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다양한 오픈AI AI 모델을 탐색하는 데 어려움을 겪고 계십니까? 당신은 혼자가 아닙니다! 인공 지능에 적극적으로 참여하지 않는다면 사용 가능한 많은 챗GPT 모델 간의 미묘한 차이점을 이해하는 것이 어려울 수 있습니다.

그러나 이러한 차이점을 이해하는 것은 리소스 낭비를 방지하고 작업에 적합한 AI 기술을 사용하는 데 도움이 될 수 있으므로 필수적입니다. GPT 모델과 챗GPT를 혼합하는 것은 일반적인 오해입니다. 둘 다 인공지능과 관련이 있고, 이름도 비슷하고, 같은 발명가가 발명했기 때문에 혼동은 논리적이다. 하지만 챗GPT는 GPT 모델을 사용하는 애플리케이션이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

GPT-4o

GPT-4o는 2024년 5월 13일에 출시된 최신 고급 챗GPT 모델입니다. 텍스트, 음성, 그림 및 비디오의 모든 조합을 GPT-4o(“옴니”의 경우 “o”)에 입력할 수 있으며 텍스트의 모든 조합을 입력할 수 있습니다. , 오디오, 이미지를 출력할 수 있습니다.

평균적으로 232밀리초, 가장 빠른 속도에서는 최대 320밀리초 내에 청각 입력에 응답할 수 있습니다. 이는 대화 중 인간의 일반적인 응답 시간과 유사합니다.

이는 영어 및 코드 텍스트에 대한 GPT-4 Turbo의 성능과 일치하며 영어가 아닌 언어의 텍스트에 대한 성능보다 훨씬 뛰어납니다. 또한 API에서는 비용이 50% 저렴하고 훨씬 빠릅니다. 청각 및 시각 이해 측면에서 GPT-4o는 이전 버전보다 성능이 뛰어납니다.

일관된 캐릭터 이미지를 만드는 능력

일관된 캐릭터를 생성하고 유지하는 기능을 추가함으로써 챗GPT-4o는 게임을 향상시킵니다.

곧 챗GPT-4o는 일관된 캐릭터를 생성하고 다양한 작업을 수행하도록 요청할 수 있게 될 것입니다. 많은 사용자, 특히 교육 프로그램에 참여하는 사용자는 이 기능을 기대합니다.

다양한 시나리오와 동작 전반에 걸쳐 반복되는 특성을 가진 단일 캐릭터가 표현될 수 있습니다. 여기에는 지침에 설명된 행동과 상황 전반에 걸쳐 피부색, 헤어스타일, 액세서리, 얼굴 특징을 일관되게 유지하는 것이 포함됩니다.

비디오 및 이미지 프롬프트

GPT-4o 모바일 앱을 사용하면 질문에 답하고, 다양한 목소리로 이야기하고, 감정을 표현할 수 있는 가상 대화를 할 수 있습니다. 챗GPT 의 이 기능은 앞서 나가게 해줍니다다른 AI 도구. 실제 채팅처럼 챗GPT 세션을 도중에 종료할 수도 있습니다.

다양한 상황에 맞게 음성 톤을 조정하는 기능 덕분에 상호 작용이 더욱 개인적이고 매력적으로 보입니다. 주제에 따라 진지하게, 동정적으로, 열정적으로 들릴 수 있습니다. GPT-4o는 또한 감정적으로 반응함으로써 사람들의 이해력을 높이고 상호 작용의 현실성을 향상시킬 수 있습니다.

분석을 통해 GPT-4o는 텍스트, 오디오 또는 비디오 프롬프트의 어조와 감정적 분위기를 식별할 수 있습니다. 대화가 얼마나 재미있든, 진지하든, 냉소적이든, 진지하든 관계없이 이러한 세부 사항을 감지하고 대응할 수 있습니다.

공감과 인간과 같은 특성을 추가하여 상호 작용을 개선하는 것 외에도 이 기능은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 정신 건강 및 기타 영역에서 GPT-4o의 가능한 적용 범위를 넓힙니다.

