GPT 때문에 요즘 AI 만드는 트렌드가 좀 바뀌었는데 예전까지는 뭐 코드 잘 짜는 AI를 만들고 싶으면

자 코드를 학습시켜서 만들었는데 근데 지금은 그냥 언어 능력이 뛰어난 거대한 AI를 하나 만들고 거기다가

fine-tuning 하거나 프롬프트 질문을 하거나 그런 식으로 많은 AI들을 만들고 있습니다. 자 만드는 방법도 쉬워요. 그냥요 문장 다음에 올 단어를

예측하는 트랜스포머 모델을 만들고요. 자 그다음에 인터넷 글들 무단 수집해서 여기다가 이렇게 때려 넣으면 학습

끝이에요. 근데 성능은 오집니다. 그래서 네이버도 최근에 새로운 범용 AI를 공개했는데 요걸 좀 쉽게 대화형으로 쓸 수 있게

만든 게 클로바 X고요. 자 UI 보시면 ChatGPT랑 똑같습니다. 질문에 답변해주는 식으로 클로바 X를 쓸 수 있게 되어 있고요. 자 웹사이트

만들 때 쓴 기술 스택 같은 게 궁금할 수도 있기 때문에 자 요거 한번 뒤져봤는데 폴더 구조 보니까 자

애플도 있고 자 이런 JS 파일이 있는 거 보니까 딱 봐도 ReactJS 13 버전 쓴 거 같습니다 아무래도 코딩 애플이라는

사람 강의 듣고 만든 거 같고요 자 기본적으로 답변은 상당히 빠르게 잘 해줍니다 자 신기한 건 코드 같은

것도 되게 잘 짜 준다는 거예요 자 파이썬 같은 거 잘 하고요 자바스크립트도 잘 하는 거 같습니다

그래서 어디서 수집한 건지 모르겠지만 자 코드 데이터셋도 많이 넣은 거 같고요 자 요거 학습시킬 때 GPT에서 한국어 데이터를

6000배 넘게 집어넣었다는데 그래서인지 사투리 같은 것도 잘 이해하는 것 같구요 또 특이한 건 잘

쓰지 않는 한글 단어들도 이해를 잘 하는 것 같습니다. 채팅 GPT한테 요거 그대로 이렇게 질문 주면 아마 못 알아들일 걸요. 자

그리고 하단에 보시면 재밌는 스킬 옵션이 있습니다. 자 네이버 쇼핑, 네이버 호텔 같은 걸 써가지고 이제 검색 결과를 여기다

이렇게 보여주는 기능이 있어요. 자 뭐 예를 들면 요거 켜고요 영양제를 추천해 달라고 하면 자 네이버 쇼핑에

있던 상품 그대로 추천해 주는데 실은 별거 아닌 거 같습니다. 자 근데 신기한 게 뭐냐면 이런 식으로 세세한

조건 같은 걸 입력하면 진짜로 그 조건에 맞는 상품들을 얘가 필터에서 이렇게 가져온다는 거예요. 자 이제

앞으로 쇼핑할 때 귀찮게 이제 제품 스펙 하나하나 읽어보고 그럴 필요가 없는 거예요. 이제 훨씬 빠르게 원하는

상품 찾아볼 수 있을 것 같구요 그리고 GPT 만들었던 오픈 AI에 비해서 이제 네이버만의 강점이 요런

서비스들을 소유하고 있다는 건데 그걸 가져다가 여기다가 주섬주섬 붙여 놓은 게 되게 차별화된 포인트 같고요

자 그리고 요런 모델들은 문장 생성만 학습한 모델이기 때문에 할루시네이션 문제는 당연히 있긴 한데 자 근데

한국어 데이터에 할루시네이션 문제는 좀 적은 것 같습니다 자 왜냐면 자 이런 식으로 이제 GPT에게 질문을

하면 GPT는 소설을 써가면서 이렇게 알려주는데 근데 클로바는 정확히 이렇게 판단해

주고요 근데 하루 종일 써보니까 단점이 명확하게 눈에 보이는데 일단 간단하게 뭔가를 가르치거나 설정 놀이 같은 걸

하면 그걸 전혀 따르지는 않는 것 같습니다. 자, 그래서 엄레인 같은 거 가르쳐 보려고 했는데 얘가 말을 안 듣고 역으로 저를 이제

