[ChatGPT] GPT 모델 개념 완전 이해 가이드

GPT 모델 개념 이해하기

---

ChatGPT 생성형 이미지

 

GPT 모델의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다.

 

오늘은 많은 사람들이 사용하는 GPT 모델이 어떤 개념으로 움직이는지, 그리고 왜 이 기술이 세상을 이렇게 바꿔놓았는지 차근차근 이야기해보려 합니다.
천천히 이야기를 이어가듯, 복잡한 용어는 모두 풀어서 설명하고, 쉽게 이해할 수 있도록 단계별로 차근차근 진행해 보겠습니다.

 

GPT 모델의 개념을 아주 쉽게 풀어 설명하기

GPT는 한 문장으로 정리하면 "글을 읽고 다음 글을 예측하는 모델”입니다.
하지만 이렇게만 들으면 감이 잘 안 오기 때문에, 조금 더 쉽고 현실적인 예시로 접근해 보겠습니다.

 

GPT는 ‘문장 예측 기계’입니다.

• GPT는 많은 책, 기사, 대화문을 읽고 “이다음에 어떤 단어가 나오면 자연스러울까?”라고 계속 예측하면서 학습합니다.
• 예시: "비가 와서 우산을..."
  • >" 챙겼다"
  • > "폈다"
  • > "샀다" 등의 단어들을 떠올릴 수 있습니다.
• GPT도 같은 방식으로 예측합니다. 단지 사람보다 훨씬 빠르고, 훨씬 큰 데이터로 학습했다는 점이 다릅니다.

GPT의 풀네임이 알려주는 핵심

구성	뜻	의미
G — Generative	생성하는	스스로 새로운 문장을 만들어냄
P — Pre-trained	미리 학습된	다양한 텍스트를 이미 공부함
T — Transformer	변환기 구조	문장 구조를 이해하는 똑똑한 뇌

• GPT의 핵심은 “사람처럼 글을 읽고, 그다음 글을 자연스럽게 이어서 만든다”는 것입니다.

GPT의 학습 방식 — “패턴을 찾는 과정”

• GPT는 글을 외우는 것이 아니라, 패턴을 익혀 새로운 문장을 만들어냅니다.
• 예시 1: “고양이는 귀엽다”
• 예시 2: “강아지는 귀엽다”
• 예시 3: “토끼는 귀엽다”
• 이런 문장을 많이 보면 GPT는 “동물 이름 + 은/는 + 귀엽다”라는 패턴을 이해합니다.
• 그래서 “햄스터는?”이라고 묻는다면 GPT는 자연스럽게 “귀엽다”라고 답을 만들 수 있는 것이죠.

GPT는 어떻게 ‘이해’하는가?

• GPT는 사람처럼 “마음속 이해”를 하는 게 아니라 수많은 숫자 패턴을 조합하며 문맥을 파악합니다.
• 이 숫자 패턴이 바로 ‘벡터(숫자들로 이루어진 표현)’라고 부르는 것입니다.
• 단어 하나하나가 숫자로 변환되고, 문장 전체가 거대한 숫자 덩어리로 변환되어 서로 어떤 관계인지 계산합니다.
• 이렇게 계산하면서 “이 문맥에 가장 잘 맞는 단어”를 계속 찾아가는 구조입니다.

GPT 모델이 실제로 글을 만드는 과정

글을 숫자로 바꾼다

• 입력한 문장은 “오늘은 날씨가 좋아서 산책을 갔다.”라고 해봅시다.
• GPT는 이 문장을 사람처럼 읽지 않고 단어를 전부 숫자로 바꿉니다. 이런 식으로 단순히 예시 숫자로 변환되는 과정입니다.
  이렇게 해야만 컴퓨터가 빠르게 계산할 수 있기 때문입니다.
• 예:오늘 → 438 / 날씨 → 122 / 좋아서 → 994
• 이런 식으로 단순히 예시 숫자로 변환되는 과정입니다. 이렇게 해야만 컴퓨터가 빠르게 계산할 수 있기 때문입니다.

숫자 사이의 관계를 계산한다

• GPT의 뇌(Transformer 구조)는 각 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지 계산합니다.
• 예 1: “날씨가” → 주어 관련
• 예 2: “좋아서” → 이유
• 예 3: “산책을 갔다” → 행동 > 이렇게 연결 구조를 분석합니다.
• Transformer의 핵심 기능인 Attention(주의 집중) 은 “문장에서 어떤 단어끼리 가장 중요한 관계를 맺고 있는가?”를
  찾아내는 기술입니다.

