댕기

chatGPT에게 "GPT 아키텍처 비중이 어떻게 되나요" 물었더니 

GPT-3을 포함한 GPT 모델의 아키텍처는 여러 주요 구성 요소로 구성된 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.

다음은 GPT 아키텍처에서 이러한 구성 요소의 비율에 대한 개요입니다.

인코더-디코더 구조: Transformer 아키텍처는 원래 기계 번역과 같은 작업에 사용되는 인코더-디코더 구조를 도입했습니다. 그러나 GPT-3을 포함한 GPT 모델은 주로 자동 회귀 언어 생성 작업을 위해 설계되었기 때문에 디코더 부분만 사용합니다.

Self-Attention 메커니즘: Self-Attention 메커니즘은 Transformer 아키텍처의 기본 구성 요소입니다. 이를 통해 모델은 서로의 관계를 기반으로 시퀀스에서 서로 다른 단어의 중요성을 평가할 수 있습니다. 이 메커니즘을 통해 GPT는 텍스트의 상황별 정보와 장거리 종속성을 캡처할 수 있습니다.

멀티 헤드 어텐션: GPT는 셀프 어텐션 메커니즘이 병렬로 여러 번 적용되는 멀티 헤드 셀프 어텐션을 사용하며 각각은 입력의 다양한 측면에 중점을 둡니다. 이는 텍스트 내의 다양한 유형의 관계와 패턴을 학습하는 모델의 능력을 향상시킵니다.

위치 인코딩: Transformer 아키텍처는 본질적으로 시퀀스의 단어 순서를 이해하지 못하기 때문에 위치 인코딩이 입력 임베딩에 추가되어 각 단어의 위치에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 모델은 데이터의 순차적 특성을 고려할 수 있습니다.

피드포워드 신경망: GPT 모델에는 종종 "위치별 피드포워드 네트워크"라고 하는 피드포워드 신경망도 포함됩니다. 이러한 네트워크는 self-attention 레이어의 출력을 처리하고 복잡한 표현을 학습하는 모델의 능력에 기여합니다.

레이어 정규화 및 잔여 연결: GPT 아키텍처의 각 하위 계층에는 레이어 정규화 및 잔여 연결이 장착되어 있습니다. 이러한 기술은 훈련을 안정화하고 경사 흐름을 개선하며 GPT와 같은 매우 심층적인 네트워크의 훈련을 가능하게 하는 데 도움이 됩니다.비율 측면에서 GPT 아키텍처는 레이어 수, self-attention 헤드 수, 모델의 숨겨진 차원 및 피드포워드 차원으로 특징지어질 수 있습니다. 예를 들어, GPT 시리즈의 세 번째 버전인 GPT-3은 1,750억 개의 매개변수를 갖춘 놀라운 규모로 알려져 있습니다. 96개의 레이어, 레이어당 96개의 self-attention 헤드, 숨겨진 차원 12288로 구성됩니다.

정확한 비율은 GPT 모델의 버전마다 다를 수 있으며 모델의 성능과 기능을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 기본 구조는 Transformer 아키텍처의 주요 구성 요소에 뿌리를 두고 있습니다.

The architecture of a GPT model, including GPT-3, is based on the Transformer architecture, which consists of several key components. Here's an overview of the proportions of these components in the GPT architecture: Encoder-Decoder Structure: The Transformer architecture originally introduced an encoder-decoder structure, which is used for tasks like machine translation. However, GPT models, including GPT-3, use only the decoder part since they are primarily designed for autoregressive language generation tasks. Self-Attention Mechanism: The self-attention mechanism is a fundamental building block of the Transformer architecture. It allows the model to weigh the importance of different words in a sequence based on their relationships with each other. This mechanism enables GPT to capture contextual information and long-range dependencies in text. Multi-Head Attention: GPT employs multi-head self-attention, where the self-attention mechanism is applied multiple times in parallel, each focusing on different aspects of the input. This enhances the model's ability to learn various types of relationships and patterns within the text. Positional Encoding: Since the Transformer architecture doesn't inherently understand the order of words in a sequence, positional encodings are added to the input embeddings to provide information about the position of each word. This enables the model to consider the sequential nature of the data. Feedforward Neural Networks: GPT models also include feedforward neural networks, often referred to as the "position-wise feedforward networks." These networks process the output of the self-attention layers and contribute to the model's ability to learn complex representations. Layer Normalization and Residual Connections: Each sub-layer in the GPT architecture is equipped with layer normalization and residual connections. These techniques help stabilize training, improve gradient flow, and enable the training of very deep networks like GPT. In terms of proportions, the GPT architecture can be characterized by the number of layers, the number of self-attention heads, the hidden dimension of the model, and the feedforward dimension. For instance, GPT-3, the third iteration of the GPT series, is known for its remarkable scale with 175 billion parameters. It consists of 96 layers, 96 self-attention heads per layer, and a hidden dimension of 12288. The exact proportions can vary between different versions of the GPT model, and they play a significant role in determining the model's performance and capabilities. However, the underlying structure remains rooted in the Transformer architecture's key components.

도통 무슨 소리인지 몰라서 자세히 설명요청했다. 

물론, GPT 아키텍처의 6가지 주요 구성 요소 각각에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 인코더-디코더 구조(디코더만 해당): Transformer 아키텍처는 원래 인코더가 입력 시퀀스를 처리하고 디코더가 출력 시퀀스를 생성하는 기계 번역과 같은 작업을 위한 인코더-디코더 구조로 설계되었습니다. GPT 모델에서는 자동 회귀 언어 생성에 중점을 두기 때문에 디코더 부분만 사용됩니다. 디코더는 토큰의 부분 시퀀스를 가져와 자동 회귀 방식으로 다음 토큰을 생성합니다.
2. 자기 주의 메커니즘: Self-attention은 시퀀스의 각 단어가 동일한 시퀀스의 다른 단어에 집중할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 다른 모든 단어와의 관계를 기반으로 각 단어의 주의 점수를 계산합니다. 이는 상황별 정보와 종속성을 캡처합니다. GPT는 Self Attention을 사용하여 문장 내 단어 간의 관계를 이해하고 텍스트를 생성할 때 단어의 중요성을 평가합니다.
3. 멀티 헤드 어텐션: 다중 헤드 주의는 다양한 유형의 관계를 학습하는 모델의 능력을 향상시킵니다. GPT는 서로 다른 학습된 가중치 매트릭스를 갖는 여러 개의 병렬 self-attention "헤드"를 사용합니다. 이러한 헤드를 사용하면 모델이 입력의 다양한 측면에 동시에 집중하여 로컬 및 글로벌 종속성을 모두 캡처할 수 있습니다.
4. 위치 인코딩: Transformer 아키텍처는 본질적으로 단어의 순서를 이해하지 못하므로 위치 인코딩이 입력 임베딩에 추가됩니다. 이러한 인코딩은 시퀀스의 각 단어 위치에 대한 정보를 제공합니다. 위치 인코딩은 일반적으로 임베딩에 추가되는 정현파 함수로, 모델이 단어의 순서를 구별할 수 있도록 보장합니다.
5. 피드포워드 신경망: GPT 아키텍처의 각 계층에는 피드포워드 신경망이 포함되어 있습니다. 이 네트워크는 활성화 함수(일반적으로 ReLU)로 구분된 두 개의 선형 변환으로 구성됩니다. 피드포워드 네트워크는 self-attention 레이어의 출력을 처리하고 비선형성 및 특징 변환을 도입하여 모델이 복잡한 표현을 학습할 수 있도록 합니다.
6. 레이어 정규화 및 잔여 연결: 레이어 정규화는 GPT 아키텍처의 각 하위 레이어(Self-Attention 및 Feedforward) 앞에 적용됩니다. 각 하위 계층에 대한 입력을 정규화하여 훈련을 안정화하고 수렴 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 건너뛰기 연결이라고도 하는 잔여 연결은 각 하위 계층 주위에 추가됩니다. 이러한 연결을 통해 원래 입력이 하위 계층을 통해 직접 흐르게 되므로 훈련 중에 정보를 보존하고 경사 흐름을 개선할 수 있습니다.