다국어 능력

GPT-4와 달리 GPT-4o는 다양한 언어를 포함하는 전 세계적으로 표준화된 테스트의 질문으로 구성된 M3Exam을 마쳤습니다. 이를 통해 다양한 언어를 올바르게 이해하고 처리하는 AI의 능력이 검증됩니다.

M3Exam은 다양한 언어로 AI를 평가함으로써 모델이 다양한 언어 시나리오를 처리할 수 있는지 확인하고 글로벌 환경에서 적응성과 적용성을 향상시킵니다.

제한 사항

교육 데이터 필터링 및 교육 후 모델 동작 미세 조정과 같은 방법을 통해 GPT-4o는 설계 전반에 걸쳐 안전 기능을 내장하고 있습니다. 또한 오픈AI는 음성 출력에 제한을 설정하는 새로운 안전 메커니즘을 개발했습니다.

설득, CBRN, 사이버 보안 및 모델 자율성에 대한 오픈AI 평가에서는 GPT-4o가 이러한 영역에서 중간 위험보다 높은 점수를 받지 못하는 것으로 나타났습니다. 모델 교육 프로세스 전반에 걸쳐 이 평가의 일부로 다양한 자동 및 수동 평가가 수행되었습니다.

GPT-4

GPT-4는 2023년 3월에 8,192개가 넘는 토큰으로 도입된 대규모 언어 모델의 큰 발전 중 하나입니다. 지식 기반은 2023년으로 업데이트되었습니다. 잠재적인 용도는 과학 연구 및 교육 기회 개선에서부터 창조 산업을 완전히 변화시키는 것까지 다양합니다.

이미지 및 텍스트 프롬프트

GPT-4는 이미지와 텍스트 프롬프트 처리 및 응답 측면에서 상당한 발전을 이루었습니다. GPT-4는 맥락과 내용을 이해하여 이미지 속의 사물을 인식할 수 있습니다.

왜냐하면달레-3GPT-4에 통합되어 이에 상응하는 그림을 생성할 수 있습니다. 비늘과 날개를 가진 고대 생물을 묘사하십시오. GPT -4는 설명을 그림으로 바꿀 수 있습니다.

향상된 분석 추론

GPT-3.5 및 GPT-4의 기능을 측정하기 위해 올림피아드 이벤트 및 AP(Advanced Placement) 무료 답변 질문과 같은 테스트가 활용되었습니다. 이러한 테스트는 일반적으로 인간의 인지 능력을 평가하기 위해 만들어지기 때문에 AI의 이해와 문제 해결 능력을 정확하게 측정합니다.

GPT-3.5와 GPT-4의 차이점은 각 모델이 제공하는 AI 기술의 기능과 발전을 강조합니다. GPT-3.5를 대체하는 GPT-4는 신뢰성, 창의성 및 기본 이해가 크게 향상되었습니다.

기술적 문제 해결이나 복잡한 콘텐츠 생성과 같은 작업에 높은 신뢰성이 필요한 경우 GPT-4는 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 일관되게 생성합니다.

향상된 이해 기능으로 인해 GPT-4는 복잡하고 미묘한 프롬프트를 보다 효과적으로 이해하고 수행할 수 있습니다. 이는 광범위한 지식이 필요한 작업에 매우 유용합니다.

데스크탑 앱

챗GPT가 Gemini를 능가함곧 출시될 GPT -4 및 챗GPT 3.5의 데스크톱 애플리케이션 릴리스를 통해 사용자는 이제 PC에서 직접 챗GPT에 액세스할 수 있습니다. 이는 AI 지원을 일상적인 데스크톱 작업에 통합하여 손쉬운 사용자 경험을 제공합니다.

데스크톱 프로그램은 사용자가 화면에서 무엇을 하고 있는지 볼 수 있습니다. 이 기능을 통해 GPT-4o는 표준 데스크톱 작업, 문서 편집 및 코딩 지원과 같이 수행 중인 작업을 기반으로 상황에 맞는 도움말을 제공할 수 있습니다.