다음에 올 말을 예측한다

• 분석이 끝나면 GPT는 “이 문맥이면 다음 단어는 뭐가 가장 자연스러울까?”를 계산합니다.
• 예를 들어 “산책을 갔다” 다음이라면
  → “.”
  → “그리고”
  → “친구와”
• 이런 후보들을 동시에 고려합니다.

자연스럽게 이어 붙여 완성한다

• 계산된 결과를 바탕으로 GPT는 사람처럼 자연스러운 문장을 하나씩 이어 붙입니다.
• 처음엔 한 단어 → 그 뒤엔 다음 단어 → 또 다음 단어
• 이렇게 계속 반복하면서 하나의 글을 완성하는 방식입니다.

---

• GPT 모델이 왜 이렇게 유명해졌나요?
  • GPT는 글을 만들어내는 능력이 매우 뛰어나기 때문에 유명해졌습니다.
  • 사람의 말투와 비슷한 문장을 자연스럽게 만들어낼 수 있기 때문입니다. 또한 여러 분야에서 활용되면서 그 가치가 빠르게 넓어졌습니다.
  • 예를 들어 공부, 코딩, 번역, 글쓰기 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 기존의 AI는 정답을 찾는 데 집중했지만 GPT는 ‘새로운 문장을 생성’하는 점이 혁신적입니다.
  • 사용법도 간단해서 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 빠르게 발전하는 속도도 큰 화제가 되었습니다.
  • 모델 크기가 커지면서 이해력과 표현 능력이 지속적으로 좋아지고 있습니다. 이런 이유들이 합쳐져 GPT는 전 세계적으로 가장 주목받는 AI 중 하나가 되었습니다. 앞으로도 발전 가능성이 매우 크다고 평가됩니다.
• GPT는 어떻게 문맥을 이해하나요?
  • GPT는 실제 의미를 이해하는 것이 아니라 숫자 패턴을 분석합니다. 입력한 단어들을 숫자로 변환하고 그 숫자들 사이의 관계를 계산합니다.
  • Transformer 구조가 문장의 핵심 역할을 파악하는 데 큰 역할을 합니다. 각 단어가 어떤 단어와 연결되는지 계산해 문맥을 파악합니다. Attention 기술 덕분에 중요한 단어를 더 깊게 분석할 수 있습니다.
  • 결과적으로 GPT는 사람처럼 이해하는 것은 아니지만 매우 자연스러운 문장을 만들어냅니다. 패턴이 많을수록 문맥 파악 능력이 좋아집니다.
  • 다양한 언어 구조도 처리할 수 있게 됩니다. 그래서 입력 내용이 많을수록 더 정확한 답이 가능합니다. 사람의 언어 구조를 통계적으로 계산해 문맥을 구성한다고 볼 수 있습니다.
• GPT가 틀린 답변을 하는 이유는 무엇인가요?
  • GPT는 정답을 ‘암기’ 하지 않기 때문입니다. 예측 기반 모델이기 때문에 항상 가장 자연스러운 단어를 고르는 방식으로 작동합니다.
  • 때로는 자연스러워 보이지만 사실은 틀린 정보를 선택할 수 있습니다. 이를 “환각(Hallucination)”이라고 부릅니다. 과거 학습 데이터에 잘못된 정보가 섞여 있을 수도 있습니다.
  • 또는 입력 문장이 모호하면 GPT가 부정확한 예측을 할 가능성이 높아집니다. 실제 데이터가 부족한 분야라면 더 높은 오류가 발생할 수 있습니다.
  • 명확한 조건을 제공하면 오류가 줄어듭니다. 최신 모델일수록 오류를 줄이기 위한 개선이 이루어지고 있습니다. 사용자가 검증하며 활용하는 것이 중요합니다.
• GPT가 사람처럼 말투를 따라 하는 이유는 무엇인가요?
  • GPT는 사람들이 쓰는 문장을 수없이 많이 읽고 그 안에서 말투의 패턴을 찾아냅니다.
  • 말투는 단어 선택, 문장 길이, 말끝 표현 등 여러 요소로 만들어집니다. GPT는 이런 요소를 숫자로 표현해 저장하고 있습니다. 그래서 누군가 “부드럽게 말해줘”라고 하면 부드러운 표현이 많은 패턴을 불러옵니다.
