OpenAI API로 모바일 앱 구축: 모바일 개발을 위한 AI의 잠재력 잠금 해제

최근 ChatGPT는 전 세계적으로 주목을 받고 있습니다. 인간 친구처럼 당신과 대화하고 거의 모든 것에 대해 알려주는 도구입니다. 모두 AI 덕분입니다. 인공 지능은 우리 모두 주머니에 넣고 다니기 때문에 더 이상 미래적인 개념이 아닙니다. 의심할 여지 없이, 신기술은 일상 생활에서 많은 작업을 간소화했습니다. OpenAI와 같은 조직은 사람들이 일상적인 기본 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 새로운 도구를 제공하는 진화하는 기술에 대해 지속적으로 노력하고 있습니다.

오늘 이 블로그에서는 OpenAI의 AI 구현과 이 새로운 기술을 앱 또는 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 시작하자-

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개방형 AI에 대한 간략한 소개?

OpenAI는 기본적으로 미국 인공 지능 연구 회사로 AI 분야에서 지속적으로 실험을 수행하고 다양한 분야의 다양한 비즈니스 생산성을 향상시키기 위한 새로운 도구 및 소프트웨어를 제공합니다. 연구소는 영리 기업인 OpenLP에 속합니다. OpenLP의 모회사는 비영리 단체인 OpenAI Inc.입니다. OpenAI는 2015년 Sam Altman, Peter Thiel, Elon Musk, Jessica Livingston, Reid Hoffman이 공동으로 10억 달러를 약속하여 설립했습니다. OpenAI는 처음부터 인공 지능을 기반으로 하는 여러 가지 새로운 도구를 도입했습니다.

OpenAI에 대한 수치적 통찰력

수치적 통찰력을 따르면 OpenAI-

• 회사의 매출은 2023년 말까지 2억 달러 에 도달할 것으로 예상되는 반면, 2024 년까지 10억 달러 로 증가할 것으로 보입니다.
• 이 조직은 2차 주식 매각으로 200억 달러 의 가치를 지닌 것으로 알려졌다.
• 2022년 12월 현재 Open AI의 월간 방문자 수는 2,100만 명 이상이며 이 중 21% 는 미국에서만 발생합니다.
• OpenAI의 공식 사이트는 전 세계에서 가장 인기 있는 사이트 목록에서 1441위를 차지했습니다.
• 웹사이트 트래픽의 약 43.63% 는 검색에서 발생하며 트래픽의 48.98% 는 직접 링크에서 발생합니다.

마이크로소프트, OpenAI에 100억 달러 투자

4년 전 Microsoft Corp.는 Elon Musk와 투자자 Sam Altman이 공동 설립한 신생 기업인 OpenAI에 10억 달러를 투자했습니다. OpenAI는 290억 달러의 가치로 자금을 조달하고 있으며 Microsoft는 다시 100억 달러의 막대한 금액을 투자할 예정입니다. Microsoft가 투자할 이 금액은 동일한 조직에 대한 이전 투자의 10배입니다.

이 투자로 Microsoft는 투자금을 회수할 때까지 OpenAI 수익의 75% 를 얻게 됩니다. 그 후 Microsoft는 OpenAI의 지분 49%를 인수합니다. AI 도구의 추가 발전을 도입하고 검색 엔진 시장에서 Google의 지배력을 제거하는 데 돈이 사용되기를 바랍니다.

모바일 앱 개발을 위한 최고의 OpenAI API

OpenAI에서 제공하는 API는 개발자가 소프트웨어에 상당한 자동화를 도입하고 모바일 앱의 효율성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술 발전을 소프트웨어에 주입하는 데 사용할 수 있는 다양한 API가 있습니다. 그러나 다음이 최선의 선택이 될 수 있습니다.

1. DALL·E API

섹션 앞부분에서 해석한 것처럼 DALL·E는 사용자가 대략적인 텍스트 설명에서 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. API는 모바일 앱 및 소프트웨어에 쉽게 통합될 수 있으며 대상 고객을 위해 창의성과 사용 편의성을 변형할 수 있습니다. 몇 가지 통계에 대해 말하자면, 이미 300만 명이 넘는 사람들이 OpenAI의 이 API를 사용하고 있으며 매일 400만 개 이상의 이미지를 생성하고 있습니다.