영국에서의 정확한 출시 날짜는 아직 알려지지 않았지만 다음 주 안에 출시될 가능성이 높습니다. 점진적으로 출시함으로써 최상의 사용자 경험을 위해 프로그램이 광범위하게 테스트되고 개선되었음을 확신할 수 있습니다.

데스크톱 프로그램은 처음에는 Mac 장치에서만 작동할 가능성이 높습니다. 오픈AI는 Mac에 집중함으로써 모든 기능을 활용하여 macOS와의 뛰어난 통합을 보장합니다.

광범위한 일반 지식

이전 모델과 비교하여 GPT-4는 훨씬 더 광범위하고 다양한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대해 교육을 받았을 것으로 예상됩니다. 책, 논문, 코드 저장소, 심지어 실시간 데이터 스트림까지 이 범주에 속합니다.

향상된 알고리즘과 교육을 통해 사실적 정확성이 향상됩니다. GPT-4에게 몽골의 수도인 울란바토르가 무엇인지 묻는다면 올바른 응답과 어쩌면 더 관련 있는 정보를 제공할 수 있을 것입니다.

컨셉과 매장정보의 연관성을 파악할 수 있을 것입니다. 인공지능의 발전을 설명해달라고 요청하면 연대순을 제공할 뿐만 아니라 구체적인 성공이 서로 어떻게 영향을 미쳤는지 설명합니다.

GPT-4-32k

일반적으로 8,192개 토큰의 컨텍스트 창을 제공하는 이전 버전의 GPT-4와 달리 GPT-4 32k는 32,000개 토큰 창을 사용하여 더 긴 텍스트 구절 전체에서 컨텍스트를 보존할 수 있습니다. 이는 기술 문서 작성, 광범위한 자료 작성 또는 상세한 문서 요약과 같이 맥락 유지가 필수적인 어려운 활동에 특히 유용합니다.

일반적으로 GPT-4 32k와 같은 모델을 실행하려면 더 많은 처리 능력과 메모리가 필요합니다. 이는 작업 속도와 비용에 영향을 미칠 수 있으며 고부가가치 또는 전문 작업에 더 적합할 수 있습니다.

이 개선된 GPT-4 버전은 특히 다양한 복잡하고 텍스트 집약적인 애플리케이션에 대한 모델의 적응성을 향상시키는 데 있어 AI 언어 모델의 기능을 확장하려는 오픈AI의 지속적인 시도를 보여줍니다.

GPT-4의 한계

기능에도 불구하고 GPT-4에는 이전 GPT 모델과 동일한 제한 사항이 있습니다. 무엇보다도 여전히 완전한 신뢰성이 부족합니다 잘못된 추론을 생성하고 정보를 “환각”시킵니다.

특히 위험도가 높은 상황에서 언어 모델 출력을 사용할 때 정확한 절차예: 인적 검토, 추가 정보 기반 또는 위험도가 높은 사용 완전히 방지가 특정 사용 요구 사항과 일치하는지 확인하기 위해 세심한 주의를 기울여야 합니다. 사례.

GPT-4는 이전 모델에 비해 환각을 상당히 낮춥니다. 그러나 이는 여전히 실제 문제입니다그리고 반복할 때마다 점점 나아지고 있습니다. GPT-4는 최신 GPT-3.5보다 내부 적대적 사실성 평가에서 40% 더 나은 성능을 발휘합니다.

RLHF 사후 훈련 후에는 차이가 크게 증가합니다GPT-3.5와 동일한 절차 사용. 아래 예에서 볼 수 있듯이 GPT-4는 “늙은 개에게 새로운 기술을 가르칠 수 없다”와 같은 진부한 표현을 선택하지 않지만, 여전히 “엘비스 프레슬리는 배우의 아들이 아니었다”와 같은 미세한 뉘앙스를 간과하는 경향이 있습니다.”

GPT-3.5

GPT-3.5는 GPT Base 및 GPT-4보다 적응력이 뛰어나고 빠릅니다. 일반, 대화 등 대부분의 직업에 적합한 “적정” 모델 시리즈입니다.

GPT-3.5와 GPT-3을 비교하면 후자는 텍스트 생성 및 이해력이 좋지 않습니다. 더 나은 추론, 더 긴 토론의 일관성, 더 발전된 맥락 이해 등이 이에 대한 예입니다.

