GPT-4, 진정한 AI 혁명을 가져올 것인가?

GPT-3가 소개된 지 거의 3년이 지났습니다. 2020년 5월에 소개된 이후, AI 텍스트 생성 모델은 인간이 작성한 것처럼 보이고 들리는 텍스트를 생성하는 능력으로 많은 관심을 받았습니다. 이제 GPT-4는 2023년 초에 출시될 것으로 예상됩니다.

GPT-4에 대한 기대감이 높은 가운데, 정확한 세부 사항은 여전히 불분명합니다. OpenAI는 GPT-4의 기능이나 능력에 대해 공개적으로 많은 정보를 공개하지 않았습니다. 그러나 최근 AI 분야, 특히 자연어 처리(NLP)에서 이루어진 발전은 GPT-4에서 무엇을 기대할 수 있는지에 대한 단서를 제공할 수 있습니다.

GPT란 무엇인가?

세부 사항에 들어가기 전에, GPT가 무엇인지 먼저 정의하는 것이 도움이 됩니다. GPT는 생성적 사전 학습 트랜스포머(Generative Pre-trained Transformer)를 의미하며, 인터넷에서 उपलब한 데이터를 사용하여大量의 기계 생성 텍스트를 생성하는 딥러닝 신경망 모델입니다. GPT-3는 이 기술의 세 번째世代이며, 현재 사용할 수 있는 가장 先進的な AI 텍스트 생성 모델 중 하나입니다.

GPT-3를 시리 또는 알렉사와 같은 보이스 어시스턴트와 비교해 볼 수 있습니다. 그러나 규모가 훨씬 더 크습니다. 알렉사에게 노래를 재생하거나 시리에게 텍스트를 입력하도록 요청하는 대신, GPT-3에게 500단어의 기사를 작성하거나 1분 안에 100개의 소셜 미디어 게시물 아이디어를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 사용자에게 필요한 것은 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하는 것입니다. “창의力的 중요성에 대한 500단어의 기사를 작성하세요”와 같은 프롬프트를 제공하는 경우, GPT-3는 거의 모든 것을 작성할 수 있습니다.

GPT-3는 일반 대중에게 출시된 이후 많은 비즈니스 응용 프로그램을 찾았습니다. 기업은 텍스트 요약, 언어 번역, 코드 생성 및 거의 모든 작성 작업의 대규모 자동화를 위해 이를 사용하고 있습니다.

그러나 GPT-3는 완벽하지 않습니다. 특히 복잡한 주제에 대한 긴 텍스트를 작성하도록 요청할 때 문제가 발생합니다. 예를 들어, 웹사이트에 대한 컴퓨터 코드를 생성하도록 요청하는 경우, 올바르지만 최적화되지 않은 코드가 반환될 수 있습니다. 따라서 인간 코더가 개선해야 합니다. 이는 큰 텍스트 문서에서도 마찬가지입니다. 텍스트의 양이 클수록, 오류가 발생할 가능성이 더 높습니다.

간단히 말해서, GPT-3는 인간 작가 또는 코더의 완전한 대체品이 아닙니다. 대신, 많은 시간을 절약할 수 있는 작성 도우미로 간주되어야 합니다.

더 많은 매개변수 = 더 나은 성능?

AI 모델은 매개변수를 사용하여 예측을 만듭니다. AI 모델의 매개변수는 학습 과정을 정의하고 출력에 대한 구조를 제공합니다. 일반적으로 AI 모델의 매개변수의 수는 성능의 척도로 사용됩니다. 매개변수가 많을수록, 모델은 더 강력하고, 매끄럽고, 예측 가능합니다. 이는 스케일링 가설에 따라서입니다.

예를 들어, 2018년에 출시된 GPT-1은 1.17억개의 매개변수를 가지고 있었습니다. 1년 후에 출시된 GPT-2는 12억개의 매개변수를 가지고 있었습니다. GPT-3는 매개변수의 수를 175억으로 높였습니다. 2021년 8월에 와이어드와의 인터뷰에서, Cerebras의 창립자이자 CEO인 Andrew Feldman은 GPT-4는 약 100조개의 매개변수를 가질 것이라고 언급했습니다. 이는 GPT-3보다 100배 더 강력한 모델이 될 것입니다.

그러나 Feldman의 주장은 사실이 아닐 수도 있습니다. 매개변수의 수가 많을수록, 모델을 훈련하고 미세 조정하는 비용이 더 많이 듭니다.

GPT-4는 무엇을 할 수 있을까?

OpenAI가 새로운 발표를 하거나 GPT-4를 출시할 때까지, 우리는 어떻게 GPT-4가 GPT-3와 다를지에 대해 추측할 수밖에 없습니다. 그러나 몇 가지 예측을 할 수 있습니다.

GPT-4는 텍스트 전용 모델일 가능성이 높습니다. 인간은 다양한 오디오, 시각, 텍스트 입력이 있는 멀티 센서리 세계에서 살고 있습니다. 따라서, 결국에는 다양한 입력을 통합할 수 있는 멀티모달 모델이 개발될 것입니다.

GPT-4는 더 이상 정교한 프롬프트에 의존하지 않을 것입니다. GPT-3의 한 가지 단점은 텍스트 프롬프트가 작성된 결과를 얻으려면 정교하게 작성되어야 한다는 것입니다. 프롬프트가 잘 작성되지 않은 경우, 결과는 부정확하거나 유해할 수 있습니다. 이는 “정렬 문제”라고 알려진 문제입니다. AI 모델은 사용자의 의도를 완전히 이해하지 못합니다. AI 모델은 인터넷의 텍스트 데이터셋을 사용하여 훈련되므로, 인간의 편향, 거짓, 및 편견이 텍스트 출력에 포함될 수 있습니다.

그러나 개발자들이 정렬 문제를 해결하기 위해 진행하고 있는 작업이 있습니다. InstructGPT는 GPT-3의 더 발전된 버전으로, 인간의 피드백을 사용하여 사용자의 의도에 따라 더 잘 작동합니다.

GPT-4는 인간을 대체할 수 있을까?

GPT-4의 약속에도 불구하고, 인간 작가 또는 코더를 완전히 대체할 수 있을지는 미지수입니다. 매개변수 최적화, 멀티모달리티, 정렬 등 많은 작업이 남아 있습니다. 진정한 인간의 이해를 가진 텍스트 생성기를 개발하기까지는 많은 시간이 걸릴 것입니다.

그러나 GPT-4에 대한 기대감은 여전히 높습니다. 매개변수 최적화는 더 강력한 모델을 만들 것입니다. 또한, 개선된 정렬은 GPT-4를 더 사용자 친화적으로 만들 것입니다.

또한, 우리는 아직 AI 도구의 개발과 채택의 초기 단계에 있습니다. 더 많은 사용 사례가 발견되고, 사람들이 AI를 사용하여 작업에 대한 신뢰와 편안함을 얻을수록, 우리는 거의 모든 비즈니스 분야에서 AI 도구의 광범위한 채택을 볼 것입니다.