OpenAI가 만든 GPT 대규모 언어 모델의 가장 발전된 버전인 GPT-4 최근 도입되면서 이 새로운 반복과 이전 버전인 GPT-3 간의 중요한 차이점이 주목을 받았습니다. GPT-3의 명성 상승은 엄청난 인기를 끌었던 고급 생성 텍스트 챗봇 ChatGPT 의 형태로 이루어졌습니다.
인간과 같은 인상적인 반응과 미묘한 이해는 너무 혁명적이어서 이 기술의 위업이 그렇게 빨리 향상되는 것을 상상하기 어렵지만 GPT-4 훨씬 더 크고 더 나은 기능을 약속합니다. GPT3와 GPT4의 전투는 계속 경쟁이 치열합니다. 두 모델 모두 생성 AI 기술의 기념비적인 업적이기 때문입니다.
이 두 가지 GPT 버전을 직접 사용해 보세요
아래 채팅 상자를 즉시 사용해보고 GPT-4 와 GPT-3를 비교하여 OpenAI 모델이 정확히 어떻게 다른지 더 깊이 이해할 수 있습니다.
GPT-3 및 GPT-4 란 무엇입니까?
GPT(Generative Pre-trained Transformers)는 인공 지능의 현대 발전에 중요한 것으로 입증된 신경망 모델 또는 기계 학습 모델입니다. 이러한 모델과 그 기반이 되는 연결 기술은 ChatGPT 와 같은 도구에 인간과 유사한 상황 이해 및 대화 기능을 제공하여 인간 언어의 뉘앙스를 포착하고 사용자에 대한 도구의 응답에 사용할 수 있도록 해줍니다.
이러한 모델은 대중에게 공개되기 전에 웹 콘텐츠, 서적 등 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습됩니다. 이것이 바로 문맥, 어조, 의미를 파악하도록 가르치는 방법입니다.
GPT-3 및 GPT-4 는 이러한 종류의 기술이 가장 최근에 개발된 것입니다. 이러한 모델 생성을 담당하는 연구실인 OpenAI 팀은 2018년 GPT의 첫 번째 반복이 출시된 이후 LLM(대형 언어 모델)을 발전시키기 위해 노력해 왔습니다.
GPT-1은 질문에 응답하고 정보를 제공하는 능력이 상당히 초보적이었지만 모델은 짧은 5년 만에 큰 발전을 이루었습니다.
직전 버전보다 크게 개선된 GPT-3은 2020년에 출시되었으며 GPT-2보다 10배 이상 더 컸습니다. 이는 개발자가 새로운 정보를 기반으로 성능을 향상시키기 위해 모델을 훈련할 때 미세 조정하는 변수인 인상적인 1,750억 개의 매개변수를 자랑했습니다.
이 숫자를 관점에서 보면, 매개변수가 100억 개에 불과한 Microsoft의 NLG(Turing Natural Language Generation) 모델은 GPT-3 출시 이전에 가장 고도로 훈련된 언어 모델이었습니다.
이전 GPT 모델과 비교하여 GPT-3가 도입한 가장 주목할만한 업그레이드는 기능적 프로그래밍 코드 작성 기능, 더욱 정교하고 미묘한 언어 전달 기능, AI 아트 제작 기능이었습니다. 인간과 같은 반응을 만들고 맥락을 이해하는 능력은 AI 언어 도구에서 혁명적이었고 ChatGPT 즉각적인 센세이션을 불러일으킨 주요 이유 중 하나였습니다.
그렇다면 GPT-4 는 어떨까요? 2023년에는 GPT 시리즈의 최신 버전인 GPT-4 가 공개되었습니다. 이 새로운 반복은 확실히 GPT-3의 기존 강점을 완벽하게 하고 일부 제한 사항을 해결하는 데 큰 도움이 됩니다.
GPT-4 의 가장 인상적인 성과 중 하나는 이미지 입력을 텍스트 프롬프트로 처리하고 그에 따라 응답하는 능력입니다. 이 모델은 ChatGPT Plus 사용자에게만 제공되지만 Microsoft Bing Chat을 사용하면 무료로 사용할 수 있습니다.
LLM(대형 언어 모델)이란 무엇입니까?
가장 기본적인 형태의 LLM(대형 언어 모델)은 자연어 입력을 처리하고 이미 제공된 데이터를 기반으로 단어 문자열로 다음 단어를 제공하는 예측 텍스트 알고리즘입니다. 이러한 모델은 책, 기사, 랜딩 페이지, 소셜 미디어 게시물, 문자 메시지 등과 같은 엄청난 양의 텍스트를 사용하여 고도로 훈련되었습니다.