2020년에 중단된 GPT-3에 비해 모델의 훈련 데이터에는 2021년까지 수집된 온라인 콘텐츠가 포함되어 있어 보다 최신 지식 기반을 제공합니다.

GPT-3.5의 장점은 무엇입니까?

GPT-3.5는 AI 지원 코딩 솔루션을 찾는 개발자와 엔지니어에게 유용한 도구입니다. 또한 코드 생성 및 기술 도메인 문제 해결 분야에서 GPT-33의 기능이 향상되었습니다.

GPT-3.5의 고급 언어 모델 기능을 통해 보고서 및 기사부터 창의적인 글쓰기에 이르기까지 우수한 품질의 서면 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 긴 텍스트를 관리 가능한 덩어리로 압축하는 데 탁월합니다.

GPT-3.5의 광범위한 구현으로 인해 사용자와 더 깊고 의미 있는 토론에 참여할 수 있는 점점 더 복잡한 챗봇과 가상 도우미를 구축할 수 있게 되었습니다.

GPT 3.5 터보

GPT-3.5 Turbo와 GPT-3.5-turbo-0125 및 GPT-3.5-turbo-instruct를 포함한 그 변형은 특정 상호 작용 및 활동에 맞게 맞춤화된 GPT-3.5 모델의 향상된 버전입니다. 최적화된 토큰 활용을 통해 이러한 모델은 지침을 보다 효과적으로 처리하고 더 빠른 응답 시간을 제공하도록 조정됩니다.

모델	컨텍스트 창	훈련 데이터 컷오프
Gpt-3.5-터보-0125	토큰 16,385개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보	토큰 16,385개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보-1106	토큰 16,385개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보 지시	토큰 4,096개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보-16k	토큰 16,385개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보-0613	토큰 4,096개	2021년 9월까지
gpt-3.5-터보-16k-0613	토큰 16,385개	2021년 9월까지

GPT 기반 모델

GPT 기본 모델은 코드와 텍스트를 모두 생성하고 이해할 수 있습니다. 그러나 정확하게 따르는 방향에서는 고급 모델만큼 좋지 않습니다. 예를 들어, 모델이 제곱근을 계산하는 Python 함수를 생성하도록 청구된 경우 예상한 코드 조각을 생성하지 못할 수 있습니다. 대신 제곱근을 정의할 수 있습니다. 사람들은 처음에는 능력이 떨어지더라도 일부 작업을 더 잘 수행하도록 훈련받을 수 있습니다.

배비지-002

• 비용: 처리된 토큰 1,000개당 $0.0004.
• 최대 토큰: 단일 프롬프트 또는 응답은 최대 16,384개의 토큰을 처리할 수 있습니다.
• 훈련 데이터 컷오프: 2021년 9월까지 사용 가능한 데이터로 학습되었습니다.

다빈치-002

• 비용: 처리된 토큰 1,000개당 $0.0020.
• 최대 토큰: 최대 16,384개의 토큰까지 처리 가능합니다.
• 훈련 데이터 컷오프: Babbage-002와 유사하게 2021년 9월까지의 데이터를 대상으로 학습됩니다.

올바른 챗GPT모델 선택

목적에 가장 적합한 챗GPT 모델을 선택하는 것은 작업의 복잡성 수준, 예산 및 성능 요구 사항과 같은 여러 변수에 따라 달라집니다. AI가 수행해야 하는 작업의 난이도를 평가합니다. 예를 들어 콘텐츠 제작, 일반 고객 지원 또는 창의적인 글쓰기나 기술 문제 해결과 같은 보다 전문적인 서비스를 찾고 계십니까?

필요한 출력 품질 수준을 결정합니다. 복잡하거나 기술적인 언어와 관련된 활동에는 고급 모델이 필요할 수 있습니다. 일부 모델에는 더 복잡한 통합 작업이 필요할 수 있습니다. 선택한 모델을 통합하는 데 필요한 도구와 지식을 보유하고 있는지 확인하십시오.

