OpenAI의 GPT 4와 GPT 4o는 어떤 차이가 있을까? 먼저 GPT4옴니를 사용하기 위해서는 유료 멤버십이 필요하다.
상호작용
Dall-E(달리)의 이미지 생성 기능, 웹 브라우징, 파이썬 코드 실행등의 통합 도구를 갖추고 있다는 동일점이 있지만 GPT옴니는 이미지 생성, 실시간 데이터 검색, 계산 수행을 더 포괄적이고 상호적인 응답을 제공한다.
챗지피티 대화창의 맥락 기억
같은 사용자와의 여러 상호작용 동안 동일한 맥락을 유지하여 답변 가능하다. 또 이전 대화를 바탕으로 더 개인화되고 일관성 있는 응답 제공이 가능하다.
GPT4의 언어 모델에 비해, GPT 4옴니는 사용자 필요에 따라 특정 작업에 맞게 기능 조절이 가능하다. 예를 들어 블로그를 위한 최신 경제 뉴스를 필요로 한다면 그 요구에 맞춰 응답 가능하다는 것이다.
사용자 맞춤 기능
GPT4 모델과 달리 각 상호작용을 독립적으로 처리하는 것이 아닌 더 맞춤형 조언과 제안 제공이 가능하다.
대화 능력 향상
GPT4옴니는 GPT와 영상 공유, 음성 대화를 통한 실시간 사물 인식, 사물 설명, 해석 등이 더 수월하게 가능했고, OpenAI에서는 이 기능을 가장 하이라이트 하고 있다.
GPT 4 vs GPT 4o 비교
동일한 질문, 조건에서 답변을 비교해봤다.
질문 1
24년 비트코인 얼마까지 오를까요?
GPT 4
2024년 비트코인 가격 예측은 매우 다양합니다. 일부 전문가들은 비트코인이 45,000달러에 이를 것으로 보고 있으며, 다른 예측은 더 낙관적으로 최대 250,000달러까지 상승할 수 있다고 보고 있습니다. 이러한 예측은 비트코인의 공급 감소, 시장 수요, 금융 규제 변화 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다 (BeInCrypto JP) (CoinGecko) (Techopedia) (Cointelegraph). 각각의 예측이 다양한 시나리오와 가정에 기초하고 있으니, 이러한 예측들을 참고할 때는 투자 결정에 주의를 기울여야 합니다. 모든 투자에는 리스크가 동반되므로, 비트코인 투자 역시 신중하게 접근하는 것이 중요합니다.
GPT 4o
2024년에 비트코인의 가격은 여러 전문가들의 예측에 따르면 크게 상승할 가능성이 있습니다. 분석가들은 비트코인이 2024년 말까지 최대 $93,190.68까지 상승할 수 있다고 보고 있으며, 평균적으로 약 $81,358.86 정도로 거래될 것으로 예상하고 있습니다 (Benzinga). Changelly의 분석에 따르면, 2024년 비트코인의 최소 가격은 약 $33,919.41, 최대 가격은 $62,920.62, 평균 가격은 $91,921.83로 예상됩니다 (Changelly). 또 다른 예측에 따르면, 비트코인이 2024년에는 $109,141까지 오를 수 있다는 전망도 있습니다 (CoinCodex). 이러한 예측들은 비트코인의 반감기와 같은 주요 이벤트, ETF의 수요 증가, 기관 투자자들의 유입 등이 주요 요인으로 작용할 것으로 보입니다. 특히 반감기 이후 비트코인의 가격이 더 큰 상승을 보일 것이라는 기대가 높습니다 (Finder Canada) (Cointelegraph). 비트코인의 미래 가격 예측은 다양하지만, 전반적으로 긍정적인 전망이 많으며, 장기적으로는 $250,000까지 오를 가능성도 언급되고 있습니다. 그러나 시장의 변동성과 예측의 불확실성을 항상 염두에 두고 투자 결정을 하는 것이 중요합니다.
같은 질문에 대해 GPT4의 예측 전망과 4o의 전망이 갈렸다. GPT4에서는 45,000~250,000 달러로 예측했으며 총 네 개의 웹사이트를 참조했는데. GPT 4o에서는 참고 사이트 세 군데 Benzinga에서 $93,190.68, Changelly에서 $33,919.41~ $62,920.62, CoinCodex에서$109,141로 장기적 전망으로 최대 250,000달러를 예상해 줬다.
GPT4에 비해 참고 내용이 더 다양해지고, 하나의 답변이 아닌 여러 개의 답변과 결론을 함께 제공해 줬다.
질문 2
Grass io의 grass 포인트에 대한 전망을 알려줘.