모델은 이러한 자료를 사용하여 언어 시퀀스를 학습하고 ChatGPT 와 같은 대화형 챗봇 및 기타 AI 도구의 기초를 형성하는 텍스트 패턴을 예측합니다.
그러나 이 방법은 쉽지도 않고 비용도 저렴하지 않습니다. 슈퍼컴퓨터 역할을 하는 거대하고 비용이 많이 드는 서버 팜을 사용하여 이러한 텍스트 자료를 수집한 다음, 접한 시퀀스를 기반으로 예측 텍스트를 "결정"합니다. 또한 개발자는 LLM에 어떤 자료를 제공할지 선택해야 합니다.
자료가 편향되거나 부정확하거나 불완전한 경우 LLM에서 생성된 반응형 텍스트도 마찬가지로 바람직하지 않습니다.
OpenAI란 무엇인가요?
2015년 샌프란시스코의 기술 리더 그룹이 설립한 OpenAI는 비영리 조직으로 시작되었습니다. SpaceX와 Tesla의 억만장자 CEO인 Elon Musk는 Peter Thiel, 현재 OpenAI의 CEO인 Reid Hoffman Sam Altman 등과 함께 회사의 초기 창립을 담당한 저명한 이름 중 하나일 뿐입니다.
이 조직의 주요 목표는 Google 이나 Apple과 같은 대형 기술 회사가 잠재력을 독점하기 전에 인공 일반 지능의 개발을 촉진하는 것이었습니다. 대중이 널리 접근할 수 있는 투명하고 윤리적인 AI를 만들기 위해 이 소규모 회사는 Infosys 및 Amazon Web Services와 같은 실리콘 밸리 투자자로부터 상당한 자금을 확보할 수 있었습니다.
비영리 단체로서의 기능을 거의 불가능하게 만드는 회사의 노력에 드는 비용은 그리 오래 걸리지 않았습니다. 2019년에는 영리 기업으로 전환했으며, 이때 Sam Altman이 CEO로 취임했습니다. Microsoft와의 10억 달러 파트너십을 통해 OpenAI의 기술 중 일부가 거대 기술 기업에 의해 상용화되고 라이선스를 받을 수 있게 되었습니다.
그러나 OpenAI의 상한선 수익 모델은 투자자가 초기 투자의 100배만 회수할 수 있도록 보장하여 "긍정적인 인간 영향" 임무를 우선시하려는 의도로 비영리와 영리 사이의 하이브리드를 만들었습니다.
2022년 11월, 이 회사는 자유롭게 상호 작용할 수 있는 첫 번째 챗봇인 ChatGPT 를 출시한 후 하룻밤 사이에 유명 인사가 되었습니다. 이 도구의 인간과 같은 반응, 끝이 없어 보이는 지식, 창의성을 보여주는 능력은 이전에 챗봇에서 본 것과는 전혀 달랐습니다.
또한 ChatGPT의 인기로 인해 글로벌 기술 회사는 ChatGPT 달성한 것과 경쟁하거나 모방하기 위해 자체 버전의 도구를 출시하기 위해 경쟁하게 되었으며 일부는 HIX.AI 의 HIX Chat 과 같이 이를 능가하기도 했습니다.
2018년 GPT-1이 출시된 이후 조직은 AI 기술 분야에서 획기적인 발전을 계속해 왔으며 생성 AI 도구 분야의 주요 업체 중 하나로 남아 있습니다.
개발의 역사
2018년 2월 OpenAI는 최초의 GPT 모델인 GPT-1을 출시했습니다. 1억 1,700만 개의 매개변수를 사용하여 이 모델을 개발하는 데 사용된 훈련 방법은 대부분 감독되지 않았으며 특정 작업이 규정되지 않은 채 문장에서 다음 단어를 예측하도록 모델을 가르치는 데 중점을 두었습니다.
아직 생성형 AI 텍스트의 초기 형태이기는 하지만, 이 모델은 이해할 수 있는 문장과 심지어 텍스트 단락까지 처음부터 생성할 수 있다는 점에서 당시로서는 여전히 놀랍습니다.
