맹파명리 책을 AI에게 트레이닝 시켜 보고 싶습니다.

[又新]

딥시크의 답변

맹파명리 책을 AI에 트레이닝시키기 위해 딥시크(DeepSeek)를 활용할 수 있는지 여부와 방법을 검토한 결과, 다음과 같은 단계와 고려 사항을 제시합니다. 검색 결과와 전문 지식을 종합한 내용입니다.

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1. 딥시크의 파인튜닝 가능성

• 기본 기능: 딥시크는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 플랫폼으로, 맞춤형 파인튜닝을 지원할 가능성이 높습니다. OpenAI의 GPT-3.5 Turbo와 유사하게 특정 도메인 데이터(예: 맹파명리 서적)를 학습시켜 전문 지식 기반 응답을 생성할 수 있습니다29.

• 데이터 형식: 맹파명리 텍스트를 구조화된 형식(예: JSONL)으로 변환하고, 질문-답변 쌍을 구성해야 합니다. 예시:
  {"messages": [{"role": "user", "content": "사주의 십신이란?"}, {"role": "assistant", "content": "십신은 일간을 기준으로..."}]}2.

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2. 데이터 준비 및 전처리

• 텍스트 디지털화: 박형규 저자의 『맹파명리』, 『손에 잡히는 맹파명리』, 『맹파명리 간지오의』 등 서적을 스캔 또는 OCR로 변환합니다17.

• 구조화: 명리학의 핵심 개념(예: 이법·상법·기법)을 분류하고, 키워드 기반 Q&A 데이터셋을 구축합니다. 예를 들어, "이법(理法)의 근본 원리는?"과 같은 질문에 책 내용을 참조해 답변을 생성합니다2.

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3. 저작권 및 법적 문제

• 저작권 확인: 맹파명리 서적의 저작권이 박형규 또는 출판사(예: 학산맹파명리연구원)에 귀속되는지 확인해야 합니다. 공개된 자료가 아닌 경우, 저자와의 협의 또는 공식 라이선스 취득이 필요합니다17.

• 데이터 사용 범위: 책의 요약본이나 공개 강의 자료(예: 유튜브 콘텐츠)를 활용해 저작권 문제를 회피할 수 있습니다1.

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4. RAG(Retrieval‎-Augmented Generation) 활용

• 검색 기반 학습: 맹파명리 텍스트를 벡터 DB(예: ChromaDB, FAISS)에 저장하고, 딥시크 모델이 해당 문맥을 참조하도록 설계합니다. 예를 들어, "맹사단명법(盲師斷命法)의 적용 예시"라는 질문에 관련 구절을 검색해 답변을 생성합니다29.

• 장점: 복잡한 파인튜닝 없이 실시간으로 전문 지식을 반영할 수 있으며, 저작권 문제를 최소화합니다.

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5. 오픈소스 모델과의 비교

• 대안 모델: 딥시크 외에도 LLaMA 2, Mistral 등 오픈소스 모델을 사용할 수 있습니다. Hugging Face의 PEFT(LoRA)를 활용해 리소스 효율적으로 파인튜닝할 수 있습니다2.

• 학습 환경: Google Colab Pro 또는 AWS SageMaker에서 GPU를 활용해 학습을 진행합니다. 맹파명리의 복잡한 이론(예: 음양오행, 체용분석)을 반영하려면 고성능 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다9.

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6. 검증 및 전문가 협업

• 출력 검증: 학습된 모델의 답변을 명리학 전문가(예: 박형규 연구원 소속 강사)가 검토해야 합니다. 특히 이법(理法)과 상법(象法)의 적용 정확성을 평가합니다12.

• 지속적 개선: 사용자 피드백을 수집해 모델을 업데이트하고, 『맹파명리』의 최신 개정판(2024년 발행) 데이터를 반영합니다2.

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7. 윤리적 고려사항

• 예측 한계: AI가 명리학적 예측을 상업적으로 활용할 경우 윤리적 논란이 발생할 수 있습니다. 명확한 고지 사항(예: "참고용이며 확정적 결론 아님")을 추가해야 합니다.

• 데이터 편향: 학습 데이터가 특정 학파(예: 맹파)에 치우치지 않도록 관련 자료(예: 전통 명리학 서적)를 보완합니다2.

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결론

딥시크를 통해 맹파명리 책을 AI에 트레이닝하는 것은 기술적으로 가능하지만, 저작권 해결과 데이터 품질 관리가 선행되어야 합니다. RAG와 파인튜닝을 결합한 하이브리드 접근법이 효율적이며, 오픈소스 모델을 병행 사용하면 유연성을 높일 수 있습니다. 초보자는 딥시크의 API 문서와 커뮤니티 지원을 참고해 단계별로 진행하는 것을 권장합니다.

구글제미나이의 답변

안녕하세요. 맹파명리 책을 AI 모델인 구글 제미나이(Gemini)와 챗GPT(ChatGPT)에 학습시키는 것에 대해 질문 주셨네요.

