챗GPT4 성능 변화에 최대한 요약하면서도 핵심에 대한 예제들과 함께 안내합니다. 다른 요약글에 비해 지루하게 길수도 있지만 직접 활용할 때 도움이 되는 부분들은 디테일하게 확인했습니다.
사용법은 기존의 챗GPT와 모델 선택하는 방법에는 큰 차이가 없습니다.
마이크로소프트 빙과 챗GPT GPT-4 모델에 대한 비교테스트 글도 확인하세요.
챗GPT4 주요 개선 사항 요약
기존 버전인 챗GPT 3.5 에 비해 향상된 부분이 많습니다. 성능적인 부분에서 답변의 깊이와 추론 능력이 상당히 발전하였고, 텍스트 입력만 가능했던 부분이 개선되어 이제는 이미지를 입력하여 이미지 내용을 분석하고 추론하는 능력을 추가했습니다. 창의성 부분에서도 상당한 발전이 보입니다.
더구나 한국 사용자들에게 있어 챗GPT 활용에 문제였던 한국어 처리 능력이 다소 발전하였습니다. 또한, 개인적으로 가장 답답했던 많은 량의 텍스트를 입력하면 처리를 못했는데, 처리할 수 있는 텍스트 분량이 대폭 늘어나 보고서, 책, 매뉴얼등을 요약할 때 아주 효과적입니다. 챗GPT4 성능 변화중 가장 마음에 드는 부분입니다.
- 추론 능력의 향상과 디테일한 답변
- 이미지 입력과 분석 가능 (서비스 준비중)
- 챗GPT3.5 보다 많은 텍스트 처리가 가능
- 언어 표현 능력 향상 (한글 처리 향상)
- 대폭 발전한 창의성
하지만 아직 문제점은 있습니다.
- 하지만 더 늦어진 속도
- 최신성은 여전히 업데이트되지 않음 (2021년 10월 이전 데이터 기준)
- 4시간 동안 100개의 질문만 처리 가능 (2023년 3월 18일 기준 3시간동안 25개로 조정됨)
- 유료사용자만 사용 가능
- 여전히 완벽하지 않은 대답으로 틀린 결과가 제법 있다는 점
간략하게 정리해 본 챗GPT4 성능 변화 내용이었고, 아래부터 세부적으로 변경 내용을 확인하겠습니다.
챗GPT4 사용법 및 성능, 속도 비교
챗GPT4 사용법
기본적인 챗GPT4 사용법은 기존과 같습니다. 단, 화면 상단의 모델 선택에서 GPT-4를 선택한 후 사용하셔야 합니다. 챗GPT4는 유료사용자만 사용이 가능하며, 현재 4시간 동안 100개의 질문까지만 사용이 가능합니다. GPT-4 모델로 100개의 질문이 끝나면 다른 모델로 바꿔 이용하시다가 다시 4시간 후에 GPT-4모델로 변경하여 이용하셔도 됩니다. (* 3월18일 추가 – 챗GPT4 사용량이 많아선지 현재는 3시간에 25개로 제한을 걸었네요. 사용량에 따라 질문량을 조절할 것으로 보입니다.)
챗GPT4 사용법중 이미지 입력 기능은 현재 공개전이라 후에 공개되면 다시 업데이트하겠습니다.
챗GPT4 성능 및 속도 비교
챗GPT4 사용법도 중요하지만, 성능 업그레이드에 앞서 한국인처럼 성격 급한 사람에게 속도만큼 중요한 건 없습니다. 안타깝게도 챗GPT4 답변 속도는 기존보다 상당히 떨어지는 결과를 보여줍니다. 답변 능력과 답변 내용의 퀄리티는 발전했지만 답변 속도는 두 배 더 늦어졌다는 느낌입니다.
우선 OpenAI에서 모델별로 안내하는 챗GPT 모델별 속도와 답변 결과 퀄리티 안내입니다.
