챗 gpt(GPT-3.0), GPT-3.5, GPT-4의 차이 | GPT 시리즈의 차이 | GPT는 버전 별로 뭐가 바뀌는 거지?

[AI 서비스 목록] 챗 gpt(GPT-3.0), GPT-3.5, GPT-4의 차이 | GPT 시리즈의 차이 | GPT는 버전 별로 뭐가 바뀌는 거지?

목차

챗 GPT는 빠른 시간 사람들에게 매력을 느끼게 한 대화형 AI입니다.

출시 두 달만에 1억만 명을 돌파하고, 23년 4월 기준 대한민국에서도 220만명이 사용 중이죠.

더 놀라운 사실은 GPT의 상호운용성입니다.

기존 서비스에 GPT를 추가하여 업그레이드 하거나 편의 기능으로 제공하고 있으며,

2차, 3차 사업도 진행 중입니다.

무엇보다. 짧은 주기로 GPT-3.5 > GPT-4로 계속 출시 중이며, 계속 발전하고 있습니다.

 

여전히, AI 기술에 회의감을 가지는 사람도 많지만, 이 분야는 반드시 자리 잡게 되어 있습니다.

삐삐에서 2G폰, 2G폰에서 스마트폰 모든 전환 시기에는 바로 옮기지 않겠다는 의견이 많았죠.

아직, 불편한 점들이 있는 것은 사실이지만, 검색엔진 시장에 판도를 바꾸는 것은 두말하면 잔소리입니다.

 

내가 검색하고 내가 정보를 선택해야했던 방식에서

가장 적합한 답을 받아보는 방식으로 변경되었죠.

 

정답을 배끼는 식이 아닌 탐색하는 방식으로 사용한다면 긍정적일 수 밖에 없다고 생각합니다.

 

비개발자들도 충분히 잘 활용하고 있으며, 구글 스프레드 시트와의 연동 등

다양하게 GPT 제품군을 사용하고 있기 때문에, 빠르게 AI를 사용해보는 시도도 필요할 것 같습니다.

 

사람과 AI 관계에 관심을 가지는

심리학에서도 GPT는 점점 많이 다루는 주제이지만,

인간에게 유해한 것을 없을지에 집중되어 있는 듯합니다.

인터넷, 게임, 스마트폰에 대한 관점과 크게 다르지 않은 듯합니다.

하지만, 늘 반대로 인간이 편해지고 즐거워지고 여가시간이 늘어나는 것은 긍정적인 효과도 동반합니다.

OPEN AI는 GPT의 어떤 점을 가장 발전시키고 있을까?

GPT 홈페이지를 보면 기술의 발전을 증명하려는 문구들이 많이 있습니다.

핵심적인 것은 GPT가 사람만큼 정답을 잘 찾고, 사람과 같이 대답할 수 있음을 강조하고 싶어한다는 것입니다.

 

다음 세 가지가 GPT의 핵심 기능임을 알 수 있습니다.

1. 추론 기능

질문에 특정 조건을 주고, 그 조건에 맞는 응답을 하는 기능입니다.

내가 가진 시간을 토대로 일정을 수립하는 등의 역할을 해주는 것입니다.

스케쥴링에 유용하게 쓰일 수 있는 기능입니다.

 

예를 들어, 다이어트 계획을 짜달라고 할 수 있는 것입니다.

 

질문 : 나는 오전 9시부터 오후 6시까지 일하고 집에 오후 7시에 도착해 한달에 10kg을 뺄 수 있는 주별을 짜줘
응답 : 주별로 체중 감량을 위한 계획을 세워보겠습니다. 한 달에 10kg를 감량하기 위해서는 근사적으로 매주 2.5kg 정도를 줄여야 합니다. 아래는 주별로 체중 감량을 위한 일정 예시입니다:

1주차:

식단: 균형 잡힌 식단을 유지하고 식이섬유와 단백질을 중점적으로 섭취합니다.
운동: 주 3-4회의 유산소 운동을 포함한 조깅, 걷기, 수영 등을 30분 이상 진행합니다.
2주차:

식단: 식사 양을 조절하고 건강한 간식을 선택합니다. 가공식품과 당분이 많은 음식은 피하도록 합니다.
운동: 유산소 운동과 함께 근력 운동을 조합하여 근력을 키우고 체지방을 더 효과적으로 태우도록 합니다.3주차:

식단: 식사 양을 조절하고 식이섬유와 단백질을 적절히 섭취합니다. 무작정 굶지 않도록 주의합니다.
운동: 유산소 운동을 주 3-4회 진행하며, 다양한 운동 방식을 도입하여 몸을 더욱 동적으로 움직이도록 합니다.
4주차:

식단: 계속해서 균형 잡힌 식단을 유지하고, 식사 양을 적절히 조절합니다. 건강한 간식을 고려합니다.
운동: 유산소 운동과 근력 운동을 조합하여 꾸준한 운동을 유지합니다.