DALL·E API의 핵심역량

• 사용자는 텍스트 설명이 포함된 고품질 맞춤형 이미지를 만들 수 있습니다.
• API는 다양한 색상, 스타일 및 해상도로 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 이 API는 사용이 간편하며 초기 이미지 생성 또는 코딩 지식이 필요하지 않습니다.
• 이미지 생성은 매우 빠르며 사용자는 실시간으로 결과를 볼 수 있습니다.
• API는 개인, 기업 및 소기업이 비용 효율적이고 액세스할 수 있습니다.
• 이미지는 광범위한 컬렉션에서 생성되며 사용자는 그에 따라 최상의 이미지를 선택할 수 있습니다.

2. GPT-3 API

언어로 무엇이든 상상해보세요. GPT-3는 거의 모든 것을 할 수 있습니다. 무작위 질문에 대한 답, 문법 수정, 요약, 텍스트 명령 또는 기타 모든 것을 GPT-3에서 다룰 수 있습니다. 모바일 앱 또는 소프트웨어를 GPT-3 API와 통합하면 소프트웨어의 유용성을 한 단계 높일 수 있습니다. 동시에 이 API를 모바일 앱과 소프트웨어에 통합하는 것도 똑같이 쉽습니다.

GPT-3 API의 핵심 역량

• 질문과 답변
• 문법 교정
• 텍스트 요약기
• 자연어 명령으로 코드 생성
• 텍스트를 프로그래밍 명령으로 변환
• 언어 번역
• Stripe API에 대한 자연어
• SQL 번역
• 구조화되지 않은 데이터 구문 분석
• 항목을 범주로 분류
• 파이썬을 자연어로
• 영화 제목을 이모티콘으로 변환
• 함수의 시간 복잡도 계산
• 프로그래밍 언어 등을 번역합니다.

3. 코덱스 API

Codex는 OpenAI에서 도입한 또 다른 API로, 개발자가 자연어로 코드를 작성한 다음 입력을 Python, JavaScript 및 Java를 비롯한 다양한 언어의 작업 코드로 변환할 수 있도록 합니다. 이 기능은 처음부터 코드를 작성하는 데 필요한 노력과 시간을 줄여줍니다. 동시에 언어에 대한 지식이 제한적이거나 전혀 없는 사람도 기술을 배울 수 있습니다.

Codex API의 핵심 역량

• 자연어 지침으로 코드 생성
• 자연어를 SQL 쿼리로 변환
• 인간이 이해할 수 있는 언어로 Python 코드를 설명합니다.
• Python 버그 수정 프로그램
• JavaScript 질문에 답하는 메시지 스타일 봇
• JavaScript 표현식을 Python으로 변환
• 자바스크립트 함수를 원라이너로 바꾸기

Codex는 GPT-3의 후속 제품으로 5,400만 개의 GitHub 리포지토리에서 코드를 추가로 학습합니다. 조직은 2021년 중반에 혁신을 도입했습니다. OpenAI에 따르면 이 모델은 Python에서 가장 효과적인 결과를 제공하면서 수십 가지 프로그래밍 언어로 작업 코드를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

API 개발 가이드: API를 구축하는 방법?

OpenAI로 구동되는 도구

OpenAI가 주기적으로 도입한 다양한 도구가 있습니다. 이러한 도구 중 일부만 다른 도구를 업그레이드하고 일부는 완전히 새로운 서비스를 제공합니다. OpenAI에서 채택한 인기 있는 도구를 살펴보겠습니다.

1. GPT(생성 사전 훈련)

Alec Radford는 동료들과 함께 언어 모델의 Generative Pre-Training에 대한 원본 논문을 작성하여 2018년 6월 11일 OpenAI 웹사이트에 게시했습니다. 장거리 종속성.

