ChatGPT로 컨텐츠 기반 추천 흉내 내보기

Richard Feynman: Can Machines Think? - YouTube 영상의 제목, 설명, 댓글 텍스트를 복사해다가 ChatGPT에게 보내고 (정확히는 bing.com의 Chat 메뉴 사용) 간략한 분석과 함께 어떤 군집에 추천하면 좋을지 제안해 달라고 요청해 보았습니다.

 

• 정말 간단하게 문의했는데, 보편적인 광고 타겟팅 관점에서 답변을 생성했습니다.
• 추가적으로 군집에 대한 특성을 나열하여 입력하고, 해당 군집 목록 중에서 선택해 달라고 하면(일종의 classification) 그대로 해줄 겁니다.
• OpenAI 사가 제공하는 fine-tuning(미세조정) 기능을 통해 컨텐츠 기반 추천에 유용한 데이터를 추가로 학습하고 타겟팅용 군집을 제시하면 더욱 정확하게 추천할 것으로 예상합니다.
• OpenAI 사 홈페이지를 찾아보니 사안에 따라 다르겠지만, 그렇게 비싸 보이지는 않습니다. (아래 내용, 다빈치 모델 기준)

Fine-tuning models

Create your own custom models by fine-tuning our base models with your training data. Once you fine-tune a model, you’ll be billed only for the tokens you use in requests to that model.
Learn more about fine-tuning

Model	Training	Usage
Ada	$0.0004 / 1K tokens	$0.0016 / 1K tokens
Babbage	$0.0006 / 1K tokens	$0.0024 / 1K tokens
Curie	$0.0030 / 1K tokens	$0.0120 / 1K tokens
Davinci	$0.0300 / 1K tokens	$0.1200 / 1K tokens

출처: https://openai.com/pricing

 

※ Token이라는 단위는 띄어쓰기 개수로 보면 됩니다. 영문에서는 be 동사와 부정관사/정관사를 포함합니다.

※ 참고자료: 챗 gpt 사용법 유료 월정액 말고 openAI API 싸게 쓰는 방법