다음 해 OpenAI는 GPT-2를 통해 발명을 개선했습니다. 이 모델의 15억 매개변수는 쿼리와 프롬프트에 대해 더 길고 일관된 응답을 제공할 수 있는 더 정교하고 약간 더 발전된 시스템을 위해 만들어졌습니다. 모델의 언어 능력이 업그레이드되었지만, 그 외에도 두 번째 반복에서는 주목할 만한 성과가 거의 없었습니다.
GPT-1과 GPT-2는 모두 능력과 훈련에 사용된 데이터 세트 측면에서 한계에 직면했습니다. 이는 2020년 GPT-3이 출시되면서 크게 바뀔 것입니다.
GPT-2에 비해 매개변수 수가 엄청나게 증가한 GPT-3은 인간의 글쓰기와 실질적으로 동일한 AI 생성 텍스트를 구현한 최초의 제품입니다. 엄청난 양의 서면 콘텐츠를 사용하여 훈련되어 AI로 작성된 텍스트의 틀을 깨고 자연어 처리(NLP) 기능과 챗봇 기능을 향상시키는 데 사용되었습니다.
이러한 기능은 2022년 11월 GPT-3.5 의 출시로 더욱 미세 조정되어 대중이 액세스할 수 있게 되었습니다. 이는 ChatGPT 만들어진 모델로, 전 세계를 폭풍으로 몰아넣고 빠르게 변화하는 환경에 매우 대중적인 빛을 비추고 있습니다. 챗봇과 AI가 생성한 텍스트의 능력.
GPT-3.5 인공 일반 지능을 향상하려는 OpenAI의 노력에 전 세계의 관심을 불러일으켰으며 단편 소설, 이메일, 시, 대본, 노래, 문자 메시지, 소셜 미디어 콘텐츠, 그리고 훨씬 더.
이 모델과 상호 작용한 기술 분야의 리더와 일반 개인 모두 그 능력에 큰 감명을 받았지만 Sam Altman은 GPT-3 및 GPT-3.5 아직 인공 지능과 컴퓨터의 진정한 잠재력과 미래 성과에 대한 초기 모습일 뿐이라고 대중에게 확신시켰습니다. 언어 학습.
아니나 다를까, 6개월도 채 지나지 않은 2023년 3월에 GPT-4 출시되었습니다. 이전보다 더 창의적이고 협력적일 것을 약속하는 최신 GPT 버전의 개발자는 사용자 쿼리 및 텍스트 프롬프트에 대해 더 안전하고 상세하며 유용한 응답을 제공하는 데 더 많은 관심을 기울였습니다.
놀라운 1조 7600억 개의 매개변수와 훨씬 더 큰 데이터 훈련 세트로 인해 더 큰 일반 지식이 있다는 것은 이 모델이 문제 해결 능력을 향상시키고 더 강력한 전체 맥락을 갖춘 더 긴 텍스트를 제공할 수 있음을 의미합니다.
대중이 모델에 액세스할 수 있게 만드는 것도 OpenAI의 임무 수행에 도움이 되었습니다. 각 모델의 한계와 약점은 산업 전반에 걸쳐 대량 사용과 지속적인 테스트를 통해 매우 빠르게 명확해지기 때문입니다.
OpenAI의 GPT-3과 GPT-4 차별화하는 요소는 무엇입니까?
무엇보다도 숫자는 그 자체로 말해줍니다. GPT-3의 1,750억 개에 비해 새롭고 개선된 GPT-4 100조 개가 넘는 매개변수에서 작동한다는 사실은 향상된 언어 학습, 속도 및 전반적인 성능에 대해 알아야 할 모든 것을 말해줍니다.
LLM이 단일 상호 작용에서 처리할 수 있는 토큰 수인 토큰 제한도 GPT-3과 4 사이에서 크게 개선되었습니다. GPT-4 토큰 제한은 32,000으로 늘어났습니다. 즉, 4개의 입력을 수용할 수 있습니다. GPT-3보다 몇 배 더 길다.
GPT-4 는 훨씬 더 큰 데이터 세트를 사용하여 훈련되었으며, 모델을 더 넓은 맥락에 노출시키고 응답을 학습하고 조정할 수 있는 훨씬 더 미묘한 어조와 언어를 제공했습니다. 이러한 요인으로 인해 GPT-4 보다 정확한 재무 예측을 제공하고 보다 영향력 있는 투자 전략을 수립하며 향상된 사실 정확성을 고려할 수 있습니다.
실제 성능 자체는 GPT-4 모든 사용자에게 큰 도약으로 만드는 엄청난 개선입니다. 이는 이 모델에서 생성된 콘텐츠가 더 안정적이고 비용이 많이 드는 오류가 발생할 가능성이 적다는 것을 의미하기 때문입니다.