GPT 4
Grass.io의 Grass 포인트 시스템은 최근 몇 가지 주요 개선 사항이 있었습니다. 포인트 시스템은 이제 더욱 다양한 계층과 보상이 포함되어 사용자가 더 많은 포인트와 보상을 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 사용자가 친구를 추천하고 이들이 네트워크에서 활동을 유지하면 추가 포인트를 획득할 수 있습니다 (Grass: Earn A Stake in the AI Revolution). 또한, Grass는 안드로이드 및 iOS 앱 출시를 통해 네트워크의 크기와 활성화를 크게 증가시킬 계획입니다. 이러한 앱들은 더 많은 사용자가 네트워크에 참여하게 하여 다운로드 수와 활성 노드 수를 증가시킬 것입니다 (Grass: Earn A Stake in the AI Revolution) (DePIN Hub). Grass 포인트는 네트워크가 공식적으로 출시되면 그 가치가 실현될 예정이며, 포인트는 사용자의 활동에 따라 다양한 보상으로 전환될 수 있습니다. 따라서 현재 사용자들은 Grass 네트워크의 초기 단계에 참여함으로써 미래의 보상 기회를 높일 수 있습니다 (DePIN Hub). 전반적으로, Grass 포인트의 전망은 긍정적으로 보이며, 네트워크의 성장과 함께 사용자에게 지속적인 가치를 제공할 것으로 예상됩니다.
GPT 4o
Grass.io의 Grass 포인트에 대한 전망은 매우 긍정적입니다. Grass는 사용자의 여유 인터넷 대역폭을 활용하여 AI 모델 훈련을 위한 데이터를 수집하는 분산 네트워크입니다. 사용자는 이 네트워크에 기여함으로써 Grass 포인트를 적립하고, 향후 Grass 토큰으로 전환될 수 있습니다. 2024년 전망: 보상 시스템: Grass 포인트는 사용자의 기여도에 따라 티어로 나누어집니다. 예를 들어, 86명을 초대하면 6,000 포인트를 받을 수 있는 에메랄드 티어로 올라갈 수 있습니다 (Grass: Earn A Stake in the AI Revolution).어플 출시: Grass는 곧 Android와 iOS 앱을 출시할 예정이며, 이는 네트워크의 활성 노드 수를 크게 증가시킬 것으로 예상됩니다 (Grass: Earn A Stake in the AI Revolution).에어드롭: 2024년 3월에는 GRASS 토큰의 에어드롭이 예정되어 있어 초기 참여자들에게 큰 이익을 줄 가능성이 있습니다 (Token Metrics). 장기적 전망: Grass 네트워크는 AI 데이터 수집 및 준비를 통해 AI 모델의 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 산업 내에서 높은 수요를 창출하고, Grass 토큰의 가치를 높이는 데 기여할 것입니다 (Grass: Earn A Stake in the AI Revolution). Grass 포인트는 사용자의 네트워크 기여에 따라 적립되며, 이러한 포인트는 향후 Grass 토큰으로 전환되어 거래소에서 거래될 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 사용자에게 수익을 창출할 수 있는 기회를 제공할 것입니다 (CoinScan). Grass.io는 네트워크의 성장과 함께 계속해서 사용자들에게 다양한 보상을 제공할 계획이므로, 지금이 Grass 네트워크에 참여하기에 좋은 시점입니다.
grass 포인트에 대한 전망을 물어보는 말에 GPT4는 말그대로 전망을, GPT4o는 2024년도를 특정한 전망을 대답해줬다.
GPT4보다 옴니가 사용자의 의도를 더 세밀하게 알아본 것이다.
GPT4이 답변한 전망은 '긍정적' 이라는 일반적인 답변인데에 비해.
GPT4o에서는 네트워크 성장 예상, 다양한 보상 제공 계획, 따라서 Grass 네트워크에 참여하기 좋은 시점이라는 결론을 답변해줬다.
참고한 웹서치 내용 또한 달랐는데. GPT4와 옴니 모두 3개의 글을 Grass 공식 홈페이지에서 비슷한 내용을 가져왔지만. 이외의 서치한 내용이 조금 달랐는데.
GPT 4에서는 Grass에 관련된 블로그와 프로젝트 업데이트 내용을 중심으로 찾았고,
GPT 4o에서는 coinScan 사이트에서 Grass 코인을 시작해야하는 이유와 가이드 글, Token Metrics에서 2024년 Grass의 에어드랍을 설명한 내용을 중심으로 스크랩했다.
결론적으로 동일 질문에 대한 답변이 달랐으며, 그 방향이 더 세밀하고 덜 일반적인 내용으로 발전했다.