2. 일반화 가능한 응답

일반화 가능한 응답이란, 실제 세계에서 공통적으로 알고 있는 지식을 기반으로

답변을 해주는 것을 말합니다.

 

예시는 다음과 같습니다.

 

질의응답: 질문: "지구의 반지름은 얼마인가요?" 응답: "지구의 평균 반지름은 약 6,371 킬로미터입니다."
자연어 이해: 입력: "오늘 날씨가 어때?" 출력: "오늘은 맑은 날씨입니다."
번역: 입력: "Hello, how are you?" 출력: "안녕하세요, 어떻게 지내세요?"
문서 요약: 입력: "아인슈타인에 대해 설명해주세요." 출력: "알베르트 아인슈타인은 독일 태생의 이론 물리학자로, 상대성 이론과 질량-에너지 등가식 등으로 잘 알려져 있습니다." 예측:
입력: "내일의 날씨는 어떨까요?" 출력: "내일은 흐린 날씨로 예상됩니다."

 

그렇다면, 일반화의 척도로는 무엇을 보고 있을까요?

GPT 홈페이지에 방문하면 위와 같은 이미지를 볼 수 있습니다.

저 내용은  Uniform Bar Exam, Biology Olympiad의 백분위를 말합니다. 

Uniform Bar Exam은 미국 변호사 자격시험으로 백분위가 90th라는 것은 상위 10%라는 것을 이야기합니다.

Biology Olympiad은 국제적인 생물학 대회로 백분이가 99th라는 것은 상위 1%라는 것입니다.

즉, GPT는 UBE나 Biology Olympiad에서도 고득점을 받을 만큼 우수하고 과학적이고 일반화된 응답을 할 수 있다는 것을 주장하고 싶은 듯합니다.

 

3. 창의적인 답변

 

 

예를 들어, "인어공주의 줄거리를 구연동화를 하는 선생님처럼 설명해줘"라고 요청하면

다음과 같은 응답을 주는 것입니다.

 

응답 : 인어공주는 바다에 사는 아름다운 인어예요. 어느 날, 해적선에 탄 에릭 왕자에게 마음을 빼앗겨요. 인어공주는 인간으로 변신해서 에릭 왕자와 사랑에 빠지지만, 조카인 해양의 여왕에게 반대를 받아요. 결국, 인어공주는 에릭 왕자를 위해 자신의 모습을 되돌리고 바다로 돌아가게 되요. 그러나 에릭 왕자도 인어공주를 따라가고 싶어하며, 두 사람은 함께 바다로 돌아가서 행복하게 살게 되는 이야기예요.

4. 이미지 및 파일 학습

단순히 텍스트에 대한 응답만을 생성하는 것이 아니라, 사용자가 업로드한 이미지 혹은 파일에 대한

응답을 생성하여 답변을 주는 것을 말합니다.

이 기능은 챗 GPT에서는 활용하지 못하며 GPT-4에서 활용할 수 있습니다.

GPT-4는 API를 통해 탑재되어 있는 사이트를 이용하면 됩니다.

 

더 다양한 파일의 형태를 이해하는 것 또한 GPT가 발전해야할 부분으로 보입니다.

 

챗 GPT vs GPT-3.5 vs GPT-4

 

특징	챗GPT	GPT-3.5	GPT-4
출시일	2020년 11월	2022년 1월	2023년 5월
학습 데이터	600B 토큰	1.5T 토큰	175T 토큰
모델 크기	1.5B 매개변수	175B 매개변수	175T 매개변수
자연어 처리 능력	우수	매우 우수	탁월
시각적 입력 이해 능력	우수	매우 우수	탁월
Zero-shot 및 Few-shot 학습 능력	우수	매우 우수	탁월
가격	무료	유료	유료
사용 가능 여부	공개	공개	공개 베타

챗 GPT (1세대  GPT-1, GPT-2, GPT-3 )

OpenAI에서 처음으로 공개된 이른바 "GPT" 모델로, 이후 모델의 기반이 되었습니다. GPT는 빠른 텍스트 생성과 간단한 질문-응답, 기계 번역 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

대규모 텍스트 데이터셋을 사전 학습한 후, 주어진 텍스트 입력에 대해 문맥을 이해하고 응답을 생성하며

프롬프트를 통해 사용자에게 질문을 받고 응답을 합니다.

 

GPT-3.0 이 버전이 챗 GPT 무료버전입니다.

