인공지능은 등장 이후 여러 분야와 사람들 사이에서 열정, 면밀한 조사, 창의성에 대한 논의를 촉발시켰습니다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 단순한 콘텐츠 그 이상을 생산해냈습니다. 그 대신 시스템, 프로세스, 운영 및 일상 생활에 통합되고 있습니다. 가장 주목받고 화제가 되고 있는 AI 기술 중 하나는 GPT입니다. 종종 챗GPT 와 잘못 동일시되기도 합니다. GPT는 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술인 반면, 챗GPT 는 사람의 글과 유사한 텍스트를 생성하기 위해 GPT 기술을 사용하는 AI 도구 역할을 합니다.
GPT란 무엇인가요?
Generative Pre-Trained 모델의 약자인 GPT는 다목적 언어 예측 모델입니다. 생성형 사전 학습 트랜스포머의 약자인 GPT는 데이터를 분석, 추출, 요약하여 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 능숙한 다면적인 AI 모델입니다. 가장 잘 알려진 활용 사례 중 하나는 자연스럽고 인간과 유사한 대화를 촉진하는 것을 목표로 하는 GPT-3.5 모델 기반의 AI 기반 챗봇인 챗GPT 입니다. 오픈AI 에서 개발한 GPT는 2018년에 처음 출시되었으며 이후 여러 차례의 업데이트를 통해 기능이 향상되었습니다. 사용자는 공식 웹사이트를 통해 챗GPT 에 접속하거나 모바일 디바이스에서 챗GPT에 로그인하여 접속할 수도 있습니다. 이 블로그에서는 GPT의 다양한 반복과 그 동안의 진행 상황을 살펴보겠습니다.
GPT는 어떻게 작동하나요?
생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 딥 러닝에 의존하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 강력한 AI 모델입니다. GPT가 어떻게 작동하는지에 대한 명확한 인사이트를 얻기 위해 필수 요소와 절차를 분해해 보겠습니다:
신경망과 사전 훈련
GPT 모델은 인간 두뇌의 작동과 유사한 방식으로 데이터를 해석하기 위해 만들어진 AI 알고리즘인 신경망을 기반으로 구축됩니다. 이러한 신경망은 인터넷에서 가져온 텍스트를 포함한 광범위한 데이터 세트에 대한 사전 학습을 거칩니다. 사전 훈련 단계에서 모델은 다음을 학습합니다:
- 구문에서 다음 단어를 예측합니다.
- 문법, 구문, 문맥을 이해합니다.
이 필수 훈련을 통해 GPT는 언어의 조직과 단어 간의 연결을 이해하여 추가적인 향상을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.
트랜스포머와 주의 집중 메커니즘
GPT 아키텍처의 핵심은 주의 메커니즘을 사용하여 정보의 가장 중요한 구성 요소에 집중하는 트랜스포머입니다. 주의 메커니즘은 인간의 주의력을 모방하여 작동하므로 모델이 다음을 수행할 수 있습니다:
- 중요도에 따라 입력을 평가하고 정렬합니다.
- 작업에 방해가 될 수 있는 불필요한 세부 정보를 제거합니다.
주의 메커니즘은 데이터의 다양한 구성 요소 간의 연결에 집중함으로써 GPT가 일관된 텍스트를 효과적으로 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다.
문맥 임베딩
GPT의 주요 장점 중 하나는 문맥 내에서 단어를 이해하는 능력입니다. 이는 문맥 임베딩을 통해 이루어지며, 문장의 인접 단어에 따라 변화하는 동적 단어 표현을 생성합니다.
특정 작업을 위한 미세 조정
사전 훈련 단계가 끝나면 GPT는 에세이 작성, 문의에 대한 응답, 텍스트 압축과 같은 특정 작업에 집중할 수 있도록 미세 조정을 거칩니다. 이 단계에서는 모델이 전문화된 기능을 더욱 능숙하고 정확하게 실행할 수 있도록 지원하여 다양한 애플리케이션을 정확하게 관리할 수 있도록 합니다.
신경망, 트랜스포머, 주의 메커니즘, 문맥 임베딩, 미세 조정 등 이러한 구성 요소의 통합을 통해 챗GPT 는 사람과 같은 답변을 생성하고 자연어 처리의 다양한 기능을 실행하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.
챗GPT 에 제공되는 지식은 어떻게 제공되나요?
챗GPT 는 인터넷에서 얻은 정보를 윤리적으로 활용하여 언어 모델을 개선하는 동시에 사용자 기밀성과 데이터 보안을 보장하는 것을 목표로 합니다.챗GPT 및 이와 유사한 서비스는 세 가지 주요 정보 소스를 활용하여 만들어집니다:
- 공개적으로 이용 가능한 인터넷 콘텐츠,
- 타사 라이선스 정보,
- 개인 또는 강사가 제공한 정보.
