한 회사에 수 테라바이트의 구조화된 데이터가 있으며, 직원들의 자연어 요청을 SQL 쿼리로 변환하는 AI 애플리케이션을 원합니다. 직원들은 기술적인 능력이 제한적입니다. 이 요구 사항을 가장 잘 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

GPT(Generative Pre-trained Transformers)는 자연어 처리(NLP) 작업에 매우 적합하며, 특히 자연어 요청을 SQL 쿼리와 같은 다른 형식으로 변환하는 데 탁월합니다. 이는 대규모 텍스트 데이터셋으로 사전 학습되어 언어의 복잡한 패턴을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 능력이 있기 때문입니다. 직원들의 기술적 능력이 제한적이라는 점을 고려할 때, 자연어 인터페이스를 통해 복잡한 데이터베이스 쿼리를 수행할 수 있게 하는 GPT는 가장 적합한 솔루션입니다. 잔여 신경망(Residual Neural Network)은 주로 이미지 인식에 사용되는 딥러닝 모델입니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 분류 및 회귀에 사용되는 지도 학습 모델이지만, 복잡한 자연어 변환 작업에는 적합하지 않습니다. WaveNet은 오디오 파형 생성을 위해 설계된 모델입니다.