결론부터 말씀드리면, 일반 사용자가 직접 맹파명리 책의 전체 내용을 업로드하여 제미나이나 챗GPT 모델 자체를 '훈련(training)'시키는 것은 현실적으로 불가능합니다.

그 이유는 다음과 같습니다.

1. 대규모 사전 훈련: 제미나이와 챗GPT는 이미 인터넷의 방대한 텍스트 데이터와 코드로 사전에 훈련된 거대 언어 모델(LLM)입니다. 이 사전 훈련 과정은 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 구글이나 OpenAI 같은 개발사에서 수행합니다. 사용자가 특정 책 한 권을 추가하여 이 거대한 모델 자체를 재훈련시키는 것은 기술적으로나 비용적으로 불가능에 가깝습니다.
2. 모델 구조 및 접근 제한: 사용자는 일반적으로 API나 웹 인터페이스를 통해 이미 훈련된 모델을 '활용'하는 것이지, 모델의 핵심 구조나 가중치(parameters)를 직접 수정하여 재훈련시킬 수는 없습니다.

하지만, 다른 방식으로 AI가 맹파명리 지식을 활용하게 할 수는 있습니다:

1. 대화 중 정보 제공 (Context Feeding):

   • 가장 간단한 방법은 제미나이나 챗GPT와의 대화 중에 맹파명리의 특정 개념, 원리, 해석 방법 등을 직접 입력하거나 책의 내용을 복사하여 제공하는 것입니다.
   • AI는 대화의 맥락(context) 안에서 제공된 정보를 이해하고 답변에 활용할 수 있습니다. 하지만 이는 해당 대화 세션에 한정되며, AI 모델 자체가 영구적으로 학습되는 것은 아닙니다. 대화가 끝나거나 컨텍스트 창(context window)의 한계를 넘어서면 해당 정보는 잊힐 수 있습니다.

2. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering):

   • 맹파명리에 대한 질문을 할 때, AI가 특정 관점이나 규칙에 따라 답변하도록 유도하는 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, "맹파명리의 관점에서 이 사주를 분석해줘. 특히 합(合)과 충(冲)의 관계를 중심으로 설명해줘." 와 같이 구체적으로 지시하는 것입니다.

3. 파인튜닝 (Fine-tuning - 개발자 레벨):

   • OpenAI나 Google Cloud AI Platform 등에서 제공하는 API를 이용하면, 개발자는 특정 작업이나 도메인에 맞게 사전 훈련된 모델을 '파인튜닝'할 수 있습니다.
   • 이를 위해서는 맹파명리 책의 내용을 질문-답변 형식이나 특정 포맷으로 가공한 데이터셋을 만들어야 합니다.
   • 이 방법은 상당한 기술적 지식, 시간, 비용이 필요하며, 일반 사용자가 쉽게 접근하기는 어렵습니다. 또한, 파인튜닝이 가능한 모델 버전이나 기능에 제한이 있을 수 있습니다.

4. 검색 증강 생성 (Retrieval‎-Augmented Generation, RAG - 개발자 레벨):

   • 맹파명리 책의 내용을 디지털화하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문이 들어오면 관련 내용을 검색하여 그 정보를 바탕으로 AI가 답변을 생성하게 하는 방식입니다.
   • 이는 AI 모델 자체를 변경하는 것이 아니라, 외부 지식 소스(맹파명리 책)를 참조하여 답변의 정확성과 깊이를 높이는 기술입니다. 이 역시 시스템 구축에 기술적 전문성이 필요합니다.

5. 커스텀 GPT (ChatGPT Plus 사용자):

   • ChatGPT Plus 구독자는 'GPTs' 기능을 사용하여 특정 목적에 맞게 커스터마이징된 챗봇을 만들 수 있습니다. 여기에 맹파명리 관련 지식 파일(텍스트, PDF 등)을 업로드하여 해당 지식을 기반으로 답변하도록 설정할 수 있습니다. 이는 RAG와 유사한 방식으로 작동하며, 모델 자체를 훈련시키는 것은 아닙니다.

중요 참고사항: 저작권

맹파명리 책을 AI 학습이나 활용에 사용하려면 해당 책의 저작권 문제를 반드시 확인해야 합니다. 저작권자의 허락 없이 책의 내용을 무단으로 복제하거나 학습 데이터로 사용하는 것은 법적인 문제가 될 수 있습니다.

결론적으로, 일반 사용자로서 제미나이나 챗GPT에 맹파명리 책을 직접 '훈련'시키는 것은 어렵지만, 대화 중에 정보를 제공하거나, 프롬프트를 잘 활용하거나, (기술적 능력이 있다면) 파인튜닝, RAG, 커스텀 GPT 같은 방법을 통해 AI가 맹파명리 지식을 이해하고 활용하도록 도울 수는 있습니다. 저작권 문제는 항상 유의하셔야 합니다.