GPT 4옴니는 질문에 대한 의도를 파악 가능했고, 그에 따라서 웹서치를 하는 내용이 더 세분화되어 좋은 답변을 제공해주었다. '전망'을 예측해달라는 정확한 답변을 내리기 어려운 질문에도 여러개의 관점을 종합하여 대답해줄 정도로 GPT 4 보다 더 빠르게 원하는 답변을 작성해줬다.
향상된 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 능력은 언어 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력이 개선되었다는 것을 의미한다. GPT-5와 같은 고급 언어 모델에서 이러한 능력은 다양한 기술적 진보를 통해 달성된다. 여기에는 더 정밀한 텍스트 이해, 더 정확한 맥락 파악, 그리고 더 자연스러운 언어 생성이 포함된다. 아래는 이러한 향상된 NLP 능력을 구체적으로 가능하게 하는 몇 가지 요소들이다:
더 큰 모델 아키텍처와 매개변수 언어 모델의 크기(즉, 매개변수의 수)가 클수록 더 많은 언어 데이터를 학습하고 더 복잡한 언어 패턴을 이해할 수 있다. GPT-5는 예상되는 바에 따르면 매개변수가 수십 억에서 수백 억 개에 이를 것으로 추정되며, 이는 모델이 더 정교하고 다양한 언어 현상을 모델링할 수 있게 한다.
더 광범위한 학습 데이터셋 향상된 NLP 능력을 위해서는 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 학습이 필요하다. 이 데이터는 소셜 미디어 게시물, 문학 작품, 학술 자료, 일상 대화 등을 포함할 수 있으며, 모델이 다양한 언어 사용 상황과 문체를 이해하는 데 도움이 된다.
맥락 이해의 향상 고급 NLP 모델은 단순한 키워드 인식을 넘어서 문장이나 문단 전체의 맥락을 파악할 수 있어야 한다. GPT-5는 특히 문맥을 기반으로 한 언어 이해에서 큰 진전을 보일 것으로 기대된다. 이는 대화의 흐름을 이해하거나, 문서 내에서 주제 전환을 감지하는 등의 능력을 포함한다.
세밀한 언어 생성 언어 모델의 출력, 즉 생성된 텍스트의 질도 중요하다. GPT-5는 문법적으로 정확하고, 스타일적으로 일관된, 맥락에 부합하는 텍스트 생성 능력이 향상될 것이다. 이는 창의적 글쓰기, 정확한 기술적 설명, 효과적인 커뮤니케이션에 필수적인 요소이다.
다양한 언어 및 방언 지원 언어 모델의 향상된 NLP 능력은 다양한 언어 및 방언에 대한 지원 확대로도 이어진다. 이는 전 세계 사용자들이 모국어로 자연스러운 상호작용을 경험할 수 있게 해, 모델의 접근성과 유용성을 높인다.
이처럼 향상된 자연어 처리 능력은 GPT-5가 보다 심층적이고 정확한 언어 이해와 생성을 가능하게 하여, 사용자가 더욱 다양하고 복잡한 언어 관련 작업을 수행할 수 있도록 지원한다.
다국어 지원 확대
더 큰 다국어 데이터셋 학습 GPT-5는 전 세계에서 수집된 더욱 다양하고 방대한 언어 데이터를 학습할 가능성이 높다. 이 데이터에는 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 과학적 논문, 문학 작품 등 다양한 형태의 텍스트가 포함될 수 있다. 이를 통해 모델은 다양한 언어의 뉘앙스와 문맥을 더 잘 이해하고 반영할 수 있다.
언어별 특화 모델의 개발 각 언어의 특성을 고려한 맞춤형 모델을 개발하여, 특정 언어에 대한 처리 능력을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 한국어, 일본어, 아랍어 등 각기 다른 문법과 구조를 가진 언어들을 위해 특화된 알고리즘을 적용함으로써, 더 정확하고 자연스러운 텍스트 생성이 가능해질 것이다.
언어 간 번역 및 통역 기능 강화 GPT-5는 이전 모델들보다 더 정교한 언어 간 번역 능력을 갖출 것으로 기대된다. 이는 글로벌 커뮤니케이션을 원활하게 하고, 다양한 언어 사용자들이 상호 작용하는 환경에서 AI의 유용성을 증가시킬 수 있다.
다국어 의도와 감정 인식 개선 다양한 문화와 언어에서 나타나는 의도와 감정을 더 잘 파악하고 반응할 수 있도록 인공 지능의 감정 인식 기능이 향상될 것이다. 이는 국제적인 비즈니스, 고객 서비스 및 사용자 경험(UX) 디자인에서 특히 중요한 요소가 될 수 있다.
