오랫동안 기다려온 GPT-4가 출시되었습니다.

수십 개의 트위터 계정과 기술 블로그가 소문난 모델에 열광하면서 과장되었습니다.

저는 ChatGPT Plus를 사용할 수 있는 국가에 있어서 운 좋게도 그것을 가지고 놀 수 있었습니다.

위의 스크린샷에서 볼 수 있듯이 "추론"과 "간결함" 수준이 높은 것을 볼 수 있으며 OpenAI 는 "사전 추론, 복잡한 지침 이해 및 더 많은 창의성이 필요한 작업" 에 탁월하다고 언급합니다 .

이것은 무엇을 의미 하는가?

귀하의 애플리케이션에는 어떤 것을 사용해야 합니까?

먼저 백서에서 직접 GPT-4 모델 의 장점에 대해 이야기하겠습니다 .

GPT-4의 기능

GPT-4의 시험 성적

가장 먼저 눈에 띄는 것은 어려운 시험에서 엄청나게 높은 점수를 받았다는 것입니다.

GPT-4 는 Uniform Bar Examination의 시뮬레이션 버전에서 응시자 상위 10%의 점수를 획득했습니다 .

이 놀라운 성능은 모델의 사전 훈련 과정에서 비롯된 것으로 보입니다.

또한 SAT 읽기/쓰기 및 수학 점수에서 상당히 높은 점수를 받았습니다.

그래도 아이비리그에 가려면 더 높아야 한다.

다국어 기능

기존 기계 학습 벤치마크의 한계 중 하나는 대부분 영어로 작성된다는 것입니다.

다른 언어에서 GPT-4의 기능을 평가하기 위해 연구자들은 57개 주제에 대한 객관식 문제 모음인 Azure Translate를 사용하여 MMLU 벤치마크를 다양한 언어로 번역했습니다.

결과는 GPT-4가 GPT-3.5의 영어 성능 과 라트비아어, 웨일스어, 스와힐리어와 같은 자원이 적은 언어를 포함하여 테스트한 대부분의 언어에 대한 기존 언어 모델을 능가하는 것으로 나타났습니다.

사용자 의도를 따르는 향상된 기능

GPT-4는 이전 모델에 비해 사용자 의도를 따르는 기능이 크게 향상되었습니다.

ChatGPT 및 OpenAI API에 제출된 5,214개의 프롬프트 데이터 세트에서 GPT-4 생성 응답이 프롬프트의 70.2%에서 GPT-3.5 보다 선호되었습니다 .

시각적 입력 기능

GPT-4는 또한 이미지와 텍스트가 포함된 프롬프트를 허용하므로 사용자가 모든 시각 또는 언어 작업을 지정할 수 있습니다.

이 모델은 인터레이스된 텍스트와 이미지로 구성된 입력이 주어지면 텍스트 출력을 생성합니다. GPT-4는 텍스트 전용 입력과 유사한 시각적 입력 기능을 보여 텍스트, 사진, 다이어그램 또는 스크린샷이 포함된 문서를 처리하는 데 능숙합니다.

언어 모델을 위해 개발된 표준 테스트 시간 기술은 이미지와 텍스트를 사용할 때도 효과적입니다.

시각적 입력을 처리하는 기능을 갖춘 GPT-4는 우리가 AI 모델과 상호 작용하고 활용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

GPT-4에는 여전히 몇 가지 제한 사항이 있습니다(GPT3.5에서 개선되었지만).

GPT-4의 한계

신뢰할 수 없는 출력

GPT-4는 이전 모델과 마찬가지로 사실을 "환각"하고 추론 오류를 일으킬 수 있으므로 신뢰할 수 없습니다. 결과적으로 사용자는 GPT-4 생성 출력을 사용할 때 특히 고부담 상황에서 주의를 기울여야 합니다.

가능한 완화 전략에는 인적 검토, 추가 컨텍스트로 AI 접지 또는 고부담 사용 사례를 모두 피하는 것이 포함됩니다.

그러나 gpt-4 점수가 이전 제품보다 높은 것을 볼 수 있습니다.

최근 사건에 대한 제한된 지식

GPT-4의 사전 학습 데이터는 주로 2021년 9월까지의 소스에서 가져오므로 이 날짜 이후에 발생하는 이벤트에 대한 지식이 부족합니다.

결과적으로 GPT-4는 최근 개발에 대한 정확하거나 최신 정보에 대한 도움이 필요할 수 있습니다.

출력의 편향

GPT-4는 해결하고 관리해야 하는 다양한 편향이 있는 출력을 생성할 수 있습니다. 이러한 편향을 완전히 특성화하고 처리하기 위한 노력이 진행 중이며, 광범위한 사용자의 가치, 광범위한 범위 내 사용자 지정 기능, 해당 범위에 대한 대중의 의견을 반영하는 적절한 기본 동작으로 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다.

그러나 많은 사용자들은 OpenAI가 여전히 널리 좌파적이라고 말합니다.

비용

저에게는 비용이 가장 중요한 요소입니다. GPT3.5-turbo는 API 토큰으로 훨씬 저렴합니다(15~30 x) .

• GPT3.5- 터보: 1,000개 토큰당 $0.002
• GPT4: 1,000 토큰당 $0.03 ~ $0.06

따라서 보다 복잡한 추론이 필요하고 긍정적인 ROI를 제공할 수 있는 사용 사례가 필요합니다.

GPT-4 릴리스에 대해 어떻게 생각하시나요?

우리는 소셜 미디어에서 많은 과대 광고를 보았습니다. 많은 분들이 이 사진을 보셨으리라 생각합니다.

이러한 업데이트가 기대에 부응했습니까? 아니면 iPhone 업데이트에 가깝습니까?

데이터와 숫자로 GPT-4 이유를 보는 것은 정말 놀라운 일입니다. 구축 중인 애플리케이션은 이미 흥미롭습니다.

LLM(대규모 언어 모델)이 계속 발전하고 개선됨에 따라 더 발전된 추론, 복잡한 지침 이해 및 출력의 창의성 증가를 기대할 수 있습니다.

인간의 능력을 능가하기까지 얼마나 걸립니까? $20/월에 그 능력을 가질 수 있습니까?

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