GPT-3와 GPT-4 비교

OpenAI의 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT) 시리즈는 텍스트를 생성할 수 있는 인공 지능 언어 모델입니다. 수백만 개의 매개변수와 인터넷의 방대한 데이터 세트를 사용하여 주어진 프롬프트에 따라 사람과 같은 응답을 생성할 수 있습니다. GPT-3가 출시되었을 때 기술 업계에서 많은 주목을 받았습니다. 이러한 이유로 GPT-3는 전문 분야와 일상 생활에서 모두 사용되는 기술이 되었습니다. 

2023년 3월 14일에 출시되는 GPT-4 모델은 GPT-3의 모든 기능을 더 높은 성능으로 수행할 뿐만 아니라 이미지 생성 등의 새로운 기능도 제공합니다.

GPT-3과 GPT-4의 차이점을 함께 살펴보겠습니다.

TL;DR

• 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT) 시리즈는 텍스트를 생성하도록 설계된 인공 지능 언어 기술입니다.
• GPT-3는 1,750억 개의 파라미터로 대부분의 텍스트 기반 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
• GPT-4는 GPT-3의 모든 기능에 더해 시각적 입력도 분석할 수 있습니다.
• GPT-4는 모든 영역에서 이전 제품보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• 앞으로 GPT-4가 일상 생활에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
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사전 학습된 생성형 트랜스포머

생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 방대한 양의 데이터로 학습되어 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. GPT 시리즈는 텍스트 생성, 텍스트 번역, 질의응답, 의역 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. GPT 시리즈는 데이터와 딥러닝을 사용하여 입력에 응답하고 다음 단어와 관련 주제가 무엇인지 예측합니다.

GPT 모델은 어떤 용도로 사용되나요?

GPT 모델은 자연어 처리(NLA)와 딥러닝을 사용하여 기사, 시, 스토리, 뉴스 리포트, 대화, 텍스트 요약, 의역 등을 생성하는 데 사용되었습니다. GPT 모델은 사용자의 입력을 통해 학습할 수 있습니다.

GPT-3

GPT-3는 1,750억 개의 학습 파라미터와 570GB의 텍스트 데이터로 대부분의 작업을 수행할 수 있습니다. 언어 구조로 학습되었기 때문에 문장과 단락을 생성할 때 오류율이 낮습니다. GPT-3는 인간의 언어 외에도 프로그래밍 언어로 학습합니다. 따라서 GPT-3에게 어떤 프로그래밍 언어로든 간단한 프로그램이나 중급 수준의 프로그램을 코딩하도록 요청하면 빠르게 코딩을 수행합니다.

GPT-4

GPT-4(Generative 사전 학습 트랜스포머 4)는 OpenAI에서 개발한 가장 진보된 자연어 처리 모델입니다. 텍스트와 시각적 입력을 이해하고 생성할 수 있는 강력한 모델입니다. GPT-4는 GPT-3가 할 수 있는 모든 작업을 오류 없이 더 빠르게 수행할 수 있습니다. GPT-3에서 출력을 개발하려면 간단한 입력을 입력해야 하지만, GPT-4는 더 복잡한 프롬프트와 질문을 이해하고 더 정확하게 출력을 생성할 수 있습니다.

GPT-4의 가장 흥미로운 기능은 텍스트와 시각적 입력을 모두 생성할 수 있다는 점입니다. 즉, GPT-4는 이미지와 그에 대한 질문을 분석하여 답을 제공할 수 있습니다. 따라서 텍스트와 시각적 출력을 모두 생성해야 하는 모든 사용자에게 매우 강력한 도구입니다. 예를 들어, 특정 이미지에 대한 자세한 보고서를 생성해야 하는 경우 GPT-4를 사용하면 빠르고 정확하게 보고서를 작성할 수 있습니다.

GPT-4는 정확한 텍스트 출력을 생성해야 하는 모든 사용자에게 매우 유용합니다. GPT-4는 오류나 오타 없이 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다. 따라서 많은 양의 텍스트를 빠르게 생성해야 하는 모든 사용자에게 이상적인 도구입니다.

GPT-3 대 GPT-4

GPT-4는 GPT-3보다 더 창의적이고 일관된 모델이며 이미지가 포함된 긴 텍스트를 생성할 수 있습니다. 모든 성능 테스트에서 GPT-4는 정확도와 속도 면에서 이전 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 이러한 성능 향상은 GPT-4가 GPT-3보다 더 많은 수의 매개변수를 가지고 있기 때문입니다. 또한 GPT-4는 훨씬 더 큰 데이터 세트에서 학습되었기 때문에 모델이 언어의 뉘앙스를 더 잘 포착할 수 있습니다.