이 대화는 첫 번째 범주인 인터넷에서 공개적으로 액세스할 수 있는 데이터를 중심으로 이루어집니다.
이 범주의 정보에 대해 챗GPT는 인터넷에서 자유롭게 사용할 수 있고 공개적으로 찾을 수 있는 데이터만 사용합니다. 여기에는 페이월이나 “다크 웹”에 숨겨진 자료는 포함되지 않습니다. 품질과 안전을 유지하기 위해 다음과 같은 특정 종류의 콘텐츠는 제거되며 모델 학습에 포함되지 않습니다:
- 혐오 발언,
- 성인용 콘텐츠,
- 주로 개인 데이터를 수집하는 웹사이트
- 스팸.
챗GPT 는 이 데이터를 활용하여 단어 간의 연관성을 이해함으로써 모델을 교육하고, 이를 통해 수치적 가중치를 수정합니다. 이후 이러한 가중치는 사용자 문의에 대한 반응으로 새로운 단어를 예측하고 생성하는 데 적용됩니다. 챗GPT 는 학습 데이터 세트에서 단순히 ‘복사하여 붙여넣기’만 하는 것이 아니라, 책을 읽고 그 정보를 기억하는 개인처럼 행동하며 책 자체에 지속적으로 액세스하지 않아도 됩니다.
상당량의 인터넷 데이터에는 개인 정보가 포함되어 있지만 챗GPT 는 모델 학습을 위해 의도적으로 개인 정보를 활용하지 않습니다. 개인 데이터를 활용하는 목적은 오로지 모델이 언어 문맥을 이해하는 데 도움을 주기 위한 것이지 프로필 생성, 마케팅, 연락 또는 영업을 위한 것이 아닙니다.
개인 데이터 관리의 필수적인 측면은 다음과 같습니다:
- 개인 데이터를 활용하여 자주 사용되는 이름, 주소 및 언어의 문맥적 적용에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
- 개인 정보 취급을 줄이기 위한 노력을 기울입니다. 여기에는 대량의 개인 데이터를 컴파일하는 소스를 제거하는 것이 포함됩니다.
- 챗GPT 는 개인에 관한 개인 정보 또는 기밀 정보를 추구하는 문의를 거부하도록 설계되었습니다.
챗GPT 의 기본 모델: GPT-3.5 프레임워크
챗GPT 의 핵심 기술은 2020년에 도입된 오픈AI 의 GPT-3.5 프레임워크에 기반을 두고 있습니다. 1,750억 개의 파라미터를 갖춘 강력한 모델인 GPT-3.5는 자연어 처리 및 생성 기술을 향상시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 하지만 기술이 발전함에 따라 이 모델은 GPT-3.5 Turbo로 바뀌었고, 궁극적으로 특정 용도에 맞게 설계된 더 정교한 모델이 그 뒤를 이었습니다.
GPT-3.5 터보: 향상된 유연성 및 개인화
GPT-3.5 Turbo는 초기 GPT-3.5에서 크게 개선되어 개발자에게 특정 데이터 세트에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있는 ‘커스텀 튜닝’ 기능을 제공합니다. 매개변수 수는 더 적지만(60억 개), 유연성이 뛰어나 다양한 작업에 적합합니다. GPT-3.5 Turbo는 토큰 소비량을 기반으로 하는 가격 모델을 통해 경제성을 유지합니다. 2024년 7월부터 챗GPT 의 무료 사용자를 위한 GPT-4o 미니가 그 뒤를 이었지만, API 사용에는 계속 액세스할 수 있습니다.
GPT-4 터보로 전환: 더 효율적이고 유능한 모델
2023년 11월, 오픈AI 는 데브데이 행사에서 GPT-4 터보를 출시했습니다. 이 모델은 뛰어난 처리 능력과 비용 효율성을 통합하여 이전 버전보다 성능이 뛰어나며 콘텐츠 제작 및 소프트웨어 엔지니어링과 같은 다양한 용도에 이상적입니다. GPT-4 Turbo는 더 넓은 컨텍스트 창과 향상된 함수 호출 기능으로 개발자에게 탁월한 제어와 정확성을 제공하는 것으로 인정받고 있습니다.
GPT-4o Mini: 비용 절감으로 성능 향상
GPT-4o Mini는 텍스트와 시각적 입력을 통합하는 활동에 적합하도록 제작되어 수학적 추론 및 프로그래밍과 같은 분야에서 이전 버전인 GPT-3.5 Turbo를 능가합니다. 향상된 지식 기반과 대용량 토큰 요청을 처리할 수 있는 기능으로 다양한 애플리케이션에 매우 효율적으로 사용할 수 있습니다. 무엇보다도 이전 모델에 비해 비용이 훨씬 저렴하기 때문에 예산이 부족한 개발자에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다.