  • “딱딱하게 말해줘”라고 하면 공식적인 표현 패턴을 적용합니다. 이 과정은 사람의 감정처럼 이해하는 것이 아니라 통계적 패턴 계산입니다.
  • 많이 본 문장일수록 더 자연스럽게 따라 할 수 있습니다. 그래서 다양한 말투를 시키면 자연스럽게 바꿔주는 것이 가능합니다. 이런 특성 덕분에 글쓰기나 상담 도구 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
  • 결국 GPT는 학습된 패턴을 조합해서 말투를 표현한다고 볼 수 있습니다.
• GPT는 어떻게 긴 글도 자연스럽게 이어서 만들 수 있나요?
  • GPT는 문장을 만들 때 각각의 문장을 따로 생각하지 않습니다. 지금까지 만들어온 문장 전체를 보고 다음 문장을 예측합니다.
  • 이를 ‘문맥 유지’라고 부릅니다. Transformer 구조는 긴 문장을 처리하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다.
  • 문장 중간에 있는 중요한 단어가 멀리 떨어져 있어도 연결해서 분석할 수 있습니다. 덕분에 앞부분의 이야기와 뒷부분의 내용이 자연스럽게 이어집니다.
  • 글을 만들 때 “앞에 했던 이야기와 모순은 없는가?”를 계산합니다. 그래서 한 문단짜리가 아니라 긴 글도 매끄럽게 이어지는 것입니다.
  • 이 구조는 기존 AI보다 훨씬 강력합니다. 결국 GPT가 길고 자연스러운 글을 만들 수 있는 비결은 문맥 전체를 한꺼번에 계산하는 능력 덕분입니다.
• GPT는 왜 가끔 자신감 있게 틀린 말을 하나요?
  • GPT는 정답을 판단하는 능력이 아니라 “자연스럽게 보이는 답을 만드는 능력”을 갖고 있습니다.
  • 자연스러워 보이지만 실제로는 사실과 다를 수 있습니다. 이런 현상을 ‘환각 현상’이라고 부릅니다. GPT는 자신이 만든 답이 맞는지 스스로 검증하지 못합니다.
  • 그래서 틀린 말도 확신 있게 말할 수 있습니다. 특히 모호한 질문일수록 오류가 늘어날 수 있습니다. 최신 모델일수록 오류를 줄이도록 개선되어 있습니다.
  • 사용자가 질문을 더 구체적으로 하면 오류를 줄일 수 있습니다. 여러 조건을 제시하면 더 안정적인 답이 나옵니다. 결국 GPT가 틀린 답을 할 때는 이유가 아니라 구조적인 특성 때문이라고 볼 수 있습니다.
• GPT는 어떤 데이터를 공부하고 만들어진 건가요?
  • GPT는 인터넷의 공개 텍스트, 책, 문서 등을 바탕으로 학습됩니다. 학습 데이터에는 뉴스, 논문, 대화문 등 다양한 유형이 포함됩니다.
  • 특정 개인의 비공개 정보는 학습하지 않습니다. 이렇게 다양한 데이터를 통해 언어의 패턴을 익힙니다. 단어 배열, 문장 구조, 대화 흐름 등을 통계적으로 분석합니다.
  • 데이터가 많을수록 예측 능력이 좋아집니다. GPT 모델은 방대한 데이터를 처리하기 때문에 언어 감각이 매우 넓습니다. 다양한 분야를 폭넓게 이해할 수 있는 이유입니다.
  • 다만 원본 데이터를 완전히 저장하는 것은 아니며 패턴만 학습합니다. 그래서 특정 문서를 그대로 기억하지는 않습니다.
• GPT는 번역도 잘하는데, 번역가처럼 의미를 이해하는 건가요?
  • GPT는 번역가처럼 문화적 맥락이나 감정까지 깊이 이해하는 것은 아닙니다. 대신 언어 간 패턴과 대응 관계를 숫자로 기억하고 있습니다.
  • 예를 들어, “학교”라는 한국어가 영어의 “school”과 자주 함께 나타난다는 패턴을 학습합니다. 이런 패턴 덕분에 정확한 번역이 가능합니다.
