ChatGPT-3가 나온지 얼마 되지도 않은 시점에서 ChatGPT-4를 발표하였습니다. 더 많은 발전과 기술력을 가지고 돌아온 ChatGPT-4가 궁금하기도 해서 알아보고 기록으로 남겨봅니다. 물론 공식홈페이지에서 더욱 자세한 내용을 확인할 수 있으니 아래 링크를 남기도록 하겠습니다.
ChatGPT-4의 특징
다중 모달
사용자가 제출한 텍스트와 함께 사진을 처리할 수 있습니다. 아래 이미지에 대해 사용자가 한 질문과 대답이 참 놀라웠는데요.
사용자 : 이 사진의 웃음 포인트가 뭐야? 패널별로 설명해줘.
GPT-4 : 해당 이미지에는 라이트닝 케이블 어댑터가 있는 세 개의 패널이 있습니다.
패널1. 스마트폰 충전 포트에 VGA 케이블(주로 컴퓨터 모니터에 사용되는 큼직한 파란색 15핀 커넥터)이 꽂혀 있습니다.
패널 2. VGA 케이블 사진이 담긴 라이트닝 케이블 어댑터 포장이 있습니다.
패널 3. VGA 케이블 끝에 작은 라이트닝 케이블(주로 아이폰이나 다른 애플 기기 충전용으로 쓰임)의 클로즈업 사진입니다.
해당 사진의 웃음 포인트는 투박한 구형 VGA 케이블을 작은 최신 스마트폰 충전 포트에 연결하는 모순적인 상황에서 나옵니다.
이미지를 가지고 웃음 포인트를 찾아내는 놀라운 능력이 생겼습니다. 이미지를 단순히 설명하는 것에 그치지 않고 사람들만이 가질 수 있을꺼라 생각했던 유머까지 갖추게 된 것 같아 오히려 무섭다라는 표현을 쓰고 싶을 정도네요.
처리 가능 단어수
무료 버전의 ChatGPT에서 3,000 단어 제한 대신 최대 25,000 단어를 사용하여 응답할 수 있습니다. 이는 CatGPT-4가 응답에서 더 많은 문맥을 제공하고 더 큰 텍스트 입력을 처리할 수 있도록합니다.
창작력과 정확도 향상
이전 버전인 ChatGPT-3.5보다 더 정확하고 창의적이며 협력적이라고 합니다. 또한 "사실적인 응답을 생성할 가능성이 40% 더 높다"고합니다. 특히, 미국 변호사 시험을 보게 했을 때, ChatGPT-3에서는 불합격을 하였지만 ChatGPT-4에서는 상위 10%라는 놀라운 성적을 받으며 합격하였습니다. 향후 더욱 더 발전하게 되면 정말 변호사와 판사를 대체할 수 있을지도 모르겠네요.
ChatGPT-3와 ChatGPT-4의 차이점
모델
ChatGPT-3은 transformer 기반 모델이고, ChatGPT-4는 transformer와 convolutional neural networks (CNNs) 및 recurrent neural networks (RNNs)와 같은 다른 기계 학습 모델을 결합한 멀티 모델입니다. 이 조합은 ChatGPT-4가 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록합니다 .
이미지 처리 추가
ChatGPT-3은 텍스트 입력만 처리할 수 있지만, ChatGPT-4는 텍스트 외에 이미지도 처리할 수 있습니다.
매개변수
ChatGPT-3보다 훨씬 더 많은 매개 변수를 가지고 있습니다. ChatGPT-3의 매개 변수 수는 1750억 개이고, ChatGPT-4의 매개 변수 수는 1조 개가 될 예정입니다. 더 많은 매개 변수는 모델이 더 많은 데이터를 처리하고 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록합니다. 이는 모델이 더 정확한 예측을 수행하고 더 나은 결과를 생성할 수 있도록합니다
단어 처리능력
ChatGPT-3보다 더 많은 단어를 처리할 수 있으며, 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. ChatGPT-4는 무료 버전의 ChatGPT의 3,000 단어 제한 대신 최대 25,000 단어를 사용하여 응답할 수 있습니다. 이는 대화형 챗봇이 더 큰 텍스트 입력을 처리하고 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있도록합니다.
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