글쓰기와 관련하여 GPT-4 생성된 텍스트의 어조, 전달, 스타일 및 음성을 사용자에게 더 효과적으로 제어할 수 있는 것으로 입증되었습니다. 이에 비해 GPT-3은 상당한 재교육을 통해서만 생성된 텍스트 유형을 변경할 수 있었습니다. 예를 들어, 기업은 이제 GPT-4 사용하여 농담을 하는 광고 메시지나 매력적인 소셜 미디어 캡션과 다른 톤으로 전문 이메일의 스타일을 지정할 수 있습니다.
최신 모델은 이러한 상황별 단서를 고려하고 이에 따라 언어를 조정할 수 있으므로 메시징은 다양한 연령대, 구매 행동 및 지리적 위치의 대상 고객에 맞게 맞춤화될 수도 있습니다.
GPT-4 에서는 더 높은 언어 능력과 비판적 사고가 훨씬 더 두드러져 복잡한 브랜드 문제를 해결하고 위험 평가를 수행하며 창의적인 아이디어 생성을 지원할 수 있습니다. 실제로 GPT-4 균일 변호사 시험, LSAT, GRE, AP 시험, AMC 시험, 심지어 소믈리에 시험과 같은 여러 전문 및 학술 시험에서 인상적인 높은 결과를 얻었습니다.
GPT-4 이전 버전을 능가하는 또 다른 측면은 다국어 지원입니다. 시험된 26개 언어 중 24개 언어에서 GPT-4 GPT-3.5 와 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크를 기반으로 한 기타 최신 LLM보다 성능이 뛰어났습니다. 그러나 GPT-4 에 도입된 가장 주목받는 업그레이드 중 하나는 이미지 입력을 텍스트 프롬프트로 처리하는 기능입니다.
그렇습니다. 이제 사용자는 텍스트와 이미지를 입력하여 시각적 또는 언어와 관련된 작업을 지정할 수 있습니다. 이는 주로 그래픽 또는 멀티미디어 콘텐츠로 작업하는 비즈니스 및 전문가에게 큰 도움이 될 것입니다.
두 모델의 가격대에도 차이가 있습니다. GPT-3는 사용자가 12가지 다양한 모델 변형을 실험할 수 있는 OpenAI Playground를 통해 본질적으로 무료로 사용할 수 있지만 GPT-4 에는 재정적 비용이 듭니다. 가격 계획은 프롬프트 토큰 1000개에 대해 $0.03부터 시작하거나, 한 달에 $20에 ChatGPT Plus를 사용하여 모델의 챗봇 변형에 액세스할 수 있습니다.
사용자는 고급 GPT-4 의 이점을 어떻게 누릴 수 있습니까?
GPT-4 여러 산업 전반에 걸친 주요 변화의 촉매제가 되어 기업, 프리랜서, 전문가 및 학생에게 다양한 귀중한 방식으로 영향을 미칠 것을 약속합니다. 다음은 최신 GPT 언어 모델이 비즈니스 관행을 개선하고 생산성과 효율성을 높이는 데 도움을 줄 수 있는 몇 가지 방법입니다.
사이버 공격으로부터 데이터, 자산, 직원을 보호하려는 기업은 GPT-4 사용하여 운영을 모니터링하고, 민감한 정보에 대한 액세스를 추적하고, 패턴을 분석 및 보고하고, 잠재적인 사이버 보안 위협에 대응할 수 있습니다. 이는 특히 은행이나 민간 보안 회사와 같이 귀중한 개인 데이터를 다루는 조직에 대한 소비자의 신뢰를 강화할 것입니다.
이러한 조직은 또한 이 고급 모델을 사용하여 사기 행위를 조기에 감지함으로써 그러한 사고가 발생한 후 복구하는 데 상당한 시간, 비용 및 자원을 절약할 수 있습니다. 불규칙한 구매자 행동과 비정상적인 계정 액세스는 GPT-4 포착하여 관련 직원에게 잠재적 사기에 대해 경고하는 데 사용할 수 있는 활동 중 일부일 뿐입니다.
