GPT-3과 GPT-4: 차이점은 무엇입니까?

AI 언어 모델의 발전은 놀라웠으며, 반복할 때마다 상당한 개선이 이루어졌습니다. GPT-3와 GPT-4는 동일한 기본 프레임워크를 공유하며, 둘 다 방대한 데이터 세트에 대한 광범위한 사전 학습을 거치고 유해하거나 부정확하거나 바람직하지 않은 응답을 줄이기 위해 미세 조정을 거칩니다. 그러나 데이터세트 크기와 처리 능력의 차이로 인해 기능 면에서 큰 차이가 발생합니다.

이 기사에서는 GPT-3과 GPT-4의 발전 사항과 차이점을 자세히 살펴보고 이러한 모델이 어떻게 향상된 성능과 다양성을 제공하도록 발전했는지 강조합니다.

GPT-3 및 GPT-4에 대한 간략한 요약

GPT-3과 GPT-4의 주요 차이점을 살펴보기 전에 이러한 모델이 어떻게 탄생했는지 간단히 살펴보겠습니다.

GPT-3

2020년 6월에 출시된 GPT-3은 OpenAI가 개발한 GPT 시리즈의 세 번째 버전입니다. 1,750억 개의 매개변수를 갖고 있으며 다양한 인터넷 소스에서 얻은 1조 개가 넘는 단어에 대해 사전 훈련되어 출시 당시 가장 강력한 언어 모델 중 하나였습니다. GPT-3는 최소한의 특정 교육만으로 코드 생성부터 언어 번역까지 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

GPT-4

2023년 3월에 출시된 GPT-4는 GPT-3의 기반을 바탕으로 상당한 개선 사항을 추가했습니다. 다중 모드 기능을 도입하여 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있고 더 긴 컨텍스트 창을 통해 Turbo 변형에서 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있습니다. GPT-4의 정확한 매개변수 수는 공개되지 않았지만 GPT-3보다 훨씬 높을 것으로 추정되어 더 높은 정확도와 효율성으로 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 2024년 5월 OpenAI는 최신 모델인 GPT-4o를 출시하여 GPT 시리즈의 기능을 더욱 발전시켰습니다.

GPT-3과 GPT-4의 차이점

GPT-3과 GPT-4의 주요 차이점은 AI 기술의 상당한 발전을 강조합니다. 이러한 발전은 모델 크기, 성능, 기능, 편향, 가격 등 다양한 요소를 검토함으로써 가장 잘 이해할 수 있습니다.

모델 크기

AI 모델은 크기로 측정되는 경우가 많습니다. 이 크기는 사전 훈련에 사용되는 데이터의 양과 모델 아키텍처의 매개변수 수에 따라 결정됩니다.

사전 학습 단계에서 모델은 방대한 텍스트 데이터 모음에서 패턴을 처리하고 학습합니다. 앞서 언급했듯이 GPT-3는 웹사이트와 책에서 나온 1조 개가 넘는 단어에 대해 사전 훈련되었습니다. GPT-4의 훈련 데이터 크기는 아직 공개되지 않았지만, 모델의 향상된 성능으로 인해 GPT-3보다 클 것으로 추정된다.

매개변수 수는 언어 작업에 대한 성능을 최적화하기 위해 학습 프로세스 중에 업데이트되는 모델의 총 값 또는 가중치를 나타냅니다. 매개변수 수가 많다는 것은 복잡한 작업을 처리하고 미묘한 텍스트를 생성할 수 있는 모델이 더 복잡하다는 것을 의미하는 경우가 많습니다. GPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있고 GPT-4에는 훨씬 더 많은 매개변수가 있어 수조 개에 달할 수 있다는 소문이 있지만 정확한 수는 공개되지 않았습니다.

그러나 매개변수가 많다고 해서 반드시 더 강력한 성능이 발휘되는 것은 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 모델 크기도 한 가지 요소이지만 훈련 데이터, 모델 아키텍처 및 훈련 절차의 품질도 모델의 실제 기능에 큰 영향을 미칩니다.

그럼에도 불구하고 GPT-4의 훈련 데이터와 모델 매개변수가 크게 증가한 것은 여러 벤치마크에서 GPT-3에 비해 성능이 향상된 눈에 띄는 확장을 의미합니다. GPT-4o의 모델 크기에 대한 구체적인 세부 정보는 없지만 GPT-3 및 GPT-4보다 훨씬 더 발전할 것으로 예상됩니다.

