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claude

article rep thumbnail raw url AI 뭘 써야 하지? 상황별 선택, 추천 가이드 (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity등) 요즘 AI는 어느분야든지 필수가 되가고 있다.그만큼 다양한 AI가 만들어지고, 또 출시되고 있는데 각각 어떤 분야에 강점을 가지고 언제쓰면 가장 적합한지를 적으려 한다. 이 글은 과제, 코딩, 블로그 운영, 정보 검색 등 실제 상황에서 AI를 꾸준히 써온 경험을 바탕으로 적는다. 모든 AI가 훌륭한 성능을 지니고 있지만, 상황에 따라 어떤 AI를 쓰면 현실적으로 낫고, 어떤 AI가 생각보다 아쉬웠는지 적어보려한다.대학생에게 추천하는 AI공부 목적이라면 ChatGPT + Perplexity 자료구조, 컴퓨터구조, 운영체제 같은 CS 과목을 공부하면서 AI를 꽤 적극적으로 써봤다. 교수님한테 물어보기 애매한 기초 개념이나 "이게 왜 이렇게 작동하나요"류 질문에는 ChatGPT가 제일 잘 풀어준다. 단순히 답.. 더보기
article rep thumbnail raw url 왜 Transformer는 RNN을 대체했을까? ChatGPT의 시작, Attention Is All You Need ChatGPT, Claude, Gemini등, 지금 우리가 사용하는 거의 모든 생성형 AI의 공통 조상은 Transformer다.그리고 그 Transformer는 2017년 발표된 단 한 편의 논문, Attention Is All You Need 에서 시작됐다.흥미로운 점은 당시 이 논문이 제안한 아이디어가 상당히 급진적이었다는 것이다. 2017년 자연어처리 분야의 표준은 RNN과 LSTM이었다. 대부분의 연구자들은 더 나은 RNN을 만드는 데 집중하고 있었고, Attention은 어디까지나 성능을 조금 더 끌어올리기 위한 보조 장치로 여겨졌다.그런데 Vaswani 등은 정반대의 주장을 한다. "Attention만으로 충분하다." 제목 그대로 Attention Is All You Need 였다. 당시에는.. 더보기