인공지능 애플리케이션을 기반으로 원활한 작동을 보장하려면 적절한 챗GPT 모델을 선택하는 것이 필수적입니다. 요구 사항을 신중하게 평가하고, 모델 차이점을 인식하고, 실제 배포 고려 사항을 고려하여 현재 요구 사항을 충족하고 향후 개발 및 복잡성을 수용하는 모델을 선택할 수 있습니다.

기타 오픈AI 모델

챗GPT 외에도 오픈AI는 비디오 및 이미지 생성, 음성 인식, 텍스트 임베딩 및 콘텐츠 조정과 같은 특정 사용 사례에 맞게 각각 설계된 여러 AI 모델을 만들었습니다.

소라

Sora는 프롬프트나 입력에 응답하여 최대 1분 동안 비디오 출력을 생성할 수 있는 생성형 AI입니다. 오픈AI는 오디오 및 비디오 합성에 대한 AI의 잠재력을 조사하기 위해 비교적 새로운 프로젝트를 시작했습니다.

Sora는 현재 일반 대중에게 제공되지 않습니다. 오픈AI는 잠재적인 위험과 피해를 평가하는 “레드 팀”과 예술가 및 영화 제작자와 같은 창의적인 작업자를 포함하여 제한된 전문가 그룹에 대한 액세스를 제공하여 실제 응용 프로그램을 위한 모델 개발에 대한 피드백을 얻습니다. 오픈AI는 이 기술의 잠재력을 보여주고 더 큰 커뮤니티로부터 피드백을 얻기 위해 Sora에서 연구에 액세스할 수 있도록 하고 있습니다.

속삭임

Whisper는 무언가를 영어로 번역하거나 음성을 텍스트로 변환하려는 경우 선택되는 모델입니다. 언어 식별은 또 다른 응용 프로그램입니다. Whisper는 오픈 소스 및 오픈AI 형식으로 모두 제공됩니다.

비용이 저렴하므로 무료 옵션을 선택하는 것이 합리적으로 보이지만 API 버전이 더 빠르게 작동합니다. 좀 더 연구하고 싶다면 기술 세부 사항에 관한 논문을 읽어보세요. ‘whisper-1’ 모델은 분당 0.006달러(초 단위로 반올림)의 요금이 부과되므로 비용이 매우 간단합니다.

웹 소스로 제공되는 680,000시간의 다국어, 멀티태스킹 지도 데이터를 사용하여 학습한 자동 음성 인식(ASR) 시스템입니다. 이 크기와 다양성의 데이터 세트를 활용하면 배경 소음, 악센트 및 기술 언어에 대한 탄력성이 향상된다는 것이 입증되었습니다. 또한 영어 안팎으로 다국어 전사 및 번역이 가능합니다.

DALL-E

오픈AI의 DALL-E AI 알고리즘은 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)의 이미지 처리 기술과 아이디어를 사용하여 텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다.

텍스트 입력에서 복잡한 시각적 자료를 이해하고 생성하는 AI의 능력을 보여주기 위해 도입된 DALL-E는 살바도르 달리(Salvador Dalí)와 픽사의 WALL-E를 매시업한 것입니다.

DALL-E 1

오픈AI는 이 기술의 초기 버전인 DALL-E 1을 2021년 1월에 출시했습니다. DALL-E 1은 픽셀 배열을 예측하여 이미지를 생성할 수 있는 GPT-3 모델의 수정된 버전을 사용했습니다.

특히 이러한 작업에 맞는 추가 교육 없이도 이전에 볼 수 없었던 설명에 대한 이미지를 생성할 수 있는 “제로 샷” 기능이 칭찬을 받았습니다.

DALL-E 2

DALL-E 2는 2022년 4월에 출시되었을 때 이전 제품에 비해 크게 개선되었습니다. 보다 정교한 방법론을 도입하여 더 나은 품질, 사실적, 고해상도 사진을 생성했습니다. DALL-E 2에는 몇 가지 새로운 기능이 있습니다.