성능

OpenAI는 여러 벤치마크에서 GPT-4를 테스트한 결과 GPT-3.5보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다. 이러한 벤치마크에는 변호사 시험, SAT 등의 시험 점수와 기계 학습 모델을 위해 특별히 만들어진 평가가 포함되었습니다.

GPT-4의 성능 향상을 이끄는 요인을 살펴보겠습니다.

더 높은 수준의 정확도

GPT-4의 더 큰 모델은 GPT-3보다 더 정확하게 반응할 수 있음을 의미합니다. OpenAI에 따르면 정확도 평가에서 GPT-3.5보다 40% 높은 점수를 받았습니다. 또한 진실한 진술과 잘못된 진술을 구별하는 데 더 좋습니다.

맥락에 대한 더 나은 이해

GPT-3에 비해 GPT-4는 컨텍스트 창이 더 큽니다. 이는 컨텍스트를 잃기 전에 모델이 처리할 수 있는 정보의 양에 대한 임계값입니다. 해당 정보는 토큰으로 측정됩니다. 프롬프트를 입력하면 모델은 프롬프트를 토큰이라는 텍스트 덩어리로 나누어 처리합니다. GPT-4의 컨텍스트 창은 최대 128,000개 토큰(Turbo를 사용하는 경우)인 반면 GPT-3.5는 최대 16,385개 토큰입니다.

뉘앙스에 대한 더 나은 이해

GPT-4는 감정과 개인의 의사소통 스타일을 이해하는 데 있어서 GPT-3를 능가하여 접근성이 더 높고 보다 진정성 있는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. GPT-4o는 이러한 기능을 더욱 확장합니다. 텍스트, 사운드, 이미지, 비디오를 처리할 수 있어 더 넓은 범위의 정보를 이해하고 반응할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 컴퓨터와의 상호 작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들 수 있습니다.

적응성

GPT-4는 GPT-3보다 적응성이 뛰어납니다. OpenAI가 조종성이라고 부르는 이 품질을 통해 모델 출력 스타일을 조정할 수 있습니다. 이전 GPT 모델은 특정 목소리와 톤으로 반응을 생성하도록 미세 조정되었습니다. GPT-4를 사용하면 원하는 톤, 스타일, 특정 수준과 같은 속성을 정의할 수 있어 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. 사용자 정의 응답 템플릿을 제공하여 GPT-4에 프롬프트에 응답하는 방법을 알릴 수 있습니다.

예를 들어, 법률 회사를 위해 GPT-4 기반 앱을 만드는 개발자는 모델에 "법률 문서에 적합한 공식적인 어조로 응답"하도록 지시할 수 있습니다. 또는 ChatGPT(GPT-4 선택)의 개별 사용자는 "가혹한 비판을 피하는 지원적인 인생 코치처럼 응답"하라는 지시와 함께 모델에 조언을 요청할 수 있습니다. GPT-4는 이러한 원하는 스타일을 준수하고 더 나은 응답을 제공합니다.

기능 및 애플리케이션

일반적으로 GPT 모델은 유연성이 뛰어나 다양한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. GPT-4를 차별화하는 것은 성능, 적응성 및 이미지 업로드 기능입니다. 이러한 요소를 통해 GPT-4가 일반 애플리케이션에서 GPT-3보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

다중 양식

GPT-3과 GPT-4의 가장 중요한 차이점 중 하나는 다중 모드입니다. GPT-3는 단일 모드이고 텍스트만 처리하고 생성할 수 있는 반면, GPT-4에서는 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 기능을 도입했습니다. 최신 모델인 GPT-4o는 이러한 다중 모드 기능을 더욱 확장합니다.

• 입력 양식: GPT-4o는 텍스트, 오디오, 이미지 및 비디오 형식의 입력을 허용할 수 있습니다.
• 출력 양식: 텍스트, 오디오 및 이미지 출력을 생성할 수 있습니다.

GPT-4o의 오디오 기능은 특히 향상되었습니다. 놀라운 속도로 오디오 입력을 처리하고 응답할 수 있으며, 평균 응답 시간은 320밀리초로 232밀리초 내에 응답을 생성합니다. 비교해 보면 대화에서 사람의 평균 응답 시간은 약 200~300밀리초입니다. 이는 GPT-4o가 자연스러운 인간 음성을 거의 모방하는 속도로 오디오 대화에 참여할 수 있음을 의미하며, 이는 AI 도구를 사용한 실시간 대화를 향한 중요한 단계를 나타냅니다.