2. GPT-2

GPT가 혁신적인 접근 방식으로 인구를 지원했을 때 모델을 다음 단계로 끌어올릴 때였습니다. 그 결과 OpenAI는 GPT의 새롭고 업그레이드된 모델을 공개하고 GPT-2(Generative Pre-Training Transformer)라는 이름을 붙였습니다. 이 업그레이드된 버전은 2019년 2월에 발표되었으며 조직은 2019년 11월에 전체 버전을 출시했습니다.

새로운 GPT 모델은 인코더-디코더 원리에 의존하고 멀티 헤드 및 셀프 어텐션과 같은 개념을 사용하는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT-2는 15억 개가 넘는 매개 변수가 있는 상당히 큰 언어 모델이며 약 800만 웹 페이지의 데이터 세트에서 학습됩니다. 이러한 모든 데이터 세트는 다양하므로 최고 품질의 조건부 합성 텍스트 샘플을 생성할 수 있습니다. 따라서 해당 단어를 입력하면 사람 수준의 정확도로 긴 설명과 정보를 얻을 수 있습니다.

텍스트 생성 외에도 GPT-2는 웹사이트용 챗봇 개발 프로세스를 간소화했습니다. GPT-2가 시작되기 전에는 규칙을 설계하고 챗봇에 대한 다양한 대화 주제를 다루는 데 몇 달이 걸렸습니다. 그러나 GPT-2는 이 기간을 며칠로 줄였습니다.

기계 번역은 GPT-2에서 제공하는 또 다른 사용 사례입니다. 제로샷 학습 방법을 구현하여 언어 모델은 "영어 문장=프랑스어 문장"과 같은 쌍 형식의 예를 조건으로 합니다. 따라서 영어문장을 번역하기 위해서는 “english sentence =” 형식으로 입력한다. 그런 다음 그리디 디코딩을 사용하여 샘플을 생성합니다.

또한 GPT-2를 사용하여 텍스트와 기사를 요약할 수도 있습니다. 선택한 텍스트 줄에 중요한 정보 묶음을 요약하는 도구가 있으면 모든 산업에 매우 유용할 수 있습니다.

3. GPT-3

GPT 모델의 사다리에서 또 다른 단계를 밟는 GPT-3는 GPT-2의 후속 버전입니다. 감독되지 않은 변환기 언어 모델입니다. 새 버전은 2020년 5월에 도입되었으며 1,750억 개 이상의 매개변수를 포함합니다. 업그레이드는 언어 모델에 메타 학습을 주입하는 데 성공했습니다. GPT-3와 GPT-2의 기능을 비교할 때 결과가 크게 향상되었습니다.

GPT-3의 실제 적용에 대해 이야기하면 기업은 이를 크게 사용하여 고객 문의에 대한 응답을 자동으로 생성하여 많은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 다양한 주제에 대한 보고서를 작성하고 최신 정보에 대한 업데이트를 유지하는 데 사용할 수 있습니다.

동시에 지식 관리는 직원이 특정 결정을 내리는 데 필요한 지식을 수집하고 사용할 수 있으므로 GPT-3의 핵심 애플리케이션이기도 합니다. 새로운 모델은 텍스트 데이터의 감정 분석에도 도움이 됩니다. 따라서 기업과 회사는 고객의 정서와 의도를 쉽게 이해하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

GPT-3는 자연어 데이터를 이해할 수 있기 때문에 사용자가 미리 작성된 텍스트에서 통찰력과 필수 정보를 쉽게 추출할 수 있습니다. 이와 함께 언어 번역에 GPT-3를 사용할 수도 있으므로 기업은 다양한 배경을 가진 고객과 소통할 수 있습니다.