GPT-4 영업 부서에서 구매자 행동 및 이전 판매 데이터에 대한 정보를 추적하여 특정 제품 및 서비스에 대한 수요와 공급을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 기업이 재고를 더 잘 관리하고, 가격 모델을 계획하고, 효과적으로 광고하고, 돈과 자원을 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GPT-4 개별 학생에게 맞춤화할 수 있는 맞춤형 학습 경험을 제공함으로써 모든 수준에서 현대 교육의 모습을 바꿀 것을 약속합니다. GPT-4 학생 성적, 출석 기록, 기술 성향 등의 데이터를 사용하여 개인의 필요와 능력에 맞게 수업 계획을 조정하여 모든 연령대의 학생들에게 더욱 매력적이고 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다.
가상 쿠키 및 데이터 추적은 현재 가상 쇼핑 경험을 향상시키는 데 도움이 되지만, GPT-4 과거 구매, 웹 브라우저 기록, 개인 선호도 등을 고려하여 온라인 쇼핑 경험을 훨씬 더 높은 수준으로 개별적으로 맞춤화함으로써 이러한 노력을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 이는 소매업체의 매출과 브랜드 충성도를 높일 뿐만 아니라 전반적인 쇼핑 경험을 향상시키고 소비자에게 더 큰 편의성과 편의성을 제공합니다.
의료 분야에서 GPT-4 는 다른 GPT 모델이 자랑할 수 없는 성과를 거두었습니다. 병력을 분석하고 임상 영상을 사용하여 의료 문제를 겪고 있는 환자에게 관련 진단을 성공적으로 제안하고 적절한 치료 과정을 추천할 수 있었습니다. . 이는 의료 전문가가 필요한 진료를 제공하는 데 큰 도움이 될 수 있으며, 특히 시설이 부족한 저소득 지역에서 더욱 그렇습니다.
제조, 물류 등의 산업에서 GPT-4 센서 데이터를 사용하여 향후 장비 유지 관리가 필요할 시기를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 기업은 기능적 문제를 조기에 파악하여 비용이 많이 드는 가동 중지 시간과 비용이 많이 드는 수리를 방지하고 생산성을 향상하고 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다.
마케팅 담당자, 소셜 미디어 관리자 및 콘텐츠 제작자는 GPT-4 의 지식과 언어 능력을 모두 사용하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 가치 제안을 표현하고, 소셜 미디어 캡션을 작성하고, 긴 형식의 기사 및 블로그 게시물을 개발함으로써 GPT-4의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 가독성 측면에서 자연스럽고 인간처럼 들립니다.
저널리즘, 엔터테인먼트, 예술 분야도 GPT-4 의 기능과 역량에 의해 큰 영향을 받을 수 있습니다. 새로운 아이디어를 생성하고, 대안적인 관점을 제공하고, 과거 관행을 분석하는 것은 모두 이 새로운 GPT 모델이 중복되지 않으면서 그러한 생계를 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 방법입니다.
GPT-3 및 GPT-3.5 위의 일부 방식으로 사용자를 지원할 수도 있지만 최신 모델에서는 기능이 눈에 띄게 향상되고 미세 조정되었습니다. 성능, 언어 학습, 데이터 추적, 상황 고려 및 사실적 정확성의 업그레이드로 인해 모델의 전반적인 유용성이 더 폭넓은 직업 및 비즈니스 기능에 더 쉽게 접근하고 관련성이 있게 되었습니다.
GPT-3과 GPT-4 의 한계
능력 목록은 길고 인상적이지만 GPT-3 및 GPT-4 조차도 여전히 특정 기술적 한계로 인해 제한됩니다. 예를 들어 오용과 불쾌한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 인간이 만든 장벽은 유용하고 필요하지만 유효한 질문에 답하는 GPT의 능력을 방해할 수 있습니다.
이는 두 모델 모두에 관련된 문제입니다. 두 모델 모두 실시간으로 정보를 제공하는 기능이 없습니다. 이는 다른 AI 생성 텍스트 도구가 달성할 수 있었던 기능입니다.
GPT 3.5와 GPT 4의 다국어 지원을 살펴보면 두 모델 모두 영어 이외의 언어로 제공할 수 있는 서비스 측면에서 여전히 제한적입니다. 번역의 정확성과 제공되는 언어의 다양성 모두 이와 관련하여 한계로 간주될 수 있으며 이는 두 모델 모두에 계속 장애물이 됩니다.
GPT-4 이미지 입력을 고려하는 주목할만한 기능을 도입했지만 여전히 오디오나 비디오를 프롬프트로 간주할 수 없습니다. 개발자가 GPT-5를 만들 때 고려할 수 있는 기능이길 바라지만 아직 확신할 수는 없습니다.