이러한 구성 요소는 함께 작동하여 강력한 언어 생성 모델을 만듭니다. Self-attention 메커니즘은 단어 간의 관계를 포착하는 반면, Multi-head attention 메커니즘은 모델이 다양한 유형의 종속성을 학습할 수 있도록 해줍니다. 위치 인코딩은 모델이 시퀀스 순서를 이해하도록 보장합니다. 피드포워드 신경망은 Attention 레이어에서 학습된 기능을 처리하고 변환합니다. 마지막으로 레이어 정규화 및 잔차 연결은 훈련 안정성과 경사 흐름을 향상시킵니다.

이러한 구성 요소의 비율과 구성은 GPT 아키텍처의 다양한 버전에 따라 달라질 수 있으며, 더 큰 모델에는 더 많은 레이어, 더 많은 주의 헤드, 고차원 임베딩 및 피드포워드 네트워크가 포함됩니다. 이러한 변형은 모델의 용량과 성능에 영향을 미칩니다.

Certainly, let's dive deeper into each of the six key components of the GPT architecture:

Encoder-Decoder Structure (Decoder Only):
The Transformer architecture was originally designed with an encoder-decoder structure for tasks like machine translation, where the encoder processes the input sequence and the decoder generates the output sequence. In GPT models, only the decoder part is used since they are focused on autoregressive language generation. The decoder takes in a partial sequence of tokens and generates the next token in an autoregressive manner.

Self-Attention Mechanism:
Self-attention is a mechanism that allows each word in a sequence to focus on the other words in the same sequence. It calculates attention scores for each word based on its relationships with all other words. This captures contextual information and dependencies. GPT uses self-attention to understand the relationships between words in a sentence and weigh their importance when generating text.

Multi-Head Attention:
Multi-head attention enhances the model's ability to learn different types of relationships. GPT employs multiple parallel self-attention "heads," each with a different learned weight matrix. These heads allow the model to focus on different aspects of the input simultaneously, capturing both local and global dependencies.

Positional Encoding:
Since the Transformer architecture doesn't inherently understand the order of words, positional encodings are added to the input embeddings. These encodings provide information about the position of each word in the sequence. Positional encodings are typically sinusoidal functions that are added to the embeddings, ensuring that the model can distinguish the order of words.

Feedforward Neural Networks:
Each layer in the GPT architecture includes a feedforward neural network. This network consists of two linear transformations separated by an activation function (usually a ReLU). The feedforward network processes the output of the self-attention layer and introduces non-linearity and feature transformations, enabling the model to learn complex representations.

Layer Normalization and Residual Connections:
Layer normalization is applied before each sub-layer (self-attention and feedforward) in the GPT architecture. It normalizes the inputs to each sub-layer, which helps stabilize training and speeds up convergence. Residual connections, also known as skip connections, are added around each sub-layer. These connections allow the original input to flow directly through the sub-layer, preserving information and improving gradient flow during training.

These components work together to create a powerful language generation model. The self-attention mechanism captures relationships between words, while the multi-head attention mechanism enables the model to learn different types of dependencies. Positional encodings ensure that the model understands the sequence order. Feedforward neural networks process and transform the features learned from attention layers. Lastly, layer normalization and residual connections enhance training stability and gradient flow.

The proportions and configuration of these components can vary in different versions of the GPT architecture, with larger models having more layers, more attention heads, and higher-dimensional embeddings and feedforward networks. These variations contribute to the model's capacity and performance.

chatGPT에게 chatGPT를 물어보았어요 

GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"를 의미합니다. 자세히 이해하기 위해 약어의 각 부분을 분석해 보겠습니다.

Generative생성: "생성"은 텍스트, 이미지 또는 기타 유형의 데이터와 같은 콘텐츠를 생성하는 모델의 기능을 나타냅니다. GPT의 경우, 이 모델은 특히 텍스트 생성 기능으로 유명합니다. 수신된 입력을 기반으로 일관되고 문맥상 관련 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

Pre-trained사전 학습됨: "사전 학습됨"은 모델이 특정 작업에 맞게 미세 조정되기 전에 대규모 데이터 세트에서 학습되었음을 의미합니다. GPT의 경우 모델은 인터넷의 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습되었습니다. 이 초기 훈련은 모델이 데이터에 존재하는 문법, 어휘, 맥락 및 기타 언어 패턴을 학습하는 데 도움이 됩니다.

Transformer: "Transformer"는 Vaswani 외의 "Attention Is All You Need" 논문에 소개된 딥 러닝 아키텍처입니다. 2017년에는 "self-attention"이라는 메커니즘을 사용하여 문장이나 단락과 같은 데이터 시퀀스를 처리하는 효과적인 방법을 제공함으로써 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 self-attention 메커니즘을 통해 모델은 문장 내 서로 다른 단어의 중요성을 서로의 관계를 기반으로 평가하여 장거리 종속성과 문맥 정보를 캡처할 수 있습니다.

이 모든 것을 종합하면 GPT는 Transformer 아키텍처를 사용하는 일종의 인공 지능 모델입니다. 언어 패턴과 관계를 학습하기 위해 대규모 텍스트 데이터 모음에 대해 사전 학습되었습니다. 이 사전 학습을 통해 GPT는 작업별 학습 데이터 없이도 텍스트 완성, 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등과 같은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 대신, 모델은 특정 작업에 대해 학습된 표현을 미세 조정하여 광범위한 NLP 애플리케이션을 위한 다재다능하고 강력한 도구가 됩니다.

GPT에는 여러 버전이 있었으며 2021년 9월 마지막 지식 업데이트를 기준으로 GPT-3이 가장 발전되고 잘 알려진 버전 중 하나라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

GPT stands for "Generative Pre-trained Transformer." Let's break down each part of the abbreviation to understand it in detail:
Generative: "Generative" refers to the model's ability to generate content, such as text, images, or other types of data. In the case of GPT, the model is particularly known for its text generation capabilities. It can produce coherent and contextually relevant text based on the input it receives.Pre-trained: "Pre-trained" means that the model has been trained on a large dataset before being fine-tuned for specific tasks. In the case of GPT, the model is pre-trained on a massive amount of text data from the internet. This initial training helps the model learn grammar, vocabulary, context, and other linguistic patterns present in the data.Transformer: The "Transformer" is a deep learning architecture introduced in the paper "Attention Is All You Need" by Vaswani et al. in 2017. It revolutionized the field of natural language processing (NLP) by providing an effective way to process sequences of data, like sentences or paragraphs, using a mechanism called "self-attention." This self-attention mechanism allows the model to weigh the importance of different words in a sentence based on their relationships with each other, capturing long-range dependencies and contextual information.
Bringing it all together, GPT is a type of artificial intelligence model that uses the Transformer architecture. It's pre-trained on a large corpus of text data to learn language patterns and relationships. This pre-training enables GPT to perform various natural language processing tasks, such as text completion, text generation, translation, question answering, and more, without needing task-specific training data. Instead, the model fine-tunes its learned representations on specific tasks, making it a versatile and powerful tool for a wide range of NLP applications.
It's important to note that there have been multiple versions of GPT, with GPT-3 being one of the most advanced and well-known iterations as of my last knowledge update in September 2021.

