생성, 회의 요약, 일정 관리 등을 지원하여 사무 효율을 높입니다.

44. 언론 및 미디어 콘텐츠 생성: 뉴스 기사, 에디토리얼, 리뷰 등의 콘텐츠를 생성하거나 개선하는 데 도움을 줍니다.


아리안운세
 


45. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석: 비즈니스 데이터를 분석하여 경향, 리스크, 기회 등을 식별합니다.

46. 역사적 사실 및 데이터 제공: 역사적 사건, 인물, 데이터에 대한 정보를 제공하고, 관련 질문에 답합니다.

47. 프로젝트 기획 및 자원 배분 조언: 프로젝트의 목표, 필요 자원, 일정 계획 등을 조언합니다.

48. 출판 및 저작권 관리: 저작권 정보 제공, 출판 절차 안내, 저작물 등록 지원 등을 수행합니다.

49. 소프트웨어 개발 지원: 프로그래밍 문제 해결, 코드 리뷰, 개발자 교육 자료 제공 등을 돕습니다.

50. 도서관 및 아카이브 서비스: 도서 검색, 자료 추천, 정보 검색 등의 서비스를 제공합니다.

51. 투자 조언 및 시장 분석: 개인 및 기업 투자자를 위한 투자 전략, 시장 분석, 위험 관리 조언을 제공합니다.

52. 국제 무역 및 수출입 지원: 국제 시장 분석, 무역 규제 정보, 수출입 절차 안내 등을 수행합니다.

53. 회계 및 재무 계획: 회계 처리, 재무 상태 분석, 세금 계획 등의 조언을 제공합니다.

54. 품질 관리 및 인증 지원: 제품 품질 관리, 인증 절차 안내, 표준 준수 조언을 제공합니다.

55. 보안 및 사이버보안 교육: 보안 위협 인식, 사이버보안 베스트 프랙티스 교육, 보안 정책 개발 지원 등을 제공합니다.

56. 관광 정보 및 가이드 서비스: 관광 명소 정보, 여행 계획 조언, 문화적 배경 설명 등을 제공합니다.

57. 인종 및 문화 다양성 교육: 문화적 감수성 향상, 다양성 존중 교육, 갈등 해소 방법을 제공합니다.

58. 리스크 관리 및 위기 대응: 위험 요인 분석, 위기 대응 계획 개발, 위기 시 커뮤니케이션 지원 등을 제공합니다.

59. 지역 사회 참여 및 발전 프로젝트: 지역 사회의 문제를 파악하고, 해결 방안을 제안하며, 참여를 촉진합니다.

60. 이벤트 플래닝 및 관리: 이벤트 계획, 참가자 관리, 프로모션 전략 등의 조언을 제공합니다.


이렇게 다양한 분야에서 챗GPT를 활용하면, 자동화, 정보 제공, 사용자 경험 향상 등 여러 면에서 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.



BERT 모델 Fine-Tuning (미세조정)의 예

이 예제에서는 특정 작업을 수행하기 위해 모델을 미세 조정하는 과정을 설명하겠습니다. 여기서는 텍스트 분류 작업을 위한 간단한 예제를 사용합니다.


1. 데이터 준비


먼저 미세 조정을 위해 필요한 데이터셋을 준비합니다. 데이터셋은 일반적으로 텍스트와 해당 레이블로 구성됩니다.


import pandas as pd


# 예제 데이터셋

data = {

    "text": ["This is a positive sentence.", "This is a negative sentence.", "Another positive example.", "Yet another negative example."],

    "label": [1, 0, 1, 0]

}

df = pd.DataFrame(data)


# 데이터셋 저장

df.to_csv("training_data.csv", index=False)


2. 데이터 로드 및 전처리

미세 조정을 위해 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 전처리합니다.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset, Dataset

# 데이터셋 로드
dataset = Dataset.from_pandas(pd.read_csv("training_data.csv"))

# 토크나이저 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 데이터 전처리
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding=True)

tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

3. 모델 설정 및 미세 조정

미세 조정을 위해 BERT 모델을 설정하고 Trainer를 사용하여 학습합니다.

# 모델 로드
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 학습 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# Trainer 설정
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset,
    eval_dataset=tokenized_dataset,
)

# 모델 학습
trainer.train()

4. 모델 평가

학습이 완료된 모델을 평가합니다.

# 모델 평가
results = trainer.evaluate()

print("Evaluation results:", results)


5. 모델 저장

미세 조정이 완료된 모델을 저장합니다.

model.save_pretrained('./fine_tuned_model')

tokenizer.save_pretrained('./fine_tuned_model')


위 예제는 텍스트 분류 작업을 위해 BERT 모델을 미세 조정하는 전체 과정을 보여줍니다. 이와 유사한 방식으로 다른 NLP 작업에 대해서도 모델을 미세 조정할 수 있습니다.


GPT-3.5를 사용한 Fine Tuning (미세 조정) 

1. 데이터 준비

OpenAI에서 요구하는 형식으로 데이터 준비가 필요합니다. jsonl 형식으로 파일을 준비해야 합니다. 예시 파일은 다음과 같습니다.

{"prompt": "Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'", "completion": "Bonjour, comment ça va ?"}
{"prompt": "Translate the following English text to French: 'Good morning'", "completion": "Bonjour"}

2. OpenAI CLI 설치 및 데이터 업로드

먼저 OpenAI CLI를 설치하고, 준비된 데이터를 업로드합니다.

pip install openai
openai api fine_tunes.create -t "path/to/your/dataset.jsonl" -m "gpt-3.5-turbo-1106"

3. 미세 조정 시작

위의 명령어를 사용하여 미세 조정을 시작할 수 있습니다. CLI에서 필요한 옵션을 추가하여 작업을 설정할 수 있습니다.

4. 파인 튜닝 매개변수 설정

OpenAI 플랫폼에서 직접 미세 조정을 설정할 수도 있습니다. 업로드된 데이터셋을 선택하고, 학습의 하이퍼파라미터를 설정합니다. 예를 들어, 배치 크기, 학습률, 에포크 수 등을 설정할 수 있습니다.

이미지를 참고하여 기본 모델(gpt-3.5-turbo-1106)을 선택하고, 필요한 설정을 적용합니다.

Validation data: 검증 데이터를 사용할지 선택합니다.
Suffix: 생성된 모델의 이름에 추가할 접미사를 입력합니다.
Seed: 재현성을 위한 시드 값입니다.
Batch size: 배치 크기를 설정합니다.
Learning rate multiplier: 학습률 배율을 설정합니다.
Number of epochs: 에포크 수를 설정합니다.

5. 결과 확인 및 모델 사용

미세 조정이 완료되면, 생성된 모델을 확인하고 사용할 수 있습니다. 모델을 사용하여 새로운 프롬프트에 대해 응답을 생성할 수 있습니다.

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

response = openai.Completion.create(
  model="your-fine-tuned-model",
  prompt="Translate the following English text to French: 'I love programming'",
  max_tokens=60
)

print(response.choices[0].text.strip())

이렇게 하면 미세 조정된 GPT 모델을 사용할 수 있습니다. 준비된 데이터와 하이퍼파라미터 설정에 따라 원하는 작업에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.










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