GPT-3는 또한 예측 모델을 구축하는 데 적극 권장되므로 기업이 현명한 미래 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

4. 채팅GPT

2022년 11월에 출시되어 5일 이내에 100만 명 이상의 사용자를 달성한 ChatGPT는 콘텐츠 산업을 혁신하는 최신 도구 중 하나입니다. 도구의 운영 모델은 사용자에게 매력적이었습니다. 공식적으로 또는 비공식적으로 일부 사람들과 대화하는 것이 정보를 얻는 가장 쉬운 방법이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. ChatGPT를 사용하면 똑같은 일을 할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하면 명령을 입력하고, 질문하고, 정보를 요청하고, 텍스트를 다른 말로 바꾸는 등의 작업을 수행할 수 있는 대화 정보를 얻을 수 있습니다. 이 모델의 핵심 역량은 마치 인간 친구처럼 상호 작용할 수 있다는 것입니다. 사용자가 몇 초 안에 모든 종류의 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와 다양한 산업에서 다양한 용도로 널리 사용되고 있습니다. 이메일 작성에서 완전히 새로운 개념 이해에 이르기까지 ChatGPT는 콘텐츠 생성의 모든 측면을 다룹니다.

ChatGPT의 실시간 영향은 다음과 같습니다.

• 풍경이나 산업에 대한 질문에 대한 답변을 얻으십시오.
• 인공 지능 생성기를 위한 프롬프트 생성이 훨씬 쉬워졌습니다.
• 생성된 수백만 개의 결과에서 정보를 필터링해야 하므로 Google 또는 기타 검색 엔진에서 올바른 콘텐츠를 검색하는 것은 매우 바쁠 수 있습니다. 반면에 ChatGPT는 필요한 콘텐츠를 한 번에 전달합니다.
• 믿기 ​​어렵겠지만 ChatGPT를 사용하면 앱 개발 작업이 훨씬 쉬워집니다. 이 도구는 특정 시나리오에 따라 애플리케이션을 개발하기 위한 전체 코드를 제공할 수 있습니다.
• 창의력이 부족하다면 ChatGPT가 도와드리겠습니다. ChatGPT에서 탭 몇 번으로 재미있는 대화, 캡션, 형식적인 문장 등을 생성할 수 있습니다.
• 이메일은 일상 생활의 일부이지만 매일 100개의 이메일을 작성하는 것은 우리 모두에게 정말 골칫거리입니다. ChatGPT는 100% 정확도로 몇 초 안에 전문적인 이메일을 생성하여 작업을 훨씬 쉽게 해줍니다.

5. 음악 도구

OpenAI는 아직 언어 및 콘텐츠 작성 환경에 혁신을 도입하지 않았지만 음악 시나리오도 탐색했습니다. 2019년에 도입된 MuseNet은 MIDI 음악 파일에서 후속 음표를 예측하도록 훈련된 심층 신경망입니다. MuseNet은 10개의 다른 악기에서 15개의 다른 스타일로 노래를 생성할 수 있습니다.

OpenAI가 도입한 또 다른 음악 도구인 Jukebox는 2020년에 출시되었습니다. 이는 보컬로 음악을 생성하는 오픈 소스 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 플랫폼은 120만 개 이상의 샘플로 훈련되었으며 이제 다양한 장르, 아티스트 및 가사 스니펫을 허용하여 노래 샘플을 출력합니다.

6. 속삭임

OpenAI의 또 다른 혁신은 기본적으로 범용 음성 인식 모델인 Whisper입니다. Whisper는 다양한 오디오의 대규모 데이터 세트로 학습됩니다. 다국어 음성 인식, 번역 및 언어 식별을 포함하여 Whisper를 사용하여 여러 작업을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

7. 달이와 클립

DALL-E는 2021년 1월 트랜스포머 모델로 출시되었습니다. 이 모델의 핵심 역량은 텍스트 설명에서 이미지를 생성한다는 것입니다. 따라서 마음 속에 있는 것도 화면에 표시될 수 있습니다.

반면 CLIP은 DALL-E의 역모델일 뿐입니다. 여기에 이미지를 넣으면 그림에 묘사된 내용에 대한 텍스트 설명을 얻을 수 있습니다. 이 모델은 GPT-3의 120억 매개변수 버전을 사용하여 자연어 입력을 제공합니다.