훈계하려고 해서 이제 불가능했던 것 같고요. 자, 요건 진짜 큰 단점인데 개발자 마음대로 프롬프트지를 못한다는

것일 수 있어서 진짜 쓸데없는 LLM 모델이 될 수도 있는 거구요. 뭐 나중에 GPT처럼 추가 교육 같은 거

시키면 문제 없을 것 같기도 하고요. 그리고 글을 생성하는 건 잘하는데 요약하거나 살짝 바꾸거나 그런 작업은

아예 못하는 것 같습니다. 그리고 무한 루프에 빠지는 상황이 매우 자주 발생하는 것 같고요. 그리고 쓸데없이

검열을 매우 심하게 해 놓은 것 같습니다. 자, 투자 제안서, 사업계획서 이런 거 초안을 작성해 달라고 해도

대체 뭐가 민감하다는 건지 잘 안 해주고요. 자, 그리고 하단에 파일이랑 URL 이렇게 첨부해서 질문 줄 수

있는 옵션도 있는 거 같은데 뭐 아직은 쓸 수 없는 거 같습니다. 외국에서는 이런 거 LLM 모델 발표할 때 리포트나 논문 같은 것도

같이 발표하는 경우가 많은데 네이버는 딱히 없었던 거 같고요. 그리고 파라미터 숫자 같은 건 비공개라고

해놨구요. 근데 내부 테스트에서 책 GPT랑 싸워본 결과 75% 확률로 이겼다고 하고요. 여기까지만 보면 사람들이 클로바 X는

쓰레기다라고 이렇게 말할게 딱 예상이 되는데 어차피 요런 AI들은요 완벽한 아웃풋을 내려고 쓰는 게 아니라 자

70, 80점짜리 아웃풋을 빠르게 내는 거에 의의가 있는 거예요. 그리고 그 아웃풋을 내 입맛에 맞게 수정해서

쓰는 게 올바른 LLM 사용법이고요. 자, 그리고 심지어 한국어에 특화된 모델이라 한국어 아웃풋은

GPT보다 훨씬 더 퀄리티 좋게 뽑아주는 경우도 있고요. 자, 그리고 높은 확률로 이제 GPT-4보다

API 이용 가격 같은 게 저렴할 것 같기 때문에 싼 가격에 어느 정도 기본은 하는 AI를 쓸 수 있다는 게 의의가 있는

것 같습니다. 그리고 개발자들은 API 같은 걸 가져다가 쓰고 싶은 경우가 많을 텐데, 자, 근데 API는 아직

없는 거 같습니다. 근데 내 기업에 맞게 AI를 튜닝해서 쓸 수 있는 제품은 있는 거 같고요. 이런 거 쓰면

여러분들이 직접 GPT 같은 거 안 만들어도 GPT 급으로 똑똑한 여러분만의 AI 모델을 만들 수 있고요. 그래서 현재

클로버 X 발표하자마자 주가가 8%나 올랐는데 다음 날 다시 원래대로 돌아갔

ChatGPT 암살하려고 만든 네이버의 GPT

코딩애플

변화된 AI 개발 트렌드와 클로바 X 소개

기존 코드 중심 AI 개발 방식에서 거대 언어 모델 기반 fine-tuning 방식으로 변화

트랜스포머 모델을 이용한 간편한 개발 방식

네이버의 새로운 범용 AI 클로바 X 공개 및 ChatGPT와 유사한 대화형 인터페이스

빠른 응답 속도와 우수한 코드 생성 능력 (파이썬, 자바스크립트)

방대한 한국어 데이터 학습 (GPT 대비 6000배 이상)으로 사투리 및 특수 단어 이해 능력 향상

네이버 쇼핑, 호텔 등 연동을 통한 검색 결과 제공 기능

네이버 서비스 연동을 통한 차별화된 강점

할루시네이션 문제 존재, 하지만 한국어 데이터에서는 문제 감소

간단한 명령이나 설정 불이행 및 훈계하는 경향

개발자의 프롬프트 제어 제한 및 잠재적 LLM 모델로서의 한계

요약, 수정 작업 불가능, 무한 루프 발생, 과도한 검열

한국어 특화 모델로 GPT보다 높은 품질의 결과 제공

API 미공개, 하지만 기업 맞춤형 AI 튜닝 제품 제공