같은 질문을 빙AI에게 물어보았습니다. 

GPT는 **Generative Pre-trained Transformer**의 약자로, 생성적 인공지능을 위한 대표적인 프레임워크입니다. GPT는 2018년에 OpenAI에서 처음 소개되었으며, 대량의 텍스트 데이터로 사전 학습된 언어 모델을 사용하여 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다¹.

GPT는 트랜스포머라는 신경망 구조를 기반으로 하며, 텍스트를 단어나 문자가 아닌 토큰(token)이라는 작은 단위로 나누어 처리합니다. GPT는 텍스트의 문맥(context)을 파악하기 위해 어텐션(attention)이라는 메커니즘을 사용하며, 텍스트의 순서를 인식하기 위해 포지셔널 인코딩(positional encoding)이라는 기법을 사용합니다².

GPT는 생성적 인공지능의 한 종류로, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, GPT는 질문에 대한 답변, 문장에 대한 요약, 코드에 대한 설명, 이미지에 대한 캡션 등을 생성할 수 있습니다. GPT는 사전 학습된 언어 모델을 다양한 목적에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하여 성능을 향상시킬 수 있습니다³.

GPT는 현재까지 여러 버전이 출시되었으며, 각 버전마다 모델의 크기와 성능이 증가하고 있습니다. GPT-1은 2018년에 발표되었으며, 1억 1천만 개의 파라미터(parameter)를 가진 모델로, 12개의 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보였습니다⁴. GPT-2는 2019년에 발표되었으며, 15억 개의 파라미터를 가진 모델로, 다양한 주제와 스타일의 텍스트를 생성할 수 있었습니다⁵. GPT-3는 2020년에 발표되었으며, 1천 750억 개의 파라미터를 가진 모델로, 미세 조정 없이도 다양한 자연어 처리 작업에서 최고 수준의 성능을 달성했습니다. GPT-3.5는 2022년 초에 완성되었으며, 7천 500억 개의 파라미터를 가진 모델로, 아직 공식적으로 발표되지 않았습니다. ChatGPT는 GPT-3.5를 기반으로 하여 대화형 방식으로 상호작용하는 모델로, OpenAI에서 2023년에 소개하였습니다.

GPT는 인공지능 분야에서 많은 관심과 활용을 받고 있지만, 한계점과 문제점도 존재합니다. GPT는 때때로 잘못된 또는 무의미한 답변을 생성하기도 하며, 입력의 표현이나 순서에 따라 다른 결과를 내기도 합니다. 또한 GPT는 편향(bias)이나 오류(error)가 포함된 데이터로 학습되기 때문에, 윤리적이거나 정확하지 않은 내용을 생성할 수도 있습니다 .

GPT에 대해 자세히 설명해 드렸습니다. 만약 궁금하신 점이나 추가적인 도움이 필요하시면 알려주세요. 감사합니다. 😊

Source: Conversation with Bing, 2023. 8. 23.
(1) Introducing ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/blog/chatgpt.
(2) ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/chatgpt.
(3) What is GPT? - Computer Hope. https://www.computerhope.com/jargon/g/gpt.htm.
(4) GUID Partition Table - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/GUID_Partition_Table.
(5) Generative pre-trained transformer - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer.

좀 뭔가 차이점을 만들려고 하는 것 같아요. 

여기에 도발적인 질문 하나 했어요. 

chatGPT의 Transformer는 구글 저작권이 있는 것일까요? 

ㅇㄹ

앞서 글에서 서브쿼리가 포함된 반복 쿼리에 대해 chatGPT에 도움 받아 데이터 쿼리후 삭제하는 것을 만들어 보았습니다. 

Please convert one more time. 

declare @c_id1 varchar(20), @c_site1 varchar(20)
set @c_id='id34'
set @c_site1 = 'AU'
select * from table where id =@c_id and site_id = @c_site1

그래서 나온 결과가 ..

DECLARE
       c_id1 VARCHAR2(20);
       c_site1 VARCHAR2(20);
BEGIN
       c_id1 := 'id34';
       c_site1 := 'AU';

       SELECT * FROM table_name WHERE id = c_id1 AND site_id = c_site1;
END; 

일단 이해는 되어 복잡하게 변형하여 봅니다.  서브 쿼리한 결과를 변수로 받는 것이죠.

DECLARE
     CUST_NO1 VARCHAR2(20);
     SITE_CD1 vARCHAR2(20);
     AY_SEQ1 VARCHAR2(20);
     D_ST_SEQ1 VARCHAR2(20);

BEGIN
    CUST_NO1 := 'cook';
    SITE_CD1 := 'A';
    AY_SEQ1 := (SELECT AY_SEQ FROM ML.AY_DETAIL
     WHERE CUST_NO = CUST_NO1 AND SITE_CD = SITE_CD1 );

다듬어 달라고 하니 예외처리 문을 넣어주네요

DECLARE
     CUST_NO1 VARCHAR2(20);
     SITE_CD1 VARCHAR2(20);
     AY_SEQ1 VARCHAR2(20);
     D_ST_SEQ1 VARCHAR2(20);

BEGIN
     CUST_NO1 := 'cook';
     SITE_CD1 := 'A';
     SELECT AY_SEQ, D_ST_SEQ
     INTO AY_SEQ1, D_ST_SEQ1
     FROM ML.AY_DETAIL
     WHERE CUST_NO = CUST_NO1 AND SITE_CD = SITE_CD1;

-- Now you can use AY_SEQ1 and D_ST_SEQ1 for further processing if needed -- ...
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('AY_SEQ1: ' || AY_SEQ1);
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('D_ST_SEQ1: ' || D_ST_SEQ1);

EXCEPTION
     WHEN NO_DATA_FOUND THEN
         DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('No data found for the given criteria.');
     WHEN OTHERS THEN
         DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('An error occurred.');
END; /

결론적으로 into를 넣어주는 게 mssql과 큰 차이점인 것 같다. 

보통 mssql에서는 스토어프로시져는 만들어 간편하게 사용하는데 오라클도 가능한지 물었더니

CREATE OR REPLACE PROCEDURE DeleteAndDisplayValue
      ( p_input_value1 IN VARCHAR2,
        p_input_value2 IN VARCHAR2
)  IS
      v_sequence_value NUMBER;
      v_table2_value NUMBER;
BEGIN

-- Find specific sequence value in Table 1

      SELECT sequence_column INTO v_sequence_value
      FROM table1
      WHERE some_column = p_input_value1;

-- Find value in Table 2 based on input value

      SELECT table2_column INTO v_table2_value
      FROM table2
      WHERE another_column = p_input_value2;

-- Delete value from Table 

      DELETE FROM table2
       WHERE another_column = p_input_value2;

-- Display the results
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( 'Sequence Value: ' || v_sequence_value);
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( 'Table 2 Value: ' || v_table2_value);

     COMMIT; -- Commit the changes
EXCEPTION
      WHEN NO_DATA_FOUND THEN
                  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( 'No data found.');
      WHEN OTHERS THEN
            DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( 'An error occurred.');
            ROLLBACK; -- Rollback changes in case of error

END DeleteAndDisplayValue;

나왔는데 ... 권한이 없어서 그런지 생성이 안된다. 그리고 작성된 스토어 프로시져는 아래처럼 실행하면 된다고 한다.

BEGIN
      DeleteAndDisplayValue('input_value1','input_value2');
END;

아직은 오라클이 mssql만큼 쉽지 않다. 확 와닫지 않는다. 

오라클 강의를 들어야 하나? 의문이다.