현재 GPT-4o의 고급 다중 모드 기능(예: 비디오를 입력으로 사용)은 대중에게 널리 제공되지 않습니다. 주로 제한된 파트너와의 선택적 협업 및 베타 테스트를 통해 사용할 수 있습니다. OpenAI가 이러한 기능을 지속적으로 개선하고 출시함에 따라 더 광범위한 액세스가 예상됩니다.

다중 모드 기능 외에도 GPT-4는 GPT-3이 할 수 없는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 일련의 그래프 또는 차트에서 주요 데이터 포인트와 추세를 추출합니다.
• 이미지를 흥미롭고, 재미있고, 슬프게 만드는 요소를 포함하여 이미지에 대한 설명을 작성합니다.
• 손으로 쓴 편지나 역사적 문서 등 텍스트 사진을 전사합니다.
• 레이아웃 모형을 업로드하여 기본 웹사이트 디자인을 위한 코드를 작성합니다.
• 텍스트만으로 전달할 수 있는 것 이상으로 프롬프트에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공합니다.

콘텐츠 제작

GPT-3 및 GPT-4는 개인 커뮤니케이션, 비즈니스 문서 및 창의적인 노력을 위한 원본 텍스트 기반 콘텐츠를 만들 수 있습니다. GPT-4는 특정 스타일로 텍스트를 생성하는 데 더 뛰어날 뿐만 아니라 응답의 일관성을 더 오랫동안 유지할 수도 있습니다. 예를 들어, 이러한 기능을 사용하여 전체 단편 소설을 작성하거나 중소기업 고객을 위한 일련의 환영 이메일을 효율적으로 생성할 수 있습니다.

GPT 모델은 인상적인 콘텐츠 생성 기능을 갖추고 있지만 Grammarly와 같은 다른 AI 작성 도구를 탐색하는 것이 적합한 것을 찾는 데 좋은 아이디어입니다. Grammarly를 사용하면 AI 생성 콘텐츠를 얻기 위해 탭 사이를 이동할 필요가 없습니다. Grammarly 확장은 웹 브라우저 및 Microsoft Word와 같은 프로그램에서 작동하므로 이미 사용하고 있는 도구 내에서 콘텐츠 생성 지원을 쉽게 받을 수 있습니다.

코드 지원

GPT-3와 GPT-4는 모두 코드 작성, 코드 조각 설명, 개선 제안에 탁월한 성능을 발휘하지만 GPT-4는 이 영역에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 코딩 작업을 처리할 때 더 높은 효율성과 정확성으로 작동합니다. 또한 GPT-4는 더 긴 코딩 작업을 더 쉽게 완료할 수 있습니다.

챗봇 강화

GPT-3 및 GPT-4는 ChatGPT와 같이 자연스러운 대화 방식으로 사람들과 소통하는 챗봇의 기반 역할을 합니다. GPT-4는 뉘앙스를 더 잘 이해하기 때문에 GPT-4 챗봇과의 대화가 더 자연스럽고 진실하게 느껴지는 경향이 있습니다. 감정에 더 민감하게 반응하고 관용구, 문화적 참조, 비유적 표현과 같은 인간의 미묘함을 더 잘 감지할 수 있습니다.

GPT-4는 또한 다양한 언어에서 GPT-3.5보다 더 나은 성능을 발휘하므로 챗봇의 접근성을 더욱 높여줍니다.

학술업무 지원

교육자는 GPT 모델을 사용하여 맞춤 퀴즈, 수업 계획, 교육 자료를 만들 수 있습니다. 모델은 추론 능력도 갖추고 있어 수학적 개념이나 철학적 질문과 같은 복잡한 주제를 설명할 수 있습니다.

GPT-4는 고급 애플리케이션에서 GPT-3보다 성능이 뛰어납니다. 예를 들어, AP Calculus 시험에서 GPT-3.5는 1점을 받았지만 GPT-4는 4점을 받았습니다.

연구 지원

GPT 모델을 사용하여 다양한 주제에 대해 배우고, 새로운 개념을 탐구하고, 일반적인 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 그러나 해당 정보가 시기적절할 수 있는 정도에는 제한이 있습니다. GPT-3은 대량의 데이터에 대해 훈련을 받았지만 최신 상태는 아닙니다. GPT-3.5의 지식 마감일은 2022년 1월입니다. GPT-4의 경우 지식 마감일은 버전에 따라 2021년 9월부터 2023년 12월까지 달라질 수 있습니다.