이러한 다국어 지원의 확대는 GPT-5를 더욱 포괄적이고 접근성 높은 도구로 만들어, 전 세계적으로 다양한 사용자와 기업들이 이득을 볼 수 있는 기회를 제공할 것이다.
다양한 분야로의 확장
의료 의료 분야에서는 GPT-5를 활용하여 환자의 증상 기술로부터 진단을 지원하는 도구를 개발할 수 있다. 또한, 대량의 의료 데이터를 분석하여 치료 방법을 제안하거나, 의료 연구 문헌을 요약하는 등의 작업을 자동화할 수 있다.
법률 법률 분야에서 AI는 법적 문서 작성, 계약 검토, 사례 연구 등에 사용될 수 있다. GPT-5는 특정 법률 용어와 관련된 문맥을 이해하고, 법적 문서를 생성하거나 수정하는 데 도움을 줄 수 있다.
교육 교육 기술에서 GPT-5는 맞춤형 학습 자료 생성, 학생의 질문에 대한 자동 응답, 에세이 평가 등에 활용될 수 있다. 이를 통해 교육 과정을 개인화하고, 학생 개개인의 학습 요구와 속도에 맞춰 지원할 수 있다.
창작 및 엔터테인먼트 영화나 소설의 시나리오 작성, 음악 작곡, 게임 개발 등 창작 분야에서도 GPT-5의 활용이 기대된다. AI는 기존의 작품을 분석하여 새로운 창작물을 제안하거나, 인간 창작자와 협력하여 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있다.
비즈니스 및 마케팅 비즈니스 분야에서 GPT-5는 시장 분석, 고객 서비스 자동화, 광고 콘텐츠 생성 등에 활용될 수 있다. AI는 소비자 행동을 분석하여 효과적인 마케팅 전략을 제안하거나, 고객 문의에 실시간으로 대응하는 등의 역할을 수행할 수 있다.
GPT-4의 대중적 제공 가능성
OpenAI의 접근성 목표
OpenAI는 기술의 민주화를 지향하며, 이는 가능한 많은 사람들이 고급 AI 기술을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이런 이념에 따라, GPT-3의 뒤를 이은 GPT-4도 결국 일반 대중에게 제공될 가능성이 있다. OpenAI가 이전 모델인 GPT-3.5를 일정 시간 후 일반 사용자에게 무료로 공개한 전례를 고려하면, GPT-4 역시 유사한 방식으로 접근성이 확대될 수 있다.
기술의 성숙도와 비용 문제
GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 운영 및 유지 관리에 상당한 비용이 발생한다. 하드웨어 요구 사항, 에너지 소비, 서버 유지 관리 등이 이에 포함된다. OpenAI는 이러한 비용을 감당하기 위해 상업적 라이선스, 구독 모델 또는 일정 수준의 무료 사용 후 유료화 전략을 채택할 수 있다. 따라서 GPT-4의 대중적 제공은 이러한 경제적 요소에 크게 좌우될 수 있다.
시장 및 사용자 요구
GPT-4를 포함한 고급 AI 모델의 대중적 제공은 사용자의 요구와 시장의 수요에 의해서도 결정된다. 예를 들어, 교육, 연구, 개발 분야에서의 강력한 수요는 OpenAI로 하여금 GPT-4를 교육 기관이나 개발자 커뮤니티에 더 넓게 배포하도록 할 수 있다. 또한, AI 도구에 대한 일반 대중의 인식 개선과 AI의 유용성 증가도 대중 제공을 촉진하는 요소이다.
경쟁 환경
Microsoft와 같은 대형 기업들과의 파트너십이나 경쟁 다른 AI 회사들의 움직임도 OpenAI의 제품 전략에 영향을 미칠 수 있다. 경쟁이 치열해질 경우, 기술의 대중적 제공을 통해 시장 점유율을 확보하려는 전략이 취해질 수 있다.
이처럼 GPT-4의 대중적 제공 가능성은 다양한 내부 전략과 외부 시장 상황에 따라 달라질 수 있다. OpenAI는 AI 기술의 대중화를 목표로 하고 있으며, 이를 위해 기술적, 경제적 장벽을 낮추는 다양한 방법을 모색하고 있다. 따라서, 사용자와 개발자 커뮤니티는 이러한 변화를 주시하며 준비하는 것이 중요하다.
이렇게 GPT-5 및 GPT-4 모델의 발전과 대중적 제공 가능성은 인공 지능 기술의 접근성과 활용도를 높이는 데 크게 기여할 것이다. 이는 기술의 진화뿐만 아니라 사회적, 경제적 환경에도 영향을 미칠 것으로 기대된다.