DALL-E-3

오픈AI의 텍스트-이미지 변환 기술은 DALL-E 3을 통해 크게 발전했습니다. DALL-E 3은 특정 텍스트 프롬프트에 대한 향상된 규정 준수를 제공하고 챗GPT와 직접 통합되어 이미지 생성을 향상시킬 수 있습니다.

이 최신 모델을 사용하면 정확성과 창의적인 제어 기능이 크게 향상되어 사용자는 설명에 거의 정확하게 맞춰 이미지를 만들 수 있습니다. 10월 초에 챗GPT Plus, Team, Enterprise 고객 및 API를 통한 개발자는 DALL-E 3에 액세스할 수 있습니다.

임베딩

오픈AI의 임베딩 모델은 텍스트를 숫자 벡터로 변환합니다. 그런 다음 이러한 벡터를 사용하여 텍스트 구절의 의미론적 유사성을 결정할 수 있으며 이는 정보 검색, 검색 및 그룹화와 같은 응용 프로그램에 유용합니다. 세 가지 강력한 3세대 임베딩 모델(모델 ID에 -3으로 표시됨)이 오픈AI에서 제공됩니다.

주요 시사점

• 오픈AI는 GPT -1, GPT-4 및 더욱 전문화된 GPT-4o와 같은 일련의 GPT 모델을 개발했습니다. 이러한 모델은 다중 모드(텍스트, 음성 및 이미지) 상호 작용 및 텍스트 이해와 같은 점점 더 고급 기능을 제공합니다.
• GPT-4o(“omni”의 경우 “o”로 발음)는 텍스트, 음성, 그림 및 비디오 형식의 입력 및 출력을 지원하여 다국어 언어 생성 및 이해력을 크게 향상시키는 다중 모드 AI 인터페이스의 엄청난 발전입니다.
• 텍스트 설명을 통해 생성된 이미지의 품질과 정확성은 DALL-E 1에서 최근 출시된 DALL-E 3에 이르기까지 크게 향상되어 디지털 아트의 창의적 가능성과 적용 범위가 확대되었습니다.
• 오픈AI는 비디오 출력 생성을 위한 Sora, 음성 인식을 위한 Whisper와 같은 특정 용도에 맞게 설계된 다양한 모델을 제공합니다.

자주 묻는 질문

GPT-4o는 이전 모델과 비교하여 영어가 아닌 언어를 어떻게 처리합니까?

GPT-4o는 이전 모델의 비영어권 텍스트 이해 및 생성 성능을 크게 뛰어넘어 더욱 정확하고 문화적으로 관련성이 높은 출력을 제공합니다.

향상된 기능을 위해 DALL-E 3를 챗GPT 와 같은 다른 오픈AI 모델과 통합할 수 있습니까?

예, DALL-E 3는 챗GPT 와 직접 통합됩니다. 이를 통해 사용자는 이미지를 생성하기 전에 대화를 통해 프롬프트를 구체화하여 출력의 관련성과 특이성을 높일 수 있습니다.

민감한 응용 분야에서 GPT-4o를 사용하기 위한 안전 조치는 무엇입니까?

GPT-4o는 잘못된 정보 및 공격적인 출력과 같은 위험을 최소화하기 위해 훈련 데이터 필터링 및 훈련 후 동작 미세 조정을 포함하여 양식 전반에 걸쳐 내장된 안전 프로토콜을 통합합니다.

오픈AI 임베딩 모델의 교육적 응용 가능성은 무엇입니까?

오픈AI의 Embeddings 모델은 표절 감지, 자동화된 콘텐츠 요약, 텍스트 분석을 기반으로 한 맞춤형 학습 추천과 같은 기능을 제공하여 교육 도구를 크게 향상시킬 수 있습니다.

오픈AI는 상업용 애플리케이션에서 해당 모델의 윤리적 사용을 어떻게 보장합니까?

오픈AI는 광범위한 윤리적 검토를 수행하고 책임 있는 사용을 위한 지침과 프레임워크를 제공합니다. 이는 광고, 콘텐츠 제작, 고객 상호 작용과 같은 애플리케이션이 윤리적 표준을 준수하고 긍정적인 사회적 영향을 촉진하도록 보장합니다.