ChatGPT(GPT-4/4o)의 답변

‘맹파명리’ 같은 고전이나 전문 서적을 AI에게 트레이닝시키는 건, 전통 지식을 현대적으로 해석하고 응용하는 데 매우 효과적인 방법이 될 수 있어요. 아래에 Google Gemini와 ChatGPT(GPT-4/4o) 기반 시스템에서 트레이닝 또는 커스터마이징이 가능한가에 대해 구체적으로 비교 설명드릴게요.

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✅ 1. Google Gemini (Vertex AI 기반)

훈련 및 커스터마이징 가능 여부: 가능

🔹 가능한 방법:

• Fine-tuning (고급 사용자): Vertex AI에서 제공하는 custom model training 기능을 통해 사전 학습된 모델(Gemini Pro 등)을 사용자 데이터(맹파명리 텍스트)로 추가 학습할 수 있습니다.

• Adapter Tuning / LoRA 방식: 최근에는 대용량 모델을 전체 fine-tuning하지 않고, 저비용으로 일부분만 튜닝하는 방식도 지원 중입니다.

• Embeddings + Retrieval‎-Augmented Generation (RAG): 학습이 아닌, 맹파명리 텍스트를 벡터화하여 검색 기반으로 응답하도록 만드는 방식. 비용이 적고 효율적입니다.

🔹 장점:

• 구글 생태계(GCS, BigQuery, Cloud Run 등)와 완벽하게 연동 가능

• TPU 사용 시 매우 빠른 추론 성능

• Vertex AI Pipelines로 대규모 문서 처리 자동화 가능

🔹 단점:

• 세팅이 복잡함 (코드 기반)

• 학습 비용이 높을 수 있음 (특히 full fine-tuning 시)

• 한국어/한문 고문에 대한 대응력은 다소 낮을 수 있음 → 번역/사전처리 필수

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✅ 2. ChatGPT / GPT-4 (OpenAI API 및 GPTs)

훈련 가능 여부: 직접적인 Fine-tuning은 현재 불가, 하지만 커스터마이징은 매우 강력

🔹 가능한 방법:

• GPTs (Custom GPT 만들기): 맹파명리 전문 GPT를 만들고, 파일 업로드(예: PDF, txt) 기능을 통해 사주 텍스트나 설명을 읽게 할 수 있음.

• API 기반 RAG 시스템: GPT-4 API + 벡터DB (예: Pinecone, Weaviate, Chroma) 조합으로, 맹파명리 지식을 연결 가능

• 함수 호출(Function calling), tools 연동 등 고도화된 응답 설계 가능

🔹 장점:

• GUI 기반 GPTs 도구는 개발지식 없이도 구축 가능

• GPT-4-turbo는 **긴 컨텍스트(128k tokens)**를 처리 가능해서, 맹파명리 책 전체를 직접 넣고 응답 생성 가능

• 한국어, 한문 대응력 우수 (GPT-4 기준)

🔹 단점:

• 정식 Fine-tuning은 아직 제공 안 됨 (OpenAI는 instruction fine-tuning만 제한적으로 지원)

• 비즈니스용 API 사용 시 월 사용량 주의 필요

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🆚 두 시스템 비교 요약표

항목Google Gemini (Vertex AI)ChatGPT (GPT-4 / GPTs)

학습 방식	Fine-tuning / RAG 모두 가능	RAG 위주 (GPTs 파일 업로드 / 벡터DB)
코드 요구	높음	낮음 (GPTs는 GUI 제공)
한문 지원	번역 필요	상대적으로 우수
커스터마이징 난이도	어려움	쉬움
비용	중상~상 (GCP 사용 시)	중 (Plus 사용자: 기본 이용 가능)
목적에 적합성	연구·서비스형 AI	개인 비서형 AI

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🛠️ 추천 조합

• 개인 프로젝트 또는 실험 단계: GPTs + 맹파명리 텍스트 업로드 → 커스텀 GPT 만들기

• 정식 서비스 개발 및 API 활용: Vertex AI + RAG 기반 추론 시스템 구축 (벡터DB + Gemini Pro)

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🧩 다음 단계 추천

1. **맹파명리 텍스트를 잘 정리된 구조(txt/JSON)**로 만들어두세요.

2. GPTs를 활용해 커스텀 GPT 하나 만들어보세요.

3. 필요 시, Google Cloud Vertex AI에서 RAG/튜닝 파이프라인도 설계해볼 수 있어요.

[카발라& 타로 연구가]

잘 정리해 주셔서 감사합니다.

[又新]

자료를 정리하고 ai가 이해할 수 있는 자료로 만드는 것이 어렵습니다. 공부할게 많네요. 같이 공부하시면 도움이 많이 되겠습니다.

[카발라& 타로 연구가]

네네. 감사합니다. 함께 가봅시다.

좋은 하루 되시길요.

[지묵류선생]

에이 아이가 감정도 있고 생각도 힙니까 ?

[賀 崙 之 山]

감정이 있다면 당장 AI와 사랑에 빠질겁니다.
그런데 AI와 사랑에 빠졌다는 이야기는 없네요.

[又新]

https://youtu.be/gX2PB_9eBBI 인공지능과 사랑에 빠진 남자이야기입니다. 시사하는 바가 큽니다.