제목: 광기 속에서 의미 찾기: 넌센스 속에서 아이디어 공개

정보가 넘쳐나는 세상, 무의미한 잡담의 혼돈 속에서 감각을 잃는 경우가 많은 세상에서 아이디어의 힘은 길잡이 역할을 합니다. 언뜻 보기에는 터무니없거나 무의미해 보일 수도 있는 것들이 많은 사람의 마음을 자극하는 매혹적인 생각의 흐름으로 바뀔 수 있습니다. 무의미해 보이는 것에서 의미를 추출하는 영역에 오신 것을 환영합니다. 마법은 평범한 장광설을 지적인 불꽃놀이로 바꾸는 능력에 있습니다.

- 아이디어의 연금술 활용

여행은 무의미해 보이는 진술에 잠재된 잠재력을 인식하는 것에서 시작됩니다. 이러한 생각의 파편들은 담론의 풍경에 흩어져 있는 퍼즐 조각과 같습니다. 당신의 상상력을 연금술적인 손길로 엮어 통찰력과 광채의 태피스트리를 만들 수 있습니다. 예술은 단어를 다른 사람들의 공감을 불러일으키는 아이디어로 변형하는 능력에 달려 있습니다.

- 코드 해독: 넌센스를 아이디어로 변환하는 방법

1. 관점을 강화하세요: 말도 안되는 모든 부분을 창의적인 노력의 원재료로 받아들이세요. 비결은 열린 마음을 유지하는 데 있습니다. 사소한 것, 터무니없는 것, 당혹스러운 것에 잠재적인 구성 요소로 접근하면 그 안에 숨겨진 보석을 드러낼 준비가 된 것입니다.

2. 아이디어 마이닝의 기술: 당신의 마음을 영감이 가득한 광산으로 생각하십시오. 주변 환경에 주의를 기울이십시오. 아이디어는 종종 가장 예상치 못한 곳에 숨어 있습니다. 메모 작성 앱과 같은 도구를 활용하여 지성을 자극하는 모든 생각의 단편을 기록하세요. 캡처된 개념의 저장소는 변환을 위한 팔레트가 됩니다.

삼. 미디어 정원에서 수확: 미디어는 그 자체로 거대한 풍경이며 수확을 기다리는 수많은 아이디어를 제공합니다. 다양한 콘텐츠의 허브인 유튜브는 예상치 못한 금광이 될 수 있다. 동영상 자체 외에도 댓글 섹션을 자세히 살펴보세요. 댓글 섹션은 참여 토론과 색다른 관점을 위한 온상이 되는 경우가 많습니다.

4. 평범한 것을 재해석하세요: 일상 용품의 색다른 적용을 탐색하여 내면의 연금술사를 찾아보세요. 기본 가구를 완전히 새로운 것으로 바꾸는 IKEA 해킹을 생각해 보세요. 마찬가지로, 겉보기에 무의미해 보이는 개념을 취해 현 상태에 도전하는 신선한 관점으로 만들어보세요.

5. 연상의 힘: 마음은 서로 연결된 생각의 그물망입니다. 영감을 얻기 위해 책, 드라마, 예술 작품을 탐구해보세요. 서로 다른 아이디어를 연결하면 완전히 새로운 개념이 탄생할 수 있습니다. 약간의 코미디와 약간의 철학이 섞이면 차세대 아이디어가 탄생할 수도 있습니다.

6. 뇌를 촉촉하게 하는 의식: 메마른 땅에 물이 필요한 것처럼 뇌에도 영양분이 필요합니다. 정기적인 브레인스토밍 세션에 참여하여 창의적인 능력을 유지하세요. 새로운 경험, 다양한 독서, 자극적인 토론을 제공하세요.

-창의적 르네상스 점화

인간 사고의 장엄한 태피스트리에서 평범한 것에서 심오함을 찾아내는 능력은 진보의 필수적인 측면입니다. 무의미해 보이는 것에서 의미를 추출하는 도전을 받아들임으로써 당신은 당신의 지적 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 주변의 창의적인 르네상스에 불을 붙이는 여정을 시작하게 됩니다.

따라서 다음에 터무니없는 장광설처럼 보이는 내용을 우연히 발견하게 된다면, 그 말 속에는 마음을 밝게 하고 관점을 바꿀 수 있는 불꽃이 있을 수 있다는 점을 기억하십시오. 헛소리에서 의미 있는 아이디어를 찾는 힘은 평범한 것을 비범한 것으로 바꿀 준비가 되어 있는 당신의 손에 달려 있습니다.

영어 원문
Title: Finding Meaning in the Madness: Unveiling Ideas Amidst the Nonsense
In a world inundated with information, where sense often seems lost amidst the chaos of meaningless chatter, the power of ideas emerges as a guiding light. What might appear as absurd or nonsensical at first glance can be transformed into a captivating stream of thought that sparks the minds of many. Welcome to the realm of extracting significance from the seemingly nonsensical, where the magic lies in your ability to turn mundane tirades into intellectual fireworks.
Harnessing the Alchemy of Ideas
The journey begins with recognizing the latent potential in seemingly nonsensical statements. These fragments of thought are like puzzle pieces scattered across the landscape of discourse. With the alchemical touch of your imagination, they can be woven into a tapestry of insight and brilliance. The art lies in your capacity to metamorphose words into ideas that resonate with others.
Cracking the Code: How to Transmute Nonsense into Ideas
1. Sharpen Your Perspective: Embrace every piece of nonsense as a raw material for your creative endeavors. The trick lies in keeping an open mind. When you approach the trivial, the absurd, or the bewildering, as potential building blocks, you're poised to unveil the gems hidden within.
2. The Art of Idea Mining: Think of your mind as a mine, rich with nuggets of inspiration. Be attentive to your surroundings; ideas often lurk in the most unexpected places. Utilize tools such as note-taking apps to record every snippet of thought that tickles your intellect. This repository of captured concepts becomes your palette for transformation.
3. Harvesting from the Media Garden: Media, a sprawling landscape in itself, offers a plethora of ideas waiting to be harvested. YouTube, a hub of diverse content, can be an unexpected goldmine. Beyond the videos themselves, delve into the comments section—often a breeding ground for engaging discussions and unconventional viewpoints.
4. Reimagining the Ordinary: Channel your inner alchemist by exploring unconventional applications of everyday items. Think of IKEA hacking, where basic furniture pieces are transformed into something entirely new. Similarly, take seemingly nonsensical notions and mold them into refreshing perspectives that challenge the status quo.
5. The Power of Association: The mind is a web of interconnected thoughts. Delve into books, dramas, and artworks for inspiration. Connecting disparate ideas can birth entirely novel concepts. A dash of philosophy mixed with a sprinkle of comedy might just birth the next big idea.
6. The Brain-Moistening Ritual: Just as a parched land needs water, your brain requires nourishment. Engage in regular brainstorming sessions to keep your creative faculties alive and kicking. Feed it with new experiences, diverse readings, and stimulating discussions.
Igniting the Creative Renaissance
In the grand tapestry of human thought, the ability to unearth the profound from the mundane is an essential facet of progress. By embracing the challenge of extracting meaning from what appears to be nonsense, you embark on a journey that not only elevates your intellectual prowess but ignites a creative renaissance around you.
So, the next time you stumble upon what seems like an absurd tirade, remember: within those words might lie the spark that could illuminate minds and reshape perspectives. The power to find ideas that make sense out of bullshit rests within your grasp—ready to transform the ordinary into the extraordinary.

위글은 chatGPT에게 다음 내용을 가지고 ": 헛소리에서 똑소리나는 아이디어 찾기"라는 제목으로 글을 작성한 글입니다. 