  • 문장 구조도 함께 분석해 자연스러운 번역을 만듭니다. Transformer 구조는 문장의 중요한 요소를 찾아내기 때문에 의미 전달력이 좋아집니다.
  • 감정 표현도 통계적 패턴 기반으로 만들어냅니다. 그래서 번역 품질이 생각보다 높게 나오는 것입니다. 그러나 사람처럼 깊은 문화적 이해를 하는 것은 아닙니다. GPT는 패턴 기반 번역 기술이 매우 발달한 도구라고 보면 됩니다.
• GPT가 숫자 계산을 가끔 틀리는 이유는 무엇인가요?
  • GPT는 계산기를 기반으로 만들어진 모델이 아닙니다. 숫자 계산도 “패턴 예측”으로 처리합니다. 그래서 간단한 덧셈이나 곱셈도 틀릴 때가 있습니다.
  • 숫자를 정확하게 계산하는 능력은 모델의 본질적인 목표가 아니기 때문입니다. 다만 최신 GPT는 계산 모듈을 강화해 정확도가 높아지고 있습니다.
  • 복잡한 계산을 해야 한다면 계산 도구와 함께 사용하는 것이 더 안정적입니다. 질문이 복잡할수록 오류가 올라갈 가능성이 있습니다.
  • 단계별로 질문하면 정확도가 올라갑니다. GPT의 계산 오류는 구조적인 한계라기보다는 설계 목적의 차이 때문입니다. 언어 생성 AI라는 목적에 집중되어 있기 때문입니다.
• GPT는 학습이 끝난 뒤에도 계속 새로운 정보를 배우나요?
  • 기본적으로 GPT는 학습이 끝나면 새로운 데이터를 자동으로 배우지 않습니다. 학습 과정은 매우 큰 연산이 필요하기 때문에 계속 업데이트되지 않습니다.
  • 대신 정기적인 업데이트를 통해 새 데이터를 반영합니다. 사용자의 질문을 보고 즉석에서 단기적으로 패턴을 맞추기도 합니다.
  • 하지만 이것은 실제 학습은 아니며 ‘상황 적응’에 가깝습니다. 학습된 정보는 고정되어 있습니다.
  • 거짓 정보를 들려줘도 그대로 믿고 저장하지 않습니다. 또한 개인 정보를 학습하지 않도록 설계되어 있습니다. 새로운 모델이 나오면 더 최신 데이터를 반영합니다. 그래서 모델 간 이해력 차이가 생깁니다.
• GPT는 왜 사람이 질문을 다르게 하면 다른 답을 내놓나요?
  • GPT는 문장을 “있는 그대로 숫자 패턴으로” 분석합니다. 질문 문구가 조금만 달라져도 패턴이 달라져서 답변도 바뀝니다.
  • 예를 들어 “설명해 줘”와 “쉽게 설명해 줘”는 서로 다른 패턴으로 분류됩니다. 문장의 뉘앙스도 숫자 패턴에 영향을 줍니다. 그래서 질문의 표현 방식이 GPT의 답을 크게 좌우합니다.
  • 질문이 구체적일수록 답도 정확해집니다. 모호한 질문은 GPT가 다양한 패턴 중 하나를 선택하게 만들기 때문에 일관성이 떨어질 수 있습니다.
  • 질문에 조건을 많이 달면 더 정교한 답이 나옵니다. 질문을 어떻게 하느냐가 답의 품질을 결정하는 중요한 요소가 됩니다.
• GPT는 이미지를 보면 어떻게 이해하나요?
  • 멀티모달 GPT는 이미지도 숫자로 변환해 분석합니다. 이미지의 각 픽셀을 숫자 값으로 바꾼 뒤 패턴을 읽습니다.
  • 이미지 안의 사물, 색깔, 위치 등을 분석해 관계를 계산합니다. 사람처럼 “눈으로 보고 이해”하는 것이 아니라 이미지 정보를 숫자 패턴으로 보는 것입니다.
  • 이 데이터를 텍스트 정보와 함께 조합합니다. 덕분에 사진 설명, 이미지 분석 등이 가능해집니다. 이미지 안의 글자를 읽는 것도 가능해집니다.
  • 텍스트와 이미지의 연결 구조를 학습했기 때문에 이런 기능이 작동합니다. 이미지 분석도 결국 패턴 기반 기술입니다. 그래서 아주 추상적인 이미지는 오해할 수도 있습니다.