8. 코덱스

OpenAI의 API로 앱을 개발할 때의 일반적인 이점

다양한 OpenAI API의 전용 이점 외에도 인공 지능이 탑재된 앱을 사용하는 동안 활용할 수 있는 몇 가지 상호 이점이 있습니다.

1. 더 나은 의사 결정 및 자동화

고급 AI 알고리즘으로 데이터 분석이 더욱 효율적이 됩니다. 고객 피드백의 패턴과 추세를 분석함으로써 기업은 시장에서의 성과에 대한 중요한 데이터를 얻습니다. 이 통찰력을 사용하여 올바른 결정을 내리고 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.

2. 향상된 고객 서비스

OpenAI의 API는 챗봇을 구축하는 데 매우 효과적으로 사용될 수 있습니다. 챗봇에서 인공 지능의 발전을 사용하면 기업이 대상 고객의 질문과 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이 관행은 향상된 고객 서비스를 보장하는 데 크게 도움이 됩니다.

3. 효율성 향상

OpenAI의 API는 반복적인 작업을 쉽게 자동화하고 기업의 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 예를 들어 언어 모델 API는 재무 보고서를 요약할 수 있으므로 분석가는 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이러한 API는 리소스를 효율적으로 활용함으로써 비즈니스 효율성을 높입니다.

4. 비용 절감

OpenAI에는 무료 등급 옵션과 사용량 기반 계획이 있어 모든 규모의 기업이 기술을 훨씬 더 저렴하게 사용할 수 있습니다. 동시에 소프트웨어를 사용하여 반복적인 언어 작업을 즉시 제공할 수 있습니다. 따라서 상당한 인건비를 절약할 수 있습니다. 따라서 OpenAI API는 비즈니스를 위한 놀라운 비용 절감 리소스가 됩니다.

5. 경쟁 우위 확보

다양한 API를 사용하여 비즈니스는 최신 콘텐츠 및 뉴스 기사로 업데이트된 상태를 유지할 수 있습니다. 새로운 주제에 대한 통찰력을 제공함으로써 기업은 빠르게 대상 청중의 관심을 끌고 높은 브랜딩을 유지할 수 있습니다. 동시에 데이터와 통찰력을 분석하여 기업은 정보에 입각한 마케팅 및 판매 전략을 세울 수 있습니다. 이러한 관행은 기업의 경쟁 우위를 확보하여 경쟁 기업보다 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.

개방형 AI API로 모바일 앱을 개발하는 방법은 무엇입니까?

GPT-3, DALL·E 또는 Codex 등 모든 API에는 모바일 앱 또는 소프트웨어의 중요한 기능을 추가하는 고유한 기능이 있습니다. 애플리케이션에 대한 사용자 경험을 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이러한 API를 통합하는 것도 매우 실현 가능합니다. 이러한 API를 사용하여 모바일 앱 개발 프로세스로 바로 이동하려면 다음 단계가 포함됩니다.

1. 앱 개발 아이디어 브레인스토밍

위에서 살펴본 것처럼 OpenAI API를 통해 앱과 통합할 수 있는 다양한 기능이 있습니다. 그들 각각은 사용자에게 다른 목적을 제공합니다. 따라서 시장 조사에 뛰어들어 AI 기반 모바일 앱 개발 아이디어를 끌어내야 합니다. 여기에서 대상 청중을 위해 해결하려는 문제에 집중하고 동일한 작업을 수행할 수 있는 앱 유형을 선택할 수 있습니다.

2. 심도 있는 경쟁 분석 수행

좋은 투자 수익을 기대하려면 제공하려는 솔루션이 기존 앱 및 소프트웨어와 경쟁할 수 있는지 확인해야 합니다. 앱의 경쟁사, 그들이 제공하는 기능, 가격 및 대상 고객을 살펴보십시오. 청중을 솔루션으로 전환하고 경쟁 우위를 달성할 수 있는 격차를 찾으십시오.

