GPT-Researcher 사용하기

최근 수많은 개발자들이 LLM을 이용해서 다양한 연구들을 하고있고, 특히 AGI로 가기 위한 노력이 돋보입니다.

얼마전(좀 오래된것 같네요..)난리가 났던 Auto-GPT부터 시작해서 비슷한 유형의 서비스들이 깃허브에 많이 올라왔습니다. 저는 크게 3개정도 있다고 생각하는데요.. 아직까진 제가 만족할만한 자동화 툴은 아니라고 생각합니다.

우선 이러한 자동화LLM의 시초가 되었던 프롬프트 튜닝에 대해 소개드리려고 합니다.

Plan-and-Solve Prompting라는 논문에서 소개한 PS전략은 대규모 언어 모델에 의한 제로샷 체인 오브 쓰롯(Chain-of-Thought, CoT) 추론을 향상하기 위한 것입니다. PS 프롬프팅은 두 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 전체 작업을 더 작은 하위 작업으로 나누는 계획을 세우는 것과, 그 계획에 따라 하위 작업을 수행하는 것입니다. 제안된 제로샷 프롬프팅은 모든 데이터셋에서 Zero-shot-CoT를 큰 차이로 능가하며, Zero-shot-Program-of-Thought 프롬프팅과 비교해 보면 비슷하거나 더 우수하고, 수학 추론 문제에서 8-shot CoT 프롬프팅과 비교할 수 있는 성능을 보여줍니다.

Plan-and-Solve Prompting


Auto-GPT는 2023년 3월 30일 한 스타트업(시그니피컨트그래피타스)에서 공개한 GPT-4 기반 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션이 새롭게 주목받고 있다. 인공일반지능(AGI)의 등장이란 반응까지 나오며 트위터를 달궜습니다. 오토GPT 공개 후 '#AutoGPT'란 태그는 트위터 트렌딩 1위를 차지했습니다.


사용 예시입니다. (당시에 신기하긴 했지만 만족스럽진 못했던 것 같습니다) Auto-GPT의 코드를 보면 각종 검색API(트위터, 구글)을 연동할 수 있어 연동하게 되면 더 많고, 더 실시간적인 데이터를 사용할 수 있을것이라고 생각됩니다.

주식 포트폴리오 만들기3.5여자친구와 3박 4일 부산여행4.0


이후 GPT-Researcher라는 모델이 등장했습니다. 이 모델의 에이전트는 관련 자료, 개요, 교훈에 초점을 맞춘 맞춤형 옵션을 통해 상세하고 사실적이며 편향되지 않은 연구 보고서를 작성할 수 있습니다. AutoGPT와 최근의 Plan-and-Solve 논문에서 영감을 받은 GPT-Researcher는 속도와 결정론적 문제를 해결하고, 병렬화된 에이전트 작업을 통해 더욱 안정적인 성능과 향상된 속도를 제공한다고 합니다.


사용해본 결과 확실히 보고서나, 자료조사 용으로는 쉽게 사용할 수 있다고 판단됩니다.

GPT-Researcher 활용하기


GPT-Researcher를 이용해서 구글의 모기업인 Alphabet의 투자 분석을 간단하게 진행해봤습니다.

Alphabet Inc. 투자 분석


이처럼 수많은 개발자들이 AGI로 가기위한 연구를 많이 진행중이며, 짧은기간에 많은 성과를 내고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

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