안녕하세요 여러분 루가입니다. 오늘은 인공지능(AI) 생태분야 관련 기술인 GPT-4o 모델에 대해 이야기해보겠습니다.
2024년 5월 13일 OpenAI는 인공지능 챗봇 및 대규모 언어 모델 분야에서 획기적인 발전을 이룬 최첨단 모델 GPT-4o를 혁신적으로 출시했습니다. 인공 지능 기능의 새로운 시대를 예고하는 GPT-4o는 속도와 다양성 모두에서 이전 버전인 GPT-4를 능가하는 상당한 성능 향상을 자랑합니다.
이 획기적인 발전은 이전 버전에서 자주 발생했던 지연 문제를 해결하여 원활하고 응답성이 뛰어난 사용자 경험을 보장합니다.
2024년 5월 13일 OpenAI는 최신이자 가장 발전된 인공 지능 모델 GPT-4o를 출시했습니다. 여기서 "o"는 "모든" 또는 "모든"을 의미하는 "omni"를 의미합니다. "만능인". 이 모델은 GPT-4 Turbo를 기반으로 한 차세대 대형 언어 모델입니다. 이전 모델에 비해 GPT-4o는 출력 속도, 답변 품질, 지원 언어 측면에서 크게 향상되었으며 입력 데이터 처리 형식에 획기적인 혁신을 이루었습니다.
GPT-4o+ 모델의 가장 주목할만한 혁신은 독립적인 신경망을 사용하여 다양한 유형의 입력 데이터를 처리하는 이전 모델의 관행을 버리고 대신 단일 통합 신경망을 사용하여 모든 입력을 처리한다는 것입니다. 이 혁신적인 디자인은 GPT-4o+에 전례 없는 다중 모드 융합 기능을 제공합니다. 다중 모드 융합은 보다 포괄적이고 정확한 결과를 얻기 위해 다양한 유형의 입력 데이터(예: 이미지, 텍스트, 오디오 등)를 통합하여 처리하는 것을 의미합니다. 이전 모델에서는 다중 모드 데이터를 처리할 때 다양한 네트워크 구조를 설계해야 했으며, 이로 인해 많은 컴퓨팅 리소스와 시간이 소모되었습니다. GPT-4o+는 통합 신경망을 사용하여 다양한 유형의 입력 데이터를 원활하게 연결하여 처리 효율성을 크게 향상시킵니다. 기존 언어 모델은 일반적으로 일반 텍스트 입력만 처리할 수 있으며 음성 및 그림 데이터와 같은 비텍스트 데이터는 처리할 수 없습니다. 그러나 GPT-4o는 음성 입력에서 배경 소음, 다중 음원, 감성 색상 등의 비텍스트 신호를 동시에 감지하고 구문 분석하고, 이러한 다중 모드 정보를 의미론적 이해 및 생성 과정에 융합할 수 있다는 점에서 특이합니다. 더욱 풍부하고 상황에 맞는 출력을 생성합니다.
다중 모드 입력을 처리하는 것 외에도 GPT-4o+는 다국어 출력을 생성할 때 뛰어난 출력 성능을 보여줍니다. 영어와 같은 주류 언어에서 더 높은 품질, 더 문법적으로 정확하고 더 간결한 표현을 출력할 뿐만 아니라 GPT-4o+는 영어가 아닌 언어 시나리오에서도 동일한 수준의 출력을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 영어와 기타 언어 사용자 모두 GPT-4o+의 우수한 자연어 생성 기능을 즐길 수 있습니다.
일반적으로 GPT-4o+의 가장 큰 특징은 단일 양식의 한계를 극복하고 여러 양식의 포괄적인 이해 및 생성 기능을 달성한다는 것입니다. 혁신적인 신경망 아키텍처 및 훈련 메커니즘의 도움으로 GPT-4o+는 여러 감각 채널에서 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 생성 중에 이를 통합하여 보다 상황에 맞는 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다.
GPT-4o와 GPT-4 Turbo 성능?