3. 앱에서 제공할 기능 확정

기능은 모든 앱 또는 소프트웨어의 기본입니다. 앱에 포함하고 싶은 기능 목록을 만드세요. 기능을 통해 앱에 고유한 판매 제안을 주입해야 합니다. 이러한 기능은 앱의 기능과 대상 고객을 위한 소프트웨어의 유용성을 정의합니다. 의심할 여지 없이 앱 개발 비용은 기능의 수에 정비례하지만 앱을 개발하는 동안 필요한 기능을 유지해야 합니다.

4. OpenAI에서 올바른 모델을 선택하여 앱에 통합

아이디어 개발과 기능 결정이 끝나면 OpenAI에서 적합한 모델을 선택하여 앱에 통합할 차례입니다.

• 먼저 Codex, DALL.E 및 GPT-3을 포함하여 OpenAI에서 제공하는 다양한 모델 중에서 선택합니다.
• 그런 다음 공식 OpenAI 웹사이트에 가입하여 API 키를 받습니다.
• API 키를 받은 후 개발자는 사전 정의된 요구 사항의 언어 및 기술에 따라 프로그래밍을 시작합니다.

5. 앱 테스트

개발자가 개발 단계를 완료하면 테스트 팀은 앱을 여러 번 테스트하여 소프트웨어를 디버깅합니다. 앱에 버그가 있으면 사용자 경험을 완전히 망칠 수 있습니다. 가능한 한 많은 버그를 식별하고 응용 프로그램에서 제거하십시오.

6. 배포

마지막 단계는 배포입니다. 각 플랫폼(Android 또는 iOS)에서 앱을 실행하고 대상 고객이 사용할 수 있도록 합니다. 앱 개발 파트너가 앱 배포를 수행합니다.

AI 탑재 모바일 앱을 위한 기술 스택

OpenAI API 외에 다음 기술을 사용하여 모바일 앱을 구축할 수 있습니다.

전체 스택 모바일 앱 개발: 전체 가이드

Emizen Tech는 어떻게 도움의 손길이 될 수 있으며 왜 우리를 선택합니까?

숙련된 앱 개발 파트너는 모바일 애플리케이션의 성능에 매우 중요합니다. 동시에 OpenAI API를 모바일 애플리케이션에 통합하려는 비전이 있는 경우 프로젝트를 숙련된 인력에게 제공하는 것이 더욱 중요해집니다. 여기에 에미젠테크가 가장 적합할 수 있습니다. 앱 개발 회사로서 우리는 앱, 웹 사이트 및 전자 상거래 개발 분야에서 10년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 이 긴 여정을 통해 우리는 IT 산업에서 전문성을 확보하고 고객에게 최고의 기술 솔루션을 제공할 수 있었습니다. 우리를 선택하는 이유는 다음과 같습니다.

• 10년 이상의 경험
• 사전 및 사후 서비스 지원
• 팀에서 일하는 200 명 이상의 구성원
• 인력 절반 이상이 경험자
• 한 지붕 아래의 모든 기술
• 비용 효율성
• 시간과 가격에 대한 약속
• 원활한 커뮤니케이션
• 심층 산업 지식

요약

인공 지능은 오랫동안 사용자 경험을 변화시켜 왔으며 모바일 장치에서 새로운 개념을 활용할 때입니다. OpenAI 조직은 이 기술에 대해 지속적으로 작업하고 있으며 고급 사용자 서비스를 제공하기 위해 여러 도구를 도입했습니다. 텍스트 설명이 있는 이미지 생성에서 몇 가지 키워드로 전 세계 정보를 얻는 것까지 이러한 도구의 기능은 탁월합니다.

OpenAI를 통해 개발자는 API의 도움을 받아 모바일 앱에 이러한 발전 사항을 적용할 수 있습니다. 세 가지 다른 API 즉, 논의했습니다. 매력적인 기능을 갖춘 Codex, GPT-3 및 DALL·E. 에미젠테크는 이러한 AI API의 강점을 갖춘 최첨단 모바일 애플리케이션과 솔루션을 구축할 수 있도록 도와드립니다.

Emizen Tech와 연락하고 AI 기능을 지원하는 모바일 앱을 개발하여 변화하는 환경에 발을 들여보세요.