앞의 사진과 같이 디폴트 모드(Default/GPT3.5) 답변 속도면에서 가장 빠르나 답변이 간소하고 평이한 수준이고 챗GPT-4 모드는 속도는 굉장히 느리지만 답변의 양과 깊이면에서 뛰어나다는 점을 알 수 있습니다. 하지만 안내와 달리 테스트에선 레거시 모드가 답변의 깊이(위의 표상 ‘간결’)가 낮다보니 답변의 양이 적어 속도가 가장 빠른 편이었습니다.
말로 하기보다 실제 질문으로 속도와 답변 내용을 확인해 보았습니다. 여러 테스트를 했지만 블로그라는 한계상 대중적이며, 약간의 전문성이 필요한 질문으로 결과물을 확인해 보았습니다.
질문) 영화 인터스텔라에서 표현한 블랙홀의 개념에 대해 설명해.
<이미지 확대가 안되시면 이미지 클릭후 오른쪽 버튼 매뉴에서 새 탭에서 이미지 열기를 이용하세요.>
챗GPT4 모델이 답변 속도는 1분 이상으로 느린 편이지만, 확실히 영화의 내용과 과학적 접근, 블랙홀에 대한 설명이 다른 모델에 비해 돋보입니다. 기본 모드인 디폴트 모델은 답변 속도는 15초 정도로 준수하고 영화의 내용에 충실한 반면 블랙홀의 설명에 관해서는 낮은 수준의 답변입니다. 레거시 모델은 11초의 굉장히 빠른 답변을 주었으나, 답변 충실도가 굉장히 낮고 문장의 구성도 어색한 편입니다.
한글 질문시 답변이 끊기거나 내용 충실도가 낮아 영문 질문/영문 답변으로 얻은 답변입니다. 속도면에서도 각 5~10초 정도 한글 답변이 늦고 답변도 짧았습니다.
챗GPT4 인공지능 성능의 대폭 향상
챗GPT4 사용법 인공지능 성능이 어디까지 개선되었는지 OpenAI자료를 통해 확인이 가능합니다. 미국의 변호사 시험, SAT 테스트, 의사 면허 시험등 모의 시험 결과 기존 챗GPT가 중하위권에 해당했다면 챗GPT4는 대부분의 시험에서 상위 10%에 해당하는 결과를 보였습니다. 이제 전문성면에서는 일반적인 인간 수준은 넘어서는 것으로 판단됩니다. 인간보다 우수한 인공지능의 등장이 얼마남지 않았습니다.
아래 표는 미국 기준으로 순위가 백분율로 표현되어 있습니다.
챗GPT4 성능 비교 – 한국어 표현 능력 향상
이전보다 한국어 표현 능력이 조금 발전했습니다만 크게 체감되지는 않습니다. 다만 좀 더 매끄럽고 이해하기 쉬운 문장을 만들어 주고, 특히 평상시 쓰지 않던 어휘가 많았던 기존 버전에 비해 훨씬 일상 어휘의 표현으로 다듬어진 느낌입니다. 기존 챗GPT 3.5에 비해 얼마나 좋아졌는지 아래 표로 확인하세요. 한국어는 챗GPT3.5에 비해 약 7% 정도 향상되어 아직은 갈 길이 멀어 보입니다. 영어 수준은 자연어에 꽤 근접해 가고 있네요.
다양한 언어 비교 결과가 있었지만 바쁜 분들을 위해 간략하게 축소했습니다. 챗GPT 3.5가 영문 처리가 70.1% 였다면 챗GPT4는 무려 85.5% 입니다. 중국어는 80.1%, 일본어는 79.9%, 한국어는 이제 77%까지 언어 표현이 가능하다고 합니다.
챗GPT4 이미지 처리와 분석
챗GPT4 성능중 가장 큰 발전은 이미지 분석 능력입니다. 챗GPT의 활용 범위가 더욱 넓어지고 현실에서 가장 이용할 만한 기술입니다. 하지만 아직 적용되지 않아 실제 결과를 볼 수 없습니다. 하지만 샘플로 공개된 결과에서 꽤 놀라운 능력을 보여줍니다. 사진의 내용을 정확하게 분석하는 편입니다. 이미지 입력이 가능해지면 표나 그래프, 논문등을 분석하는 실무에 유용해 보입니다. 심지어 교과서 문제 풀이도 가능하겠군요.