GPT-3.5

GPT-3 모델을 기반으로 개선된 버전으로, 딥러닝과 자연어 처리 기술에 기반한 대화형 인공지능의 성능을 더욱 향상시켰습니다. GPT-3.5는 텍스트 생성, 의도 파악, 엔터티 추출 등의 기능이 개선되어 지능형 챗봇에서 활용도가 높아졌습니다.

 

GPT-4

2023년에 등장한 최신 모델로, 기존 GPT-3.5의 성능을 더욱 발전시킨 버전입니다. GPT-4는 더욱 높은 자연어 처리 능력과 학습 능력을 가지고 있어, 사람과의 대화 시 더욱 자연스러운 응답을 제공하며, 더 복잡한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

 

GPT 버전이 높아질 수록 뭐가 바뀌는 거지? - 시리즈의 차이

 

GPT의 버전이 높아짐은 무엇을 뜻하는 걸까요?

데이터를 처리하는 방식이 발전되는 것은 당연한 것이지만,

그 외에 큰 차이가 없는 걸까요?

물론, 응답 속도, 일반화 가능성이 높은 응답도 중요한 차이지만,

학습한 데이터, 학습할 데이터의 양이 늘어난 것이 가장 큰 차이입니다.

학습하는 양이 많아질 수록

지원하는 언어의 변경, 알아들을 수 있는 질문의 수 등이 지속 변경될 것입니다.

 

이런 면에서 Google이 마음 먹고 대화형 AI를 만들면, 놀라운 서비스를 만들 수 있을 지도 모르겠습니다.

GPT가 학습한 정보들은 모두 과거 데이터입니다.

실시간 데이터를 확인할 수 없습니다.

하지만, 구글의 Bard는 Google Search Engine 데이터를 이용함으로

최신 정보를 함께 이용할 수 있죠.

 

다음은 GPT 버전 업에 따라 향상되는 기능들입니다.

 

모델 크기 및 복잡성 증가

 GPT 모델의 크기는 주로 모델이 갖는 매개변수(파라미터)의 수에 따라 결정됩니다. 일반적으로 더 높은 버전의 GPT는 이전 버전보다 크고 더 많은 매개변수를 가지며, 따라서 더 복잡한 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 성능도 향상될 수 있습니다. 후속 버전에서는 모델 크기가 증가하며, 더 많은 레이어와 파라미터를 사용하여 표현력과 학습 능력이 향상되었습니다. 이를 통해 더욱 정교한 문장 구조와 문맥 이해 능력을 발전시켰습니다.

 

학습 데이터 양 및 다양성 증가

GPT 모델의 학습은 대규모 텍스트 데이터셋을 기반으로 이루어집니다. 새로운 버전의 GPT는 이전 버전보다 더 큰 데이터셋으로 사전 학습되는 경우가 있습니다. 이는 모델이 더 다양한 문맥과 패턴을 학습할 수 있게 하며, 보다 자연스러운 문장 생성 및 의미 파악 능력을 갖출 수 있습니다. 모델의 성능 향상을 위해 학습 데이터의 양과 다양성이 늘어났습니다. 이를 통해 모델은 더 많은 지식을 습득하고, 더 다양한 시나리오에 적용 가능하게 되었습니다.

 

학습 알고리즘 개선

세대가 지날수록 기계 학습 알고리즘의 개선이 이루어졌습니다. 이러한 개선을 통해서 모델은 더 효율적으로 학습할 수 있게 되었고, 성능 향상을 이루어냈습니다.

일반화 능력과 적응성

후속 버전에서는 모델의 일반화 능력과 적응성이 높아졌습니다. 이를 통해 새로운 문제나 상황에 대해서도 빠르게 적응하고, 유용한 응답을 제공할 수 있게 되었습니다. 높은 버전의 GPT가 더 많은 데이터를 통해 보다 정교한 언어 모델이 구축되기 때문입니다. 따라서, 더 높은 버전의 GPT는 더욱 뛰어난 자연어 처리 능력을 갖출 수 있으며, 더 자연스럽고 의미 있는 응답을 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.

 

제공되는 기능 확장

새로운 버전의 GPT는 이전 버전에 비해 새로운 기능과 개선된 특성을 도입할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3에서는 "입력-출력 원문"(prompt engineering)이라는 기술이 도입되었는데, 이는 사용자가 모델의 출력을 원하는 대로 조작하는 데에 사용될 수 있습니다. 따라서, 더 높은 버전의 GPT에서는 이와 같은 새로운 기능이나 개선된 특성이 추가될 수 있습니다. GPT 시리즈의 발전으로 인해 더 다양한 언어 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 텍스트 생성, 번역, 감정 분석 등 전통적인 자연어 처리 작업 외에도, 대화형 인공지능 시스템에서 엔터티 인식, 의도 분류 등 고급 기능이 가능해졌습니다.