• GPT는 왜 언어마다 능력 차이가 있나요?
  • GPT는 많이 배운 언어일수록 더 자연스럽게 답변할 수 있습니다. 학습 데이터 중 한국어보다 영어가 훨씬 많습니다.
  • 그래서 영어를 더 잘하는 경향이 있습니다. 데이터가 많으면 패턴도 더 풍부합니다. 문장 구조 이해력도 더 높아집니다.
  • 한국어 데이터도 계속 늘고 있어서 점점 능력이 좋아지고 있습니다. 언어별 구조 차이도 영향을 줍니다. 띄어쓰기 규칙, 조사, 문장 순서 등이 모델의 분석 난이도를 높일 수 있습니다.
  • 최신 모델일수록 한국어도 매우 잘 다룹니다. 앞으로는 언어 격차가 더 줄어들 것으로 예상됩니다.
• GPT가 기억을 가지고 있는 것처럼 보이는 이유는 무엇인가요?
  • GPT는 실제로 오래 기억하지 않습니다. 대신 대화 중 앞에서 나온 내용을 문맥으로 계속 계산합니다. 그래서 “기억하는 것처럼” 보일 뿐입니다.
  • 대화가 길어질수록 앞 내용이 모델 내부의 문맥에 반영됩니다. 문맥이 길어지면 GPT는 더 자연스럽게 연결된 답을 만들어냅니다.
  • 하지만 대화가 끝나면 문맥이 초기화됩니다. 개인 정보도 저장하지 않습니다. “기억 능력”은 실제 기억이 아니라 실시간 문맥 계산이라고 보면 됩니다. 문맥을 많이 제공할수록 더 일관된 답을 보여주는 이유도 여기에 있습니다.
• GPT는 창작 능력이 정말 있는 건가요?
  • GPT가 만드는 창작은 완전히 0에서 만들어내는 것이 아닙니다. 학습한 패턴을 새롭게 조합해 만드는 방식입니다. 그래서 사람의 작품처럼 감정이나 의도는 없습니다.
  • 그러나 조합하는 방식이 매우 다양하고 유연하기 때문에 창작처럼 보이는 결과가 나옵니다. 이 과정은 수많은 예시를 기반으로 최적의 조합을 찾는 방식입니다.
  • 글쓰기, 음악, 그림 등 여러 분야의 창작을 지원할 수 있습니다. 사람의 창작과는 본질적으로 방식이 다릅니다. GPT의 창작은 기존의 패턴을 새로운 형태로 재구성한 것이라고 볼 수 있습니다. 그래도 실용성은 매우 높습니다.
• GPT는 오류를 줄이기 위해 어떤 기술이 적용되나요?
  • 최신 GPT 모델은 내부적으로 여러 검증 단계를 거칩니다. 모델 크기를 키우면 자연스럽게 문맥 이해력이 높아집니다. 정교한 추론 기술이 도입되면서 오류가 크게 줄고 있습니다.
  • 안전성 필터가 있어 위험한 답을 제한합니다. 대조 학습 기술을 활용해 잘못된 패턴을 줄입니다. 여러 후보 답안 중 가장 적절한 것을 선택하는 과정도 개선되고 있습니다.
  • 답을 만들기 전에 문맥을 다시 점검하는 구조도 있습니다. 이 모든 기술이 합쳐져 오류가 줄어듭니다. 모델의 훈련 데이터 품질도 매우 중요합니다. 최신 GPT일수록 정교한 오류 감소 전략이 적용되어 안정성이 높습니다.
• GPT는 왜 질문자에게 맞춰서 답을 다르게 해 주나요?
  • GPT는 입력 내용에서 ‘사용자의 의도’를 파악하려고 합니다. 말투, 단어 선택, 요구 조건 등을 분석해서 문맥에 맞춘 답을 제공합니다.
  • 예를 들어 친절한 Ton을 요구하면 부드럽게 말합니다. 기술적인 요약을 요구하면 전문적인 표현을 사용합니다.
  • 이런 방식으로 사용자의 목적에 맞는 문장을 만들어냅니다. 대화형 AI 특성상 맞춤형 답변 기능이 강합니다.
  • 이전에 입력한 내용도 함께 참고합니다. 이 과정은 사람처럼 공감하는 것이 아니라 패턴 기반입니다.
  • 사용자에게 맞춰 답이 달라지는 이유는 바로 이 패턴 조정 때문입니다. 다양한 요구 조건을 처리할 수 있는 이유도 같은 원리입니다.