아이디어 근력이 있으면 의미도 없거나 생뚱맞는 헛소리가 사람들을 자극하는 똑소리가 된다 

유용한 헛소리 찾는 방법 -아이디어는 찾는 사람에게 보여지므로 계속 고민해야 한다.  촉을 세우고 생각들을 활용할 수 있는지 고민한다. 뇌를 촉촉하게 하도록 많이  메모하고 캡쳐하고 또 다운로드하면 된다.
아이디어 수집 방법은 다양한 곳에서 할 수 있다 , 책, 드라마등이 있지만 요즘 유튜브 컨텐츠에서 얻을 수 있고  영상의 댓글 에서 찾을 수도 있고 이케아해킹처럼  상품을 다른 용도로 활용 해본다

반도체 세계 탐구 2

1장: 한계를 뛰어넘는 혁신의 가능성

마법의 세계인 반도체에서는 트랜지스터가 작지만 잠재력이 있는 세계를 가지고 있습니다. 하지만 극복해야 할 과제가 있었습니다! 이 작은 경이로움을 만드는 기계는 많은 비용이 들며 더 빠르게 만드는 것은 불가능한 작업처럼 보였습니다. 컴퓨터의 두뇌인 강력한 CPU조차 한계에 직면했고, 실리콘이라는 자원도 약간 비좁게 느껴지기 시작했습니다.

하지만 잠깐, 이야기에 반전이 있습니다! Apple이라는 영웅이 놀라운 iPhone을 선보였습니다. 마치 마법이 걸린 것 같았고, 모바일 장치의 판도가 바뀌었습니다. 이러한 장치 내부의 CPU는 달랐습니다. 그들은 ARM이라고 불렸고 반도체 세계에 새로운 마술을 가져왔습니다. 이것은 또한 이러한 놀라운 칩을 만들기 위해 강력한 공장이 깨어나는 "파운드리"라는 새로운 개념을 도입했습니다.

마법이 퍼지면서 점점 더 많은 사람들이 매혹적인 기술 세계의 일부가 되었습니다. 고성능 칩이 등장하여 장치를 더 스마트하고 빠르게 만들었습니다. 스마트폰의 기능은 성장했고 AlexNet이라는 마법사는 인공 지능에 생명을 불어넣었습니다. AI를 더욱 강력하게 만들기 위해 Nvidia라는 회사에서 만든 GPU라는 새로운 캐릭터가 등장했습니다. Google은 자체 인공 지능으로 마법의 여정에 합류했으며 AlphaGo의 전설적인 게임?은 AI가 무엇을 할 수 있는지 세상에 보여주었습니다. Amazon 및 Apple과 같은 거물조차도 자체 CPU를 제작하기 시작하여 스토리에 고유한 터치를 추가했습니다. 그리고 이야기가 전개되면서 메모리 판매가 새로운 차원으로 치솟았습니다.

 2장: 반도체 기술의 미래

반도체 영역의 미래는 열려있는 보물상자처럼 무한한 가능성을 품고 있습니다. 삼성전자, TSMC, AMD와 같은 위대한 기업들이 그들만의 혁신의 실을 엮고 있다고 상상해보세요. 그들은 미로에 비밀 통로를 만드는 것처럼 마법 칩이 서로 대화할 수 있는 새로운 방법을 만들고 있습니다.

하지만 그게 전부가 아닙니다! 인공 신경망의 마법이 등장하고 있습니다. 현명한 마법사가 고대 두루마리에서 배우는 것처럼 기계가 데이터에서 학습한다고 상상해 보십시오. 이것은 프로그램에 놀라운 정확성을 제공하여 그 어느 때보다 강력해졌습니다. 슈퍼 히어로에게 새로운 갑옷을 주는 것과 같습니다!

여정이 계속됨에 따라 장치는 데이터의 주인이 되고 있습니다. 수집하고 보낼 수 있으며 강력한 주문을 불러내어 그 어느 때보다 빠르게 처리할 수 있습니다. GPU는 마법의 조수와 같아서 CPU의 작업을 돕습니다. 오래된 성에 새 페인트를 칠하는 것처럼 오래된 프로세스가 새롭게 바뀌고 있습니다. 영역은 저전력 상태로 전환되어 현명한 노인처럼 에너지를 절약합니다. 그리고 마치 마술처럼 매번 새로운 형태의 가치가 만들어지고 있습니다.

그러나 여기에 비밀이 있습니다. 마법은 단독으로 작동하지 않습니다. 소프트웨어와 하드웨어는 강력한 주문의 양면과 같으며 함께 작동하여 세상을 더욱 경이롭게 만듭니다. Google은 심지어 가장 숙련된 마법사가 만든 고유한 인공물과 같은 TPU라는 고유한 특수 칩을 만들었습니다. AI를 위한 주문서인 TensorFlow는 널리 배포되어 지식을 찾는 모든 사람에게 힘을 실어주었습니다. 그리고 강력한 마법사 인텔은 미래의 코드를 작성하는 용감한 영혼을 지원하기 위해 OneAPI를 출시했습니다.

결국 반도체 세계로의 여행은 마법의 사슬이다. Apple이 iPod nano를 만드는 데 사용하는 삼성의 마법 같은 NAND부터 팹리스 및 파운드리 시장의 탄생, 스마트폰에 머신 러닝 도입에 이르기까지 각각의 우여곡절은 이 신비한 영역의 잠재력을 최대한으로 여는 단계입니다.

그리고 기억하세요, 지식을 찾는 젊은 여러분, 이 마법을 마스터하는 열쇠는 게임의 규칙을 이해하고 누구에게 도움을 요청해야 하는지 아는 데 있습니다. 가장 현명한 현자에게 조언을 구하는 고대 마법사처럼 이 세상의 본질을 파악하는 사람은 미래를 형성하기 위해 세상의 힘을 휘두를 것입니다.

- > 위글을 아래 글을 토대로 작성한 글입니다. 

제목: 반도체의 놀라운 모험

옛날 옛적, 그리 오래되지 않은 세계에 반도체라는 작은 마법 물질이 살았습니다. 이 특수 재료는 스마트폰, TV, 컴퓨터, 심지어 멋진 자동차까지 우리가 매일 사용하는 모든 놀라운 것들 뒤에 숨겨진 마법사와 같았습니다! 흥미로운 반도체 이야기를 찾아 떠나는 여행을 떠나보세요.

1장: 신비한 반도체 세계

오래 전, 아주 오래 전인 1960년에 훌륭한 과학자들이 놀라운 것을 만들어 냈습니다. 그들은 트랜지스터라고 하는 아주 작은 것을 만들었습니다. 이 마법의 트랜지스터는 오늘날 우리가 가지고 있는 강력한 반도체의 조상이었습니다. 시간이 지남에 따라 과학자들은 더 똑똑해졌고 BJT 및 MOSFET과 같은 더 나은 버전을 만들었고 실리콘 웨이퍼라는 것을 사용하여 이러한 초특수 반도체를 만들었습니다. 이러한 작은 경이로움은 초기 컴퓨터의 두뇌와 같은 Intel 4004와 같은 놀라운 것을 만드는 데 도움이 되었습니다.

2장: IT 거대 기업의 흥망성쇠

컴퓨터 세계가 성장함에 따라 IBM이라는 회사는 IBM PC라는 매우 멋진 기계를 만들었습니다. 성공했지만 약간의 제한이 있었습니다. 한 번에 8비트만 이해할 수 있었습니다. 그런 다음 Intel과 Microsoft의 영웅이 등장했습니다! 그들은 IBM PC를 더욱 강력하게 만든 8088과 8086을 만들었습니다. 그러나 Compaq이라는 까다로운 적이 현장에 나타나 문제를 일으켰습니다. 아시다시피 거인들은 마법 같은 아이디어를 잘 보호하지 않았고 Compaq은 더 나은 것을 만들기 위해 그들의 비밀을 사용했습니다.