01) 1번 샘플 휴대폰에 충전포트에 장난삼아 VGA케이블을 연결하고 케이블안에 라이트닝 케이블을 숨긴 사진
챗GPT4의 답변:
이미지는 3개의 패널이 있는 “Lightning Cable” 어댑터 패키지를 보여줍니다.
패널 1: VGA 커넥터(일반적으로 컴퓨터 모니터에 사용되는 대형 파란색 15핀 커넥터)가 충전 포트에 연결된 스마트폰.
패널 2: VGA 커넥터 그림이 있는 “Lightning Cable” 어댑터 패키지.
패널 3: 끝에 작은 Lightning 커넥터(iPhone 및 기타 Apple 장치 충전에 사용)가 있는 VGA 커넥터 클로즈업.
이 이미지의 유머는 크고 오래된 VGA 커넥터를 작고 현대적인 스마트폰 충전 포트에 연결하는 부조리에서 비롯됩니다.
02) 택시뒤에 매달려 다림질하는 유머 이미지
챗GPT4의 답변:
이 이미지의 특이한 점은 움직이는 택시에 매달린 남자가 다리미판으로 옷을 다림질하고 있다는 점이다.
03) 가장 놀라운 게 이제 공부할 필요가 없어질 듯도, 이미지에 표와 설명을 완벽하게 인지하고 문제까지 풀이합니다.
챗GPT4의 답변:
질문 I.1.a에 답하려면 가로 좌표 x로 특징지어지는 전도성 막대의 모든 지점에서 온도 T(x)를 표현해야 합니다. T(0) = T0 및 T(L) = Tb가 주어집니다.
고정 영역의 경우 막대의 1차원 열 전도에 대한 열 방정식은 다음과 같습니다.
d²T/dx² = 0
한 번 적분하면 다음을 얻습니다.
dT/dx = C₁
두 번째 적분:
T(x) = C₁x + C₂
To 상수 C₁ 및 C₂를 결정하려면 경계 조건을 사용합니다.
T(0) = T0, 이는 C₂ = T0을 제공합니다
. T(L) = Tb는 C₁ = (Tb – T0) / L을 제공합니다
. 마지막으로 T( x)는 다음과 같습니다.
T(x) = (Tb – T0) * (x / L) + T0
이것은 기울기가 (Tb – T0) / L인 전도성 막대를 따라 선형 온도 프로필을 나타냅니다.
이외의 다양한 샘플이 있습니다. 챗GPT4의 이미지 분석 능력에 대해 궁금하시다면 아래 페이지에서 확인하세요.
챗GPT4 성능 변화 – 더 많은 텍스트 처리가 가능
챗GPT4 성능 변화중 저는 이게 좋더군요. 요약 기능을 활용할 때 불편한 점은 3,000단어 이상 입력하면 입력치 초과로 에러가 났으나 이제 25,000단어(A4 약 50장 분량)까지 입력이 가능합니다. 약 8배 이상 향상되었습니다. 왠만한 보고서는 그냥 입력하고 요약 요청하면 된다는 뜻입니다. 이전에 3,000 단어씩 끊어 붙이던 불편함이 해소되었네요.
제가 왜 이 부분이 가장 좋냐는 표현을 했냐면 챗GPT를 정말 심도있게 사용하는 방법은 두 가지로 보기 때문입니다. 바로, 챗GPT를 학습 시키는 방법과 프롬프트 엔지니어링입니다.
가장 중요한 부분이 학습입니다. 무작정 데이터를 요구하기 방법보다 내가 얻고자 하는 답변의 관련 내용을 미리 입력시키고 답변을 요구하면 답변이 품질이 굉장히 높아집니다. 챗GPT를 궁극으로 이용하시겠다면 이 부분이 굉장히 중요하다고 봅니다.
