GPT-3.5와 GPT-4의 주요 차이점 비교

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GPT-3.5와 GPT-4: 선택의 시작

OpenAI의 ChatGPT에서 제공하는 다양한 모델 중 적절한 선택은 AI 프로젝트의 첫걸음입니다. SaaS 기반의 생성 AI 도구를 구매할 때, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4의 차이를 이해하는 것은 필수적입니다.

  • 2019년 OpenAI에서 발표된 GPT-2 이후 신경망 모델의 크기와 복잡성이 급격히 증가했습니다. GPT-3는 1750억 개 이상의 매개변수를 사용하면서 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
  • SaaS는 ‘Software as a Service’의 약자로, 클라우드 기반으로 소프트웨어를 제공하는 서비스입니다. 이러한 방식 덕분에 기업은 별도의 설치나 유지보수 없이 최신 버전의 AI 모델을 활용할 수 있습니다.

GPT-3.5의 특징

GPT-3.5는 2022년 11월 출시된 GPT-3의 개선된 버전으로, 현재 ChatGPT의 무료 웹 앱 버전과 프리미엄 Turbo API 버전에서 제공됩니다. 이 모델은 자연어 이해와 생성을 통해 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있으며, 다양한 언어 간 번역, 질문에 대한 정확한 답변 제공, 긴 문서 요약 등 여러 작업에 활용될 수 있습니다.

  • GPT-3.5의 자연어 처리 성능은 종합적으로 90% 이상의 정확도를 자랑하며, 그 중 특히 번역과 같은 통역 작업에서 매우 높은 성과를 나타냅니다.
  • 이 모델은 토큰 기반으로 작동하며, 일반적인 사용 환경에서 평균 10억 개의 일일 사용자 요청을 처리할 수 있는 효율성을 보입니다.

GPT-4의 향상된 기능

2023년 3월에 출시된 GPT-4는 GPT-3.5보다 더욱 진보된 모델로, 텍스트와 이미지를 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있습니다. 또한, 128,000 토큰의 입력 컨텍스트 윈도우를 제공해 긴 형식의 콘텐츠 생성이나 문서 검색 및 분석 작업에 적합합니다. GPT-4는 1조 개에 가까운 매개변수로 훈련되어 높은 수준의 맥락 이해와 추론 능력을 보유하고 있습니다.

  • 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 기능은 도표나 이미지 포함 보고서의 자동 생성과 분석 문맥에서 혁신적입니다.
  • GPT-4의 매개변수 증가에도 불구하고, 일일 처리량을 유지하기 위한 병렬 처리가 개선되어 처리 장비의 효율성을 극대화하였습니다.

두 모델의 비교

GPT-3.5와 GPT-4는 각각 고유한 기능을 가지고 있으며, GPT-4는 더 큰 데이터 세트로 훈련되어 더욱 복잡한 요청 처리에 능숙합니다. 또한, GPT-4는 사람과 유사한 경험을 제공하며, 응답의 깊이와 정확성에서 더 뛰어납니다. 하지만, 계산 요구량이 많아 GPT-3.5보다 처리 속도가 느립니다.

  • GPT-4는 복합적인 질문에 대한 이해와 응답에서 평균적으로 약 96%의 높은 정확도를 나타냅니다. 이는 GPT-3.5에 비해 약 5% 높은 수치입니다.
  • 그러나 GPT-4의 연산량은 매우 크기 때문에, 대형 서버 클러스터를 필요로 하며, 연산 속도는 10%가량 느려질 수 있습니다.

모델 선택의 중요성

각 모델의 기능, 정확성, 가격 차이를 이해함으로써, 조직은 자신들에게 적합한 OpenAI GPT 모델을 선택할 수 있습니다. 특히, GPT-4는 GPT-3.5에 비해 높은 정확성과 안전성을 제공하지만, 사용 비용이 높습니다.

  • GPT-4 사용 비용은 요청당 평균 2배 이상의 가격이면서도, 복잡한 분석 결과에 대한 신뢰성과 정확성이 큰 장점입니다.
  • 각종 기관 및 기업은 프로젝트의 특성과 목적에 맞는 모델 선택을 위해 설명서와 전문가 조언을 활용합니다.

결론: 책임 있는 개발과 배포

GPT-3.5와 GPT-4의 강력한 기능은 잘못된 정보나 유해한 콘텐츠 생성 가능성을 내포하고 있습니다. 따라서, 편향성 완화, 유해 출력 감지 및 처리, 투명하고 책임 있는 시스템 개발을 위한 지속적인 연구가 필요합니다.

  • OpenAI는 사용자 안전과 AI 편향성 문제를 해결하기 위해 연구 및 개선에 매년 수백만 달러를 투자하고 있으며, 각종 학계와의 협력으로 알고리즘의 투명성을 개선하고 있습니다.
  • 사용자는 AI의 결과를 맹목적으로 수용하기보다, 검증과 검토 과정을 거쳐 사용해야 한다는 점을 교육받습니다.

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