하지만 걱정하지 마세요. 우리의 영웅들은 포기하지 않았습니다! 인텔과 마이크로소프트는 열심히 일했고 컴퓨터 세계의 지배자가 되었습니다. 그들은 하드웨어와 소프트웨어의 완벽한 춤처럼 모든 것이 원활하게 함께 작동하는지 확인했습니다. 그것들은 너무 강력해서 사물이 만들어지는 방식까지 바꾸었고 모든 것이 연결되고 이전 버전과 호환되도록 했습니다.

3장: 추종자에서 리더로

시간이 지날수록 반도체의 중요성은 더욱 커졌습니다. 그들은 기계의 심장과 같아서 더 빠르고 똑똑하게 만들었습니다. 일부 기업은 따라잡으려 했지만 만만치 않은 도전에 직면했습니다. 현재 반도체 세계를 지배하는 대기업은 세 개뿐이었습니다. 그들은 제국의 세 왕과 같았습니다. 한때 TV를 만들고 반도체 최고가 되기로 작정한 삼성전자도 이들 왕 중 한 명입니다.

삼성에는 비밀 무기가 있었습니다. 그들은 돈을 절약하고 자원을 현명하게 사용하는 데 정말 능숙했습니다. 그들은 사람들이 언제 새로운 장치를 원할지 정확히 알고 있었기 때문에 완벽하게 맞는 반도체를 만들었습니다. 그들은 또한 더 크고 더 나은 실리콘 웨이퍼를 만드는 마법을 사용하여 칩을 만드는 데 매우 강해졌습니다. 그들은 메모리 칩을 만들기 위해 왕국을 확장했고 심지어 다른 회사들도 마법 칩을 만들 수 있는 장소를 만들었습니다.

그렇게 해서 삼성은 스마트한 아이디어와 노력, 약간의 마법으로 반도체 세계의 1인자가 되었습니다.

에필로그: 끝인가 새로운 시작인가?

이렇게 해서 친애하는 젊은 모험가 여러분, 반도체 세계를 통한 우리의 여정이 끝납니다. 그러나 이야기는 여기서 멈추지 않는다는 것을 기억하십시오. 반도체 세계는 우리 주변의 세계와 마찬가지로 계속 성장하고 변화하고 있습니다. 이 마법의 재료가 다음에 어떤 놀라운 것을 만드는 데 도움이 될지 누가 알겠습니까? 그러니 눈을 뜨고 호기심을 가지세요. 언젠가는 당신이 새로운 반도체 이야기의 주인공이 될지 누가 알겠습니까!

-- - 

이글은 아래 요약 글로 작성된 글입니다 .

ChatGPT가 개발자를 성장시키는 노력하는 리더들에게 조언합니다.

개발자 성장을 위한 리더의 7가지 특징: 현실적인 관점

팀원의 성장은 중요하지만, 리더의 역할은 항상 긍정적인 영향을 미치는 것만은 아닙니다. 개발자를 성장시키는 리더의 특징을 살펴봤을 때, 몇 가지 관심사와 문제점들이 떠오릅니다.

감정 표현의 중요성

과도한 감정 표현이 없는 리더는 냉정하고 이해하기 어려울 수 있습니다. 팀원들이 피드백을 받을 때 감정적인 반응 없이 냉정한 언어로 피드백을 주면, 팀원들은 자신의 노력과 열정이 인정받지 않는다고 느낄 수 있습니다. 감정적인 표현은 피드백과 조언을 보다 부드럽게 전달하고, 상호 간의 신뢰를 형성하는데 도움이 될 수 있습니다.

질문에 대한 리더의 태도

모든 리더가 질문을 환영하는 것은 아닙니다. 질문이 너무 많거나 중요하지 않은 질문이 반복되면, 리더는 업무에 집중하기 힘들어질 수 있습니다. 또한, 리더의 시간과 자원을 낭비하게 될 수도 있습니다. 적절한 타이밍과 중요성을 고려하여 질문하는 것이 필요합니다.

새로운 화두와 생각할 거리 제공

새로운 아이디어와 토론은 중요하지만, 너무 자주 새로운 주제를 제시하면 팀원들은 현재 업무에 집중하기 어려울 수 있습니다. 새로운 주제에 대한 조사와 토론에 시간을 투자하는 것은 중요하지만, 이는 업무 우선순위와의 균형을 유지하는 것이 필요합니다.

명확한 가이드라인 제시

명확한 가이드라인은 중요하지만, 지나치게 세부적인 지침을 제시하면 팀원들은 자신의 업무 판단 능력이 제한된다고 느낄 수 있습니다. 가이드라인을 통해 지침을 제시하되, 유연한 업무 접근 방식도 허용함으로써 팀원들의 창의성을 존중하는 리더십이 필요합니다.

팀원의 성과 공개

팀원의 성과를 공개적으로 칭찬하는 것은 좋은 리더십의 일부지만, 이를 지나치게 강조하면 경쟁심이 부각되고 팀 내 갈등을 조장할 수 있습니다. 일정한 균형과 주의가 필요합니다.

일과 휴식의 명확한 구분

휴식이 중요하지만, 너무 극단적으로 일과 휴식을 분리하면 긴급한 상황에 대처할 수 없을 수 있습니다. 리더도 가끔은 유연하게 일과 휴식을 조절하며 상황에 따라 대처해야 합니다.

성과 중심보다는 프로세스 중심
리더의 역할은 주로 성과를 강조하는 것보다 프로세스와 협업을 중요시해야 합니다. 결과물만을 강조하면 팀원들은 성공에만 치중하게 되고, 과정을 배우고 성장하는 기회를 놓칠 수 있습니다.

결론적으로, 개발자를 성장시키는 리더의 역할은 다양한 측면을 고려하여 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 성장을 위해서는 팀원과 리더 간의 상호작용과 이해가 필요하지만, 이를 신중하게 조절하는 것이 필요합니다.







chatGPT 왈 
네, 제가 제공한 기사는 개발자의 성장을 돕는 리더의 자질에 대한 원래 기사와 대조되는 관점을 제시합니다. 원본 기사에 언급된 특성에 대해 잠재적인 우려나 고려 사항을 제기하는 관점을 제공합니다. 이 대체 관점은 설명된 리더십 특성에서 발생할 수 있는 잠재적인 결점이나 문제를 강조하여 주제에 대해 보다 균형 잡힌 관점을 제공하는 것을 목표로 합니다.

-- 

본글은 아래 글의 반대 관점으로 기술한 글입니다. 

마케팅의 마법: 고객을 위한 놀라운 경험 만들기

안녕하세요, 마케팅 세계의 젊은 탐험가 여러분! 특정 장난감, 간식 또는 옷을 선택하는 이유가 궁금한 적이 있습니까? 우리의 느낌과 감정이 우리가 물건을 사는 데 큰 역할을 한다는 것이 밝혀졌습니다. 쇼핑을 잊을 수 없는 모험으로 만드는 흥미진진한 마케팅 전략의 세계에 오신 것을 환영합니다!

1장: 느낌이 믿음이다

모든 것이 마법의 원더랜드처럼 느껴지는 가게에 들어가는 것을 상상해 보십시오. 놀라운 것들을 만지고 보고 냄새를 맡을 수도 있습니다. 이것은 회사가 "고객 경험"이라는 것을 만들 때 일어나는 일입니다. 그들은 우리가 친구들과 있을 때처럼 행복하고 연결되어 있다고 느끼기를 원합니다. 컴퓨터와 전화기가 멋지긴 하지만 우리와 같은 많은 젊은이들은 다른 사람들과 이야기하고 웃고 감정을 나눌 수 있기 때문에 여전히 실제 상점에 가는 것을 좋아합니다.

