챗gpt를 Fine-tuning 해서 활용하는것과 Embedding해서 사용하는게 어떻게 다르지?

[가을낙엽]

챗gpt를 Fine-tuning 하거나 Embedding을 사용하는 것은 모두 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 다루기 위한 방법입니다. 하지만 두 기술은 목적과 사용 방법에서 차이가 있습니다.

챗gpt는 이미 사전 학습된 대규모 언어 모델입니다. 따라서 Fine-tuning은 이 모델의 가중치를 가져와 새로운 텍스트 데이터에 맞게 수정하여 해당 데이터에 대한 예측을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 챗봇을 구현할 때 챗gpt를 Fine-tuning 하여 새로운 문맥에 대한 대화를 생성하거나 응답하는데 사용할 수 있습니다.

반면, Embedding은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 챗gpt 모델도 자체적으로 Embedding을 사용하고 있습니다. 하지만, Embedding 기술은 챗gpt와 같은 모델에 입력으로 사용될 데이터를 생성하는데 활용됩니다. 즉, 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 챗gpt 모델에 입력으로 넣어주는 것입니다.

따라서, 챗gpt를 Fine-tuning 하는 것은 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것이고, Embedding은 챗gpt와 같은 모델에 입력으로 사용될 데이터를 준비하는 것입니다. 두 기술 모두 NLP에서 텍스트 데이터 처리를 위한 중요한 방법이지만, 사용하는 목적과 방식에서 차이가 있습니다.

검색엔진이 챗gpt를 이용할때 임베딩 방식으로 할 것 같다. 기존 검색결과중에서 상위 문서를 쿼리와 함께 gpt에게 입력데이터로 던져주는 방식이 아닐까 싶다.