GPT-4와 GPT-4o 비교
GPT-4에서 GPT-4o로의 전환은 특히 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오의 향상된 처리를 포함하는 멀티모달 기능과 관련하여 인공 지능 기술의 상당한 진전을 나타냅니다. GPT-4o는 이전 버전에 비해 응답 시간이 평균 5초에서 320밀리초로 단축되는 등 눈에 띄게 업그레이드되었습니다. 이러한 개선으로 사용자 참여도가 크게 향상되어 즉시 적용하기에 완벽한 모델입니다.
또한 GPT-4o는 중국어, 이탈리아어, 일본어, 포르투갈어 등 여러 언어를 사용하는 작업에서 탁월한 능력을 발휘하여 글로벌 관련성을 확장합니다. 또한 다양한 보컬 톤을 생성하고 웃음과 노래 등 사람과 유사한 반응을 모방할 수 있는 정교한 오디오 기능을 갖추고 있어 상호작용을 더욱 사실적으로 표현할 수 있습니다.
시각 처리에서 GPT-4o는 시각 정보를 이해하고 분석하는 능력이 향상되어 보다 맥락에 맞는 AI 응답을 이끌어냄으로써 GPT-4를 능가합니다. 언어 이해도를 평가하는 MMLU 벤치마크 평가에서 GPT-4o는 88.7%를 달성한 반면, GPT-4는 86.6%를 달성해 고급 인지 능력을 입증했습니다.
전반적으로 GPT-4o는 다양한 양식과 언어에 걸쳐 더 빠르고 정확한 처리를 보여주며, 교육 기술에서 글로벌 커뮤니케이션에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 리소스로 자리매김하고 있습니다.
캔버스가 포함된 GPT-4o
2024년 10월 3일에 출시된 GPT-4o Canvas는 글쓰기 및 프로그래밍에서 협업을 지원합니다. 캔버스는 챗GPT 인터페이스 내에서 사용자가 프로젝트에서 함께 작업할 수 있는 별도의 창을 실행합니다. 이 모델은 현재 베타 단계에 있으며, 아이디어를 동시에 생성하고 개선할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다. GPT-4o 캔버스는 챗GPT 플러스 및 팀 사용자가 사용할 수 있습니다. 오픈AI 는 다음 주에 엔터프라이즈 및 에듀 사용자에게 확장할 예정이었지만, 이미 해당 사용자들도 이용할 수 있게 되었습니다.
캔버스에서 개인은 특정 영역을 강조하여 챗GPT 가 집중하기를 원하는 부분을 지정할 수 있습니다. 캔버스는 전체 프로젝트를 고려하면서 인라인 피드백과 권장 사항을 제공합니다. 캔버스에는 작성 길이 수정, 코드 디버깅 및 기타 유용한 작업을 수행하기 위한 단축키 목록이 있습니다. 글쓰기 바로 가기에는 편집 제안, 길이 수정, 읽기 수준 변경, 이모티콘 통합, 궁극적으로 텍스트 다듬기 등이 포함됩니다. 코딩 단축키의 경우, 사용자는 코드를 검토하고, 로그/주석을 삽입하고, 오류를 해결하고, 다른 프로그래밍 언어로 변환할 수 있습니다.
o1 시리즈 소개: o1 프리뷰 및 o1 미니
2024년 9월 12일에 출시된 o1 시리즈는 o1 프리뷰와 o1 미니의 두 가지 버전으로 구성되어 있습니다. 이 버전은 복잡한 추론 작업을 위해 설계되었으며 의료 및 물리학 등의 분야에서 상당한 활용도를 보이고 있습니다. 특히, o1 mini는 프로그래밍 및 과학적 문의를 위한 경제적인 옵션으로, o1 프리뷰에 비해 비용이 80% 절감됩니다. 두 버전 모두 챗GPT 플러스 및 팀 가입자가 사용할 수 있으며, 향후 무료 사용자도 이용할 수 있도록 할 계획입니다.
오디오 변환 모델: 귓속말 및 텍스트 음성 변환 (TTS)
제공되는 오디오 모델은 특정 용도에 맞게 설계되고 적절한 가격이 책정된 귓속말과 텍스트 음성 변환(TTS)으로 구성되어 있습니다. Whisper 모델은 음성 단어를 문자로 변환하는 데 능숙하며 다양한 언어를 영어로 번역하는 데 능숙합니다. 이 모델은 가장 가까운 초 단위로 반올림한 분당 0.006달러의 요금 체계로 매우 저렴하여 빠르고 효과적인 오디오-텍스트 변환을 위한 탁월한 옵션입니다.