2장: 놀라운 경험의 시대

요즈음 기업은 마법사와 같아서 마케팅 주문을 사용하여 우리가 제품을 사랑하게 만듭니다. 그들은 우리가 물건을 살 때 최고의 시간을 갖기를 원합니다. 그들은 이것을 "CX 마케팅"이라고 부릅니다. 이것은 쇼핑에 약간의 마법을 더하는 것과 같습니다. 한 가지 비밀은 우리가 특별하고 중요하다고 느끼게 만드는 것입니다. 그들은 우리가 원하는 것과 우리가 느끼는 감정에 대해 생각합니다. 그들은 또한 이벤트, 이야기, 장소와 같은 다양한 종류의 마법을 사용하여 우리를 그들의 제품에 대해 매우 흥분하게 만듭니다.

3장: 다양한 경험을 살펴봅시다!

기업이 쇼핑을 잊을 수 없게 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그들은 다섯 가지 유형의 마법 주문을 사용합니다.

-감각: 만지고, 냄새 맡고, 심지어 맛보는 것과 같이 우리의 감각으로 사물을 느끼게 하는 것입니다. 맛있는 간식을 맛볼 수 있는 가게에 가본 적이 있나요? 그것은 감각 마법입니다!
-느낌: 감정은 마법의 나침반과 같습니다. 어떤 회사가 우리를 기쁘게 하거나 흥분하게 만든다면 우리는 그 회사의 물건을 사고 싶어질 것입니다. 당신을 웃게 만드는 장난감을 사고 싶은 것처럼!
-생각: 때때로 그들은 우리가 생각하고 두뇌를 사용하기를 원합니다. 어쩌면 그들은 우리에게 퍼즐을 보여주거나 재미있는 질문을 할 수도 있습니다. 그것은 우리를 똑똑하고 호기심을 느끼게 합니다.
-행동: 게임을 하거나 트램폴린에서 점프하는 것과 같은 것을 시도할 수 있는 장소를 상상해 보세요. 그것은 행동 마술입니다! 그들은 우리가 즐겁게 움직이기를 원합니다.
-공감: 이것은 같은 것을 좋아하는 다른 사람들과 클럽에 가입하는 것과 같습니다. 우리가 그룹의 일부라고 느낄 때 우리는 흥분하고 더 사고 싶어집니다.

4장: 디지털 마법사

요즘 마법은 상점에만 있는 것이 아닙니다. 전화와 컴퓨터에도 있습니다. 회사는 기술을 사용하여 우리가 좋아하는 것을 이해하고 더 많이 제공합니다. 그들은 앱과 웹사이트를 사용하여 쇼핑을 더 쉽고 재미있게 만듭니다.

5장: 최고의 마법을 만드는 방법

놀라운 경험을 만드는 것은 맛있는 물약을 요리하는 것과 같습니다. 회사는 특별한 레시피를 따릅니다.

-고객 입장: 셰프가 어떤 맛이 잘 어울릴지 생각하듯이 우리가 필요로 하는 것과 원하는 것을 생각합니다.
-경험 확장: 게임, 챌린지 또는 멋진 놀라움과 같이 할 수 있는 재미있는 일이 많이 있는지 확인합니다.
-프로세스 개선: 슈퍼히어로가 자신의 능력을 더 잘 사용하는 것처럼 회사는 계속해서 우리를 위해 일을 더 좋고 매끄럽게 만듭니다.
-고객 상황 이해: 그들은 우리가 좋아하는 색상이나 취미와 같은 우리에 대해 배우므로 우리가 좋아할 만한 것을 만들 수 있습니다.
-일관된 경험: 이야기를 읽을 때마다 이야기가 바뀐다고 상상해보세요. 혼란스러울 것입니다! 회사는 우리가 쇼핑할 때마다 똑같은 느낌을 받도록 합니다.

6장 : 마법 물약 만들기

슈퍼 듀퍼 마법 같은 경험을 만들기 위해 회사는 네 가지 특별한 재료를 사용합니다.

-이벤트: 게임을 하고 멋진 물건을 얻을 수 있는 파티에 가는 것을 상상해보세요. 바로 이벤트입니다!
-이야기: 모든 제품에는 이야기가 있습니다. 사물이 어디에서 왔고 어떻게 만들어졌는지에 대한 동화 같은 이야기입니다.
-장소: 때때로 상점은 마법에 걸린 숲이나 우주 정거장처럼 보입니다! 그들은 우리가 마법의 세계에 있는 것처럼 느끼기를 원합니다.
-사람 및 소비자: 회사는 함께 놀 친구가 있는 것처럼 우리가 제품을 가지고 즐겁게 놀고 다른 사람들과 공유하기를 원합니다.

젊은 마케팅 마법사 여러분, 놀라운 고객 경험을 만드는 것은 기쁨과 흥분의 주문을 거는 것과 같습니다. 회사는 이러한 마법 같은 순간을 만들 때 우리가 행복하고 즐거운 시간을 보내기를 바랍니다. 그러니 다음에 쇼핑을 가거나 새 장난감을 가지고 놀 때, 당신만을 위해 특별하게 만드는 모든 마법에 대해 생각해 보세요!

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 

위 글은 아래 요약글을 토대로 chatGPT에게 "아래 내용을 토대로 초등학생에게 알려주는 " 차별화된 고객 경험 제공하는 마케팅 전략"에 대해 글을 작성해주세요. "로 작성한 글입니다. (Based on the information below, please write an article about “Marketing strategies that provide differentiated customer experiences” for elementary school students.)

이미지 생성했는 데 오늘은 별로다 (Magical marketing & Shopping ,Customer Experience ,Adventure Joyful Emotions)

안녕, 나의 젊은 친구들! 오늘은 미래를 내다보고, 감정을 느끼고, 당신과 나 같은 캐릭터를 이해하는 법을 배우는 흥미진진한 이야기 ​​속으로 뛰어들 것입니다.

내일을 내다볼 수 있는 마법의 수정 구슬이 있다고 상상해 보세요. 음, 이 이야기는 그 수정 구슬과 약간 비슷합니다. 실제로 발생하기 전에 미래에 어떤 일이 일어날지 알고 싶어하는 특별한 사람에 관한 것입니다. 얼마나 멋진가요?

자, 이 이야기에서 우리는 아주 특별한 친구를 따릅니다. 이 친구는 당신과 많이 닮았습니다. 그들도 당신처럼 감정, 생각, 꿈이 있습니다. 우리는 그들이 어떻게 느끼는지 이해할 수 있고 그들의 모험에서 다음에 일어날 일에 대해 매우 흥분할 수 있습니다.

이것을 상상해 보세요. 이야기의 일부가 정말 흥미진진해지는 부분이 있습니다. 단상에는 폭탄이 있고, 남자의 눈은 칼에 쏠려 있다! 스릴 넘치는 영화를 보는 것 같죠?

이야기 속의 우리 친구는 정말로, 정말로 무언가를 원합니다. 때로는 놀라운 장소에 가는 것처럼 재미있을 것 같아서 원하는 것입니다. 그러나 다른 때에는 가족을 자랑스럽게 만들거나 도움이 필요한 친구를 돕는 것과 같이 내면 깊은 곳에서 무언가를 합니다. 그들은 원하는 것을 얻기 위해 어려운 도전을 통과하고 까다로운 문제를 해결해야 합니다. 퍼즐을 풀거나 새로운 게임을 배우기 위해 열심히 노력하는 것과 같습니다.