GPT 모델을 사용하는 대체 도구
ChatGPT GPT 모델의 가장 효율적이고 효과적인 사용이라고 가정하면 용서받을 수 있습니다. 실제로 동일한 기술을 사용하여 다른 기술 경쟁업체가 만든 도구를 결코 과소평가해서는 안 됩니다. 그 중 일부는 상당한 한계와 장애물이 있는 ChatGPT 의 기능과 일치하거나 심지어 능가한다고 쉽게 주장할 수 있습니다.
주목할만한 경쟁자는 GPT-3.5 와 GPT-4 를 모두 지원하는 도구인 HIX.AI 의 HIX Chat 입니다. 이 올인원 챗봇은 커뮤니케이션을 개선하고, 모든 쿼리에 대해 정확하고 인간과 유사한 응답을 제공하며, 사용자와 매력적인 대화를 구축하는 것을 목표로 합니다. ChatGPT 및 다른 많은 동시대 제품과 달리 직접 웹 액세스가 가능하므로 지연이나 제한 없이 실시간으로 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
놀랍게도 PDF를 읽고 콘텐츠를 기반으로 질문에 답하고, 링크가 제공되면 YouTube 동영상을 요약하고, 웹페이지 콘텐츠를 기반으로 상황에 맞는 대화를 구축함으로써 ChatGPT 의 기능을 뛰어넘습니다. 웹 앱은 물론 Google Chrome 과 Microsoft Edge 에 모두 적용할 수 있는 브라우저 확장을 통해 액세스할 수 있습니다.
위의 기능을 자랑하는 다른 챗봇은 없지만 YouChat, Microsoft Bing Chat 및 Perplexity Ask는 GPT-3 또는 GPT-4 사용하는 ChatGPT 의 기능과 일치하거나 능가하는 가장 유능한 챗봇 도구 중 일부에 불과합니다.
GPT의 미래 진화
OpenAI는 현재 많은 기대를 받고 있는 GPT-5 모델 개발에 대부분의 리소스를 투자하고 있지만, 이 모델은 아직 초기 단계에 있으며 아직 적극적으로 교육을 받고 있지 않습니다. 대중에게 출시되기 전에 교육, 시험 및 안전 조치를 모두 구현해야 하기 때문에 이 모델이 빛을 보기까지는 시간이 좀 걸릴 것으로 예상할 수 있습니다.
비디오 및 오디오 기능을 기능 입력으로 통합하려면 미래 GPT 모델을 위한 교육 자료로 웹 코딩과 비디오 미디어를 모두 사용해야 하며, Altman은 향후 버전에서 무엇을 기대할 수 있는지에 대해 질문했을 때 이를 언급했습니다. 서면 텍스트 이외의 다른 입력을 해석하는 능력은 LLM에게 놀라운 혁신이 될 것이며 LLM이 제공하고 달성할 수 있는 범위를 크게 넓힐 것입니다.
이 예측 외에는 미래 모델이 무엇을 달성할 수 있는지에 관해 예측할 수 있는 것이 거의 없습니다. 인공 일반 지능은 여전히 실험적인 분야이기 때문에 새로운 잠재력과 예상치 못한 기능이 갑자기 나타나는 것으로 알려져 있으므로 이러한 고급 장치가 미래에 무엇을 학습하고 적응할 수 있을지 알 수 없습니다.
요약하자면
GPT-3 및 GPT-4 LLM 모두 우리가 알고 있는 인공 일반 지능의 환경을 변화시켜 AI 도구가 미래 사회의 인증된 측면이 될 것이라는 점은 의심의 여지가 없습니다.
이러한 모델의 발전으로 수많은 소비자 요구를 충족하는 다양한 AI 작성 솔루션을 제공하는 강력한 '원스톱 상점'인 HIX.AI 와 같은 총체적이고 획기적인 AI 플랫폼의 기반이 마련되었습니다. GPT-3.5 및 GPT-4 .
두 모델이 출시된 지 3년이 채 되지 않았다는 점을 고려하면 그 차이가 얼마나 극명한지 과소평가하기 쉬울 수도 있지만, 이는 순전히 OpenAI와 HIX.AI 가 그렇게 짧은 시간 내에 얼마나 많은 성과를 달성했는지를 보여주는 증거입니다. 우리는 GPT-5와 미래 모델이 계속해서 AI 도구의 표준을 위한 길을 닦고 우리가 생활하고, 일하고, 창조하고, 협업하는 방식을 변화시키기를 바랄 뿐입니다.