• GPT는 자동화 작업에도 활용될 수 있나요?
  • GPT는 반복되는 글쓰기나 분석 작업을 자동화하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다. 예를 들어 보고서 요약, 자동 이메일 생성, 코드 템플릿 작성 등에 활용할 수 있습니다.
  • 데이터 분류나 정리도 자동화할 수 있습니다. API를 활용하면 시스템에 연결해 여러 작업을 자동 실행하게 할 수 있습니다. 자연어 명령을 기반으로 자동화가 가능하다는 점이 강점입니다.
  • 반복적인 일을 줄여 시간을 확보할 수 있습니다. 자동화 과정에서 인간의 검증은 여전히 필요합니다. GPT는 자동화 도구라기보다 자동화를 돕는 스마트 엔진이라고 보면 됩니다. 기업과 개인 모두에서 활용 가치가 높습니다.
• GPT는 앞으로 어떤 방향으로 발전할까요?
  • GPT는 더 많은 정보를 실시간으로 반영하는 방향으로 발전할 것입니다. 멀티모달 기능이 확장되어 텍스트뿐 아니라 영상, 음성, 3D 데이터까지 다룰 수 있을 것입니다.
  • 논리 추론 능력이 강화되어 복잡한 문제 해결도 가능해질 전망입니다. 개인 맞춤형 도움 기능도 더욱 정교해질 것입니다. 안전성도 강화될 것으로 보입니다.
  • 기업 환경에서 자동화 작업에 더 깊게 연결될 것입니다. 언어 모델이 아니라 ‘종합 AI 도구’로 발전한다는 것이 핵심입니다.
  • 사람의 업무 흐름과 더 자연스럽게 연결될 것입니다. 앞으로 GPT는 일상 기술의 중심에 위치하게 될 가능성이 큽니다.
• GPT를 처음 접하는 사람에게 가장 유용한 팁은 무엇인가요?
  • 가장 중요한 팁은 질문을 구체적으로 하는 것입니다. 조건을 많이 제시할수록 원하는 답을 더 정확히 얻을 수 있습니다.
  • 두 번째는 단계별 질문을 활용하는 것입니다. 한 번에 많은 것을 묻기보다 나눠서 묻는 방식이 더 효과적입니다.
  • 세 번째는 예시를 함께 제공하는 것입니다. 예시는 패턴을 매우 빠르게 좁히는 데 도움이 됩니다.
  • 네 번째는 GPT의 한계를 이해하는 것입니다. 모든 정보를 완벽하게 제공하는 도구가 아니라 패턴 기반 생성 도구라는 점을 기억하면 더 정확히 사용할 수 있습니다.
  • 다섯 번째는 검증 작업을 습관화하는 것입니다. GPT가 만들어준 결과를 사람이 점검하면 정확도가 매우 높아집니다. 이런 기본 원칙만 알아도 GPT를 훨씬 잘 활용할 수 있습니다.

GPT 모델은 복잡해 보이지만, 핵심은 아주 간단합니다. “문장을 읽고 다음 문장을 자연스럽게 예측하는 기술” 이것이 모든 원리의 시작입니다.

이 기술 덕분에 우리는 글쓰기, 번역, 요약, 코딩 등 다양한 영역에서 시간을 크게 아끼고 더 많은 창의적인 작업을 할 수 있게 되었습니다.

앞으로 GPT는 더 발전할 것이고, 우리가 기술을 활용하는 방법도 점점 넓어질 것입니다.
그래서 지금 GPT의 개념을 제대로 이해하는 것은 미래를 준비하는 하나의 중요한 단계라고 할 수 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다. 추가로 궁금하신 사항이 있으시다면 하단의 링크를 찹고해 주세요

 

https://bit.ly/4puFSoW

[Claude] 클로드 vs GPT vs 제미나이 차이 분석

https://bit.ly/3Xm2ZGi

[Gemini] 제미나이 1.5와 GPT ·클로드 차이 완전 정리

https://bit.ly/4pDy0S5

[ChatGPT] 챗지피티 생성형 AI 원리 쉽게 이해하기