그럼, 맛있는 케이크를 단계별로 만드는 것과 같이 이 이야기가 어떻게 연결되는지 이야기해 봅시다. 첫째, 작가는 아주 멋진 아이디어를 생각하고 모든 작은 세부 사항을 상상하기 위해 주위를 둘러봅니다. 케이크 반죽을 위해 재료를 섞는 것과 약간 비슷합니다.

그런 다음 친구에게 편지를 쓰거나 그림을 그리듯 이야기를 적습니다. 하지만 이것은 당신이 좋아하는 책을 계속해서 읽을 때처럼 그들이 계속해서 읽는 특별한 종류의 편지입니다. 맛있는 프로스팅과 화려한 장식으로 케이크를 더욱 맛있게 만드는 것과 같습니다.

친구들에게 그림을 보여주듯 친구들과 가족들과 이야기를 나눕니다. 그들은 작가에게 자신이 좋아하는 것과 이야기를 더욱 흥미롭게 만들 수 있는 것을 알려줍니다. 케이크를 더 맛있게 만들기 위해 매우 재미있는 아이디어를 얻는 것과 같습니다.

그리고 무엇을 추측합니까? 많은 노력 끝에 드디어 스토리가 준비되었습니다! 케이크 장식을 마쳤을 때 정말 멋져 보이듯이 저자의 이야기는 모두가 읽고 즐길 준비가 된 것입니다.

하지만 더 있습니다! 캐릭터를 진정으로 이해하고 친구처럼 느끼기 위해 할 수 있는 몇 가지 특별한 일이 있습니다. 새로운 게임이나 스포츠를 정말 잘하기 위해 연습하는 것과 약간 비슷합니다.

캐릭터의 감정에 정말 세심한 주의를 기울일 수 있습니다. 그들을 행복하게, 슬프게, 흥분하게 만드는 것은 무엇입니까? 친구들과 놀 때처럼 감정을 이해하면 연결하는 데 도움이 됩니다.

그리고 당신은 매우 재미있는 것이 무엇인지 아십니까? 당신이 캐릭터의 신발을 신고 있다고 상상해보십시오. 운동화를 신는 것과 같습니다. 당신이 그들의 입장이라면 어떤 기분이 들겠습니까? 어떻게 하시겠습니까? 이것은 당신이 그들의 눈에서 세상을 볼 수 있도록 도와줍니다.

따라서 캐릭터를 이해하는 전문가가 되는 것은 좋아하는 게임을 마스터하는 것과 같습니다. 자신이 이야기 속에 있다고 상상하고 캐릭터에 대해 질문하고 친구 및 가족과 이야기를 나누는 연습을 합니다. 더 많이 연습할수록 캐릭터를 더 잘 이해하고 놀라운 이야기를 즐길 수 있습니다!

이 글은 아래 요약 글에 대해 chatGPT가 풀어쓴 글이고 2번 정도 수정한 글입니다. 

제목: 감성 AI의 여정 탐색: Siri에서 Samantha까지

소개: 기술의 세계에서 인공 지능(AI)은 놀라운 속도로 발전하여 우리 삶의 필수적인 부분이 되었습니다. 이러한 진화의 한 가지 흥미로운 측면은 컴퓨터와 기계가 인간의 감정을 이해하고 반응할 수 있게 해주는 감정 AI입니다. 이 에세이는 초등학생들에게 감정 AI의 개념과 기본 의사 소통에서 공감 기계의 잠재력에 이르는 놀라운 여정을 소개하는 것을 목표로 합니다.

1부: 인간 커뮤니케이션에서 AI의 진화 시리, 구글홈, 알렉사처럼 우리가 매일 사용하는 기술에도 특별한 능력이 있다는 사실을 알고 계셨나요? 그것은 우리에게 말할 수 있고 우리가 말하는 것을 이해할 수 있습니다! AI로 알려진 이 놀라운 기술은 먼 길을 왔습니다. 이 모든 것은 Steve Jobs가 가장 좋아하는 비서가 그의 작업을 타이핑하고 도와주면서 시작되었습니다. 이제 AI는 우리 집에서 친구처럼 성장하여 작업을 도와주고 질문에 답해 줍니다. Amazon, Google, Apple과 같은 대기업조차도 Elixa, Google Home 및 Siri와 같은 자체 AI 도우미를 만들었습니다!

2부: 초거대 AI를 향한 탐구 - 사만다, 현실이 될까? 인간이 슈퍼 스마트 컴퓨터와 대화하는 영화를 본 적이 있습니까? 그런 친구가 있다고 상상해보세요! 영화에서 우리는 우리처럼 대화할 수 있는 사만다 같은 캐릭터를 본 적이 있습니다. Samantha는 아직 실제가 아닐 수 있지만 과학자들은 AI를 더욱 똑똑하게 만들기 위해 열심히 노력하고 있습니다. Google에는 정말 많은 양의 정보를 이해하고 처리할 수 있는 '람다'라는 특수 AI가 있습니다. 영화 'Her'에서 Samantha가 대화의 기억이었던 것처럼 과학자들은 우리의 대화를 기억하고 이해할 수 있는 AI를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

3부: 성공적인 소셜 로봇의 비결 우리의 친구가 될 수 있는 로봇에 대해 들어보셨나요? 대화를 나누고 사람들을 도울 수 있는 페퍼라는 로봇이 있었습니다. 하지만 페퍼가 왜 작동을 멈췄는지 아세요? 로봇이 좋은 친구가 되려면 우리의 감정을 이해하고 우리에게 계속 말을 걸어야 한다는 것이 밝혀졌습니다. 마치 영화 '빅 히어로 6'에서 타다시가 주인공과 지속적인 상호작용을 하는 로봇을 만든 것처럼 말이다. 로봇은 우리가 서로의 얼굴을 인식하듯이 우리의 감정을 인식해야 합니다.

4부: AI의 놀라운 목표 - 마음을 읽고 감정을 이해하다 당신의 마음을 읽을 수 있는 컴퓨터를 상상할 수 있습니까? 그것은 마술처럼 들릴지 모르지만 과학자들이 연구하고 있는 것입니다. 그들은 친구처럼 AI가 우리의 감정을 이해하기를 원합니다. 그들이 이것을 하는 한 가지 방법은 우리의 얼굴을 보고 우리가 어떻게 느끼는지 알아내는 것입니다. 'Effectiva'라는 회사가 정말 잘합니다. 그들은 특별한 기술을 사용하여 우리가 행복한지, 슬픈지, 흥분되는지 확인합니다. 그리고 무엇을 추측합니까? 그들은 변연계라고 불리는 감정을 조절하는 뇌 부분을 이해하는 AI를 만들고 싶어합니다.

결론: 감성 AI는 컴퓨터와 로봇을 우리처럼 만드는 매우 흥미로운 분야입니다. Siri와의 간단한 대화에서 Samantha와 같은 친구를 꿈꾸는 것까지 AI는 먼 길을 왔습니다. 로봇을 좋은 친구로 만들려면 우리가 서로 대화할 때처럼 우리의 감정에 대해 배워야 합니다. 그리고 미래에는 AI가 실제 친구처럼 우리의 생각과 감정을 이해할 수 있을지 누가 ​​알겠습니까! 따라서 기술이 계속 발전함에 따라 Emotional AI는 세상을 더욱 놀랍게 만들기 위한 여정을 떠납니다.

본 글은 아래 글을 토대로 작성된 글입니다. 

다시 이미지 생성AI를 위해 키워드 추출요청했더니