GPT-4는 더 긴 출력

GPT-3는 약 3,000개의 단어로 답변할 수 있는 반면, GPT-4는 25,000개 이상의 단어로 답변할 수 있습니다. 따라서 챗봇이나 짧은 대화로 GPT-4의 용량을 파악하는 대신 책 한 권을 집필해 볼 수 있습니다. GPT-4는 처리 용량으로 인해 지정한 주제에 대한 책을 몇 분 안에 쓸 수 있습니다.

더 창의적인 GPT-4

GPT-4는 공상 과학 소설, 공포 시나리오, 단편 영화 스토리, 게임용 사이드 퀘스트 스토리, 캐릭터 개발에 초점을 맞춘 대본, 시와 같은 콘텐츠를 빠르게 제작할 수 있습니다. GPT-4는 이전 버전보다 더 큰 데이터와 더 많은 매개 변수를 지원하므로 창작 글쓰기 분야에서 훨씬 더 발전했습니다.

언어와 함께 더 나은 GPT-4

이전 버전과 마찬가지로 GPT-4는 다양한 언어의 문법 및 문학적 구조를 사용하여 학습되었습니다. OpenAI는 26개 언어로 57개 주제를 다루는 14,000개의 객관식 문제로 구성된 MMLU를 사용하여 GPT-4의 언어 능력을 테스트했습니다. GPT-4는 26개 언어 중 26개 언어에서 GPT-3보다 성능이 뛰어나며, 26개 언어 중 24개 언어에서 다른 주요 언어 모델보다 성능이 뛰어납니다.

GPT-4 시각 입력 생성

GPT-4가 GPT-3보다 나은 가장 큰 특징은 시각적 입력을 이해하고 사용자의 프롬프트에 따라 시각적 입력을 분석할 수 있다는 점입니다. GPT-4의 새로운 기능은 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 온라인 판매 사이트에서는 챗봇에 시각적 입력 기능을 추가하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 따라서 고객이 제품에 문제가 있을 때 챗봇을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

GPT-4에서 무엇을 기대할 수 있나요?

GPT-4는 이전 모델보다 더욱 발전된 인공지능 언어 모델인 만큼 사용자들의 기대도 커지고 있습니다. GPT-4는 새롭게 출시된 모델인 만큼, GPT-4의 잠재력을 최대한 활용하는 애플리케이션이 곧 개발될 예정입니다.

성능 향상

GPT-4는 이전 버전인 GPT-3보다 500배 더 많은 매개변수를 가지고 있습니다. 이러한 이유로 GPT-4의 성능, 처리 속도, 출력 품질, 복잡한 작업 완료 능력이 더 높습니다. 즉, GPT-4 사용자는 더 나은 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다. 즉, GPT-4는 이전 버전보다 더 선명하고 긴 텍스트를 생성할 수 있습니다. 또한 GPT-4는 더 복잡한 문장을 더 능숙하게 이해하고 생성된 텍스트 내에서 일관성을 더 잘 유지할 수 있습니다.

OpenAI는 변호사 시험인 사법시험과 법학적성시험(LSAT), 대학 입시를 위한 수능과 같은 사람들을 위해 고안된 시험으로 GPT-4의 성능을 측정했습니다. GPT-4는 이들 시험에서 상위 10%에 속할 정도로 좋은 결과를 얻었습니다. GPT-3는 이들 시험 중 최하위 10%에 속했습니다.

일상 생활에 미치는 영향력 확대

GPT-4의 성능 테스트에 따르면 대부분의 작업을 완료할 수 있습니다. 이러한 이유로 GPT-4는 앞으로 더 실용적인 용도로 사람들에게 도움이 될 것이라고 말할 수 있습니다.

학습 과정을 개선하고 더 효과적으로 학습하기 위해 교사는 GPT-4를 사용하여 수업의 질을 개선하고 학생들을 더 잘 안내할 수 있습니다. 개발자는 GPT-4를 사용하여 애플리케이션을 개발하고 프로그램에서 버그를 찾을 수 있습니다. 코드를 작성하는 동안 실수를 한 경우 GPT-4가 해당 코드를 수정하고 실수를 설명할 수 있습니다. 또한 작가는 GPT-4를 사용하여 고품질 콘텐츠를 생성하고 작업량을 간소화할 수 있습니다.

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