하지만, 이전까지는 학습할 데이터를 입력하기에 분량도 부족하고, 억지로 끊어서 학습시켜봤자 단어수의 한계로 챗 한도가 되어 답변을 얻기 힘든 점이 있었습니다. 이번 챗GPT4 업데이트로 이런 부분이 많이 해소되어 왠만한 PDF 보고서 분량은 밀어넣고 답변을 추론하기에 굉장히 편리해 졌습니다.
후에 꼭 프롬프트 엔지니어링과 챗GPT4 학습에 관한 글 업데이트 하겠습니다.
챗GPT4 성능 변화 더 높아진 정확도와 추론 능력
챗GPT 사용법 활용하며 많은 사람들이 답변 신뢰도면에서 틀린 답도 뭔가 그럴싸하게 포장한 답변을 주어 어라라 하던 경험이 있으실 겁니다. 혹자는 ‘그럴듯한 X소리 생산기’라고 웃지못할 표현을 해주셨는데 이런 문제점을 인식했는지 정확도와 추론 능력을 대폭 개선했습니다. 거짓 답변을 최소화하고 코딩 능력이나 창조력을 대폭 높혀 보다 정확한 답변을 제공하고 있습니다만 여전히 일반 사용자 입장에서 바로 체감하긴 힘든 부분이어서 좀 더 지켜 볼 필요가 있습니다. 코딩하시는 쪽에선 많이 개선되었다는 의견입니다.
특히 굉장히 신뢰도가 낮았던 역사 관련 오답들과 과학/기술 분야, 교육과 관련된 질문들에 대한 답변 능력은 꽤 발전한 것을 보입니다. 과학과 역사의 정확도가 처음으로 80% 이상의 정확도를 보여줍니다. 하지만 여전히 20%의 오답 가능성을 가지고 있다는 반증이기도 합니다.
아래는 챗GPT4 성능 변화중 정확도를 측정한 것으로, 초록색 그래프가 현재 사용되는 챗GPT4의 성능이며 파란 계열이 기존 모델입니다.
창의력 부분의 개선
창의력 부분에서도 많은 개선을 해 창작등의 질문에 보다 유연한 답변을 얻을 수 있습니다. 특히 작가나 유튜브 스크립트, 동화책등을 제작하는데 좀 더 나은 결과물을 기대할 수 있게 되었습니다.
아래 예처럼 조금 복잡한 명령에도 규칙을 지키면서도 어색하지 않은 문장을 만들어 내는 것으로 보아 한층 더 발달된 모델임은 분명한 것 같습니다. 이전까지만 해도 저런 규칙은 학습시키지 않으면 엉뚱한 결과물이 나오는 사례가 많았습니다.
챗GPT를 보다 편리하게 활용하는 방법들
챗GPT4 사용법 – 성능 비교를 마치며
현재 OpenAI에서 발표한 자료를 확인하면 많은 개선점이 보여집니다. 이미지 입력 기능은 아직 공개 전이고, 일반 사용자가 크게 체감할만한 부분은 없지만 내부 성능이 긍정적 방향으로 크게 개선된 것은 알 수 있었습니다. 하지만 아직은 크게 만족할만한 무언가는 부족하고, 빙에 챗GPT가 탑재되며 챗GPT 유료 가입에는 여전히 의문입니다.
하지만, 하루하루 다르게 발전하고 투자가 집중되는 생성 인공지능의 변화는 정말 아찔할 정도로 틈을 주지 않는 느낌입니다. 제가 요즘 자주 표현하는 단어인데 정말 ‘어질어질’할 정도로 변화가 겉잡을 수 없을 정도입니다. 몇 달도 안되는 시간동안 검색 시장의 미래의 판도를 OpenAI가 가져가며, 이 분야에서 어쩔줄 모르고 속수무책으로 보이는 구글의 향후 방향도 궁금해집니다.