반대로 TTS(텍스트 음성 변환) 모델은 서면 텍스트를 가청 음성으로 변환하는 데 집중하여 다양한 오디오 품질 옵션을 제공합니다. 기본 TTS 모델은 100만 문자당 15,000달러에 구입할 수 있으며 기본적인 텍스트 음성 변환 요구에 적합합니다. 우수한 오디오 품질이 필요한 고급 용도의 경우 100만 자당 30,000달러에 TTS HD 모델을 이용할 수 있습니다. 이 수준은 향상된 선명도와 정확도를 제공하여 고품질 오디오 출력이 필수적인 전문 프레젠테이션이나 시나리오에 적합합니다.
이 모델은 접근성, 엔터테인먼트 또는 업무 관련 작업 등의 필요에 따라 서면과 오디오 형식 간에 전환하고자 하는 개인에게 유연한 옵션을 제공합니다. 각 모델은 특정 요구 사항을 해결하도록 맞춤화되어 있어 다양한 용도와 재정 계획에 맞는 적절한 선택이 가능합니다.
결론
적합한 모델을 선택하는 것은 개인의 필요와 업무의 복잡성에 따라 크게 달라집니다. 최고 수준의 정확도가 필요하고 다양한 유형의 입력 및 출력을 통합해야 하는 작업의 경우 GPT-4o는 모든 벤치마크에서 최고의 정확도 등급을 달성하는 가장 강력한 모델로 인정받고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 특히 무료 티어 사용자의 경우 메시지 제한으로 인해 적용에 제약이 있을 수 있으므로 챗GPT 로의 업그레이드를 고려할 필요가 있습니다.
2024년 9월에 도입된 o1 모델은 수학, 프로그래밍, 과학적 탐구와 같은 복잡한 추론 활동을 하는 개인을 위해 향상된 기능을 제공합니다. 반면, GPT-4o mini는 수학, 프로그래밍, 학술 정보 등의 영역에서 GPT-4보다 뛰어난 성능을 발휘하여 텍스트 기반 질문에 탁월한 선택이 될 수 있습니다.
문서, PDF, 오디오와 같은 파일을 연결하고 처리해야 하는 경우에는 GPT-4를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 현재 베타 버전인 GPT-4o 캔버스는 글쓰기 및 코딩 작업에서 협업할 수 있는 기능을 제공합니다. 중요한 것은 추론 활동의 속도가 향상되어 빠르고 효과적인 분석 처리에 대한 요구 사항을 해결한다는 점입니다.
자주 묻는 질문 (FAQs)
어떤 모델을 사용해야 하나요?
개발자는 과제의 복잡성에 따라 GPT-4o 또는 GPT-4o mini 중 하나를 선택하는 것이 좋습니다. GPT-4o는 다양한 기능에 걸쳐 뛰어난 성능을 발휘하는 반면, GPT-4o mini는 덜 복잡한 작업에 더 빠르고 경제적인 옵션을 제공합니다. 요구 사항에 가장 적합한 모델을 확인하려면 Playground(새 창에서 열림)에서 두 모델을 모두 사용해보고 특정 사용 사례에 맞는 성능과 비용 간의 최적의 균형을 결정하는 것이 좋습니다.
비전 기능을 제공하는 모델과 가격 계산 방법은 무엇인가요?
아래 나열된 모델은 비전 기능을 제공합니다: GPT-4o, GPT-4o-2024-08-06, GPT-4O-2024-05-13, GPT-4o-mini, GPT-4o-mini-2024-07-18, GPT-4-2024-04-09, GPT-4-Turbo, GPT-4-vision-preview, GPT-4-1106-vision-preview. 이미지는 토큰으로 변환되며, 토큰의 수는 사용되는 특정 모델에 따라 달라집니다.
챗GPT API는 챗GPT 플러스, 팀 또는 엔터프라이즈 구독의 일부인가요?
오픈AI API는 챗GPT 플러스, 팀 및 엔터프라이즈 구독과는 별개로 요금이 부과됩니다. API에는 고유한 가격 구조가 있으며, 이는 openai.com/pricing에서 확인할 수 있습니다. 챗GPT 구독 요금에 대한 자세한 내용은 챗GPT 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.
챗GPT 의 오픈AI o1 모델에는 어떤 사용 제한이 적용되나요?
각 사용자는 오픈AI o1-프리뷰의 경우 주당 50개 메시지, 오픈AI o1-미니의 경우 일일 50개 메시지 한도로 시작합니다. 모델 선택 드롭다운에서 모델 이름을 선택하면 사용량 한도가 언제 새로 고쳐지는지 확인할 수 있습니다. 사용량 한도는 처음 메시지를 보낸 날로부터 7일마다 00:00 UTC에 새로 고쳐집니다. 예를 들어, 9월 12일에 첫 번째 메시지를 발송한 경우 9월 19일에 한도가 새로 고쳐집니다.