기존 콘텐츠 요약

GPT-3과 GPT-4 모두 기존 콘텐츠를 프롬프트에 삽입하고 요약을 생성할 수 있습니다. 단어 수, 형식, 학년 수준과 같은 사양에 맞게 요약을 조정할 수 있습니다. GPT-4에는 더 긴 컨텍스트 창이 있으므로 이를 사용하여 더 긴 텍스트를 요약할 수 있습니다. 또한 요약이 특정 대상을 타겟팅하거나 다른 언어로 텍스트를 생성하는 등 보다 구체적인 요구 사항을 충족하도록 요청할 수도 있습니다.

브레인스토밍 아이디어

GPT 모델은 창의적인 프로젝트, 이벤트, 제품 이름 등에 대한 아이디어를 제공할 수 있습니다. 또한 복잡한 문제를 해결하기 위한 아이디어를 생각해 내는 데 도움이 될 수도 있습니다. 예를 들어 자동화를 사용하여 시간이 많이 걸리고 복잡한 프로세스를 간소화하는 방법에 대한 아이디어를 제공할 수 있습니다. 뉘앙스를 파악하는 능력으로 인해 GPT-4는 GPT-3보다 더 맞춤화된 아이디어 목록을 제공할 수 있습니다. 이미지를 업로드하여 브레인스토밍 프롬프트에 추가 세부정보를 추가할 수도 있습니다.

편견과 안전

독성 반응을 최소화하는 것은 생성 AI의 지속적인 문제입니다. GPT-4는 편향되고 차별적인 응답을 방지하고 프롬프트에서 문제가 있는 단어를 인식하는 데 일반적으로 GPT-3보다 우수합니다. 그러나 연구원들은 GPT-3에 비해 GPT-4를 속여 가드레일을 무시하고 유해한 응답을 생성하는 것이 더 쉽다는 사실을 발견했습니다. 결과적으로 GPT-4를 필요에 맞게 쉽게 사용자 정의할 수 있게 해주는 조종 기능은 모델을 탈옥하는 것도 더 쉽게 만듭니다.

가격

GPT-3의 최신 버전인 GPT-3.5는 ChatGPT를 통해 무료로 제공됩니다. GPT-4에 액세스하려면 월 $20부터 시작하는 ChatGPT Plus 계정이 필요합니다. 개발자의 경우 GPT-4o API 액세스는 GPT-4 Turbo보다 ​​약 50% 저렴하면서도 5배 더 높은 속도 제한을 제공합니다.

향상된 다국어 기능

이전 GPT 모델은 인터넷 데이터에 대한 교육을 받았기 때문에 온라인에서 더 널리 표현되는 언어에 대한 편견을 보였습니다. 그러나 GPT-4는 GPT-3.5가 영어에서 수행하는 방식에 비해 더 넓은 범위의 언어에서 향상된 성능을 보여줍니다. 여기에는 영어와 프랑스어보다 온라인 활동이 더 제한적인 스와힐리어, 라트비아어 등의 언어에 대한 더 나은 기능이 포함됩니다. GPT-4o는 이러한 추세를 이어가며 영어가 아닌 언어에서 훨씬 더 중요한 개선을 보여줍니다.

결론

GPT-3에서 GPT4, 그리고 현재 GPT-4o로의 GPT 모델의 진화는 AI 언어 처리에 있어 상당한 도약을 의미합니다. GPT-3은 텍스트 생성, 개념 설명, 코드 작성 기능으로 높은 기준을 설정했습니다. GPT-4는 이미지 처리와 향상된 언어 이해를 도입하여 이러한 기준을 높였습니다. GPT-4o는 오디오 및 비디오 처리, 더 빠른 응답, 향상된 다국어 기능 및 비용 효율성으로 한계를 더욱 뛰어 넘었습니다.

이러한 발전은 창의적인 작업부터 복잡한 문제 해결에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 AI의 잠재력을 확장합니다. GPT 모델이 계속 발전함에 따라 설계, 엔지니어링, 데이터 분석과 같은 분야의 진입 장벽을 낮추는 점점 더 정교한 기능을 제공하게 될 것입니다. 일부 전문가들은 우리가 처음부터 작업을 수행하는 대신 AI 모델을 관리하고 안내하고 개선하고 위임하는 역할로 전환할 가능성이 있다고 주장합니다.