1. 추론 속도
GPT-4o vs. GPT-4 터보 지연 시간 비교
2. 처리량
이에도 불구하고 GPT-4o는 여전히 가장 빠른 모델이 아닙니다. Groq에서 호스팅되는 Llama를 예로 들면 GPT-4o를 훨씬 초과하는 초당 280개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 그러나 GPT-4o의 장점은 속도 그 이상입니다. 고급 기능과 추론 기능은 실시간 AI 애플리케이션에서 두각을 나타냅니다. GPT-4o의 단일 모델 아키텍처 및 최적화 알고리즘은 컴퓨팅 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 응답 시간을 크게 줄여 대화형 경험에 고유한 이점을 제공합니다.
GPT-4o와 GPT-4 Turbo 처리량 비교
일반적으로 GPT-4o와 GPT-4 Turbo가 아키텍처와 모드로 인해 서로 다른 유형의 작업을 처리할 때 차이점 융합 기능에서는 성능에 상당한 차이가 발생합니다. 여기서는 주로 데이터 추출, 분류, 추론이라는 세 가지 대표적인 작업 유형에서 둘 사이의 차이점을 분석합니다.
텍스트 데이터 추출 작업에서 GPT-4 Turbo는 강력한 자연어 이해 기능을 사용하여 좋은 성능을 달성합니다. 하지만 이미지, 테이블 등 비정형 데이터가 포함된 장면을 접하게 되면 그 성능이 다소 제한됩니다.
반대로, GPT-4o는 구조화된 텍스트든, 이미지나 PDF와 같은 구조화되지 않은 데이터든, 다양한 양식의 데이터를 원활하게 통합할 수 있으며 필요한 정보를 효율적으로 식별하고 추출할 수 있습니다. 이러한 장점은 복잡한 혼합 데이터를 처리할 때 GPT-4o의 경쟁력을 더욱 높여줍니다.
여기에서는 특정 회사의 계약 시나리오를 예로 들어 보겠습니다. 데이터 세트에는 회사와 고객 간의 마스터 서비스 계약(MSA)이 포함됩니다. 계약서는 길이가 다양하며 일부는 5페이지 정도로 짧고 일부는 50페이지를 초과합니다.
이번 평가에서는 계약명, 고객명, 공급업체명, 해지조항 내용, 불가항력 유무 등 총 12개 항목을 추출하게 됩니다. 10개의 계약에 대한 실제 데이터 수집을 통해 12개의 맞춤형 평가지표를 설정했습니다. 이러한 측정항목은 실제 데이터를 모델에서 생성된 JSON의 각 매개변수에 대한 LLM 출력과 비교하는 데 사용됩니다. 이후 GPT-4 Turbo와 GPT-4o를 테스트하였고 평가 보고서 결과는 다음과 같습니다.
각 프롬프트에 해당하는 12개 지표에 대한 평가 결과
위 비교 결과에서 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다. 이 12개 필드 중 GPT-4o는 6개 필드에서 GPT-4 Turbo보다 성능이 좋고, 5개 필드에서는 동일한 결과를 가지며, 1개 필드에서는 성능이 약간 감소합니다.
절대적인 관점에서 GPT-4 및 GPT-4o는 대부분의 분야에서 데이터의 60~80%만 정확하게 식별합니다. 두 모델 모두 높은 정확도가 요구되는 복잡한 데이터 추출 작업에서 수준 이하의 성능을 발휘했습니다. 샷 프롬프트 또는 연쇄 사고 프롬프트와 같은 고급 프롬프트 기술을 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
또한 GPT-4o는 TTFT(첫 번째 토큰까지의 시간)에서 GPT-4 Turbo보다 50-80% 더 빠르므로 직접 비교 시 GPT-4o가 유리합니다. 최종 결론은 GPT-4o가 더 높은 품질과 더 낮은 대기 시간으로 인해 GPT-4 Turbo보다 성능이 뛰어나다는 것입니다.
분류 작업에서는 텍스트, 이미지 등 다중 모드 정보에서 특징을 추출한 다음 의미론적 수준의 이해와 판단을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 이 시점에서 GPT-4 Turbo는 단일 텍스트 양식만 처리하는 것으로 제한되므로 분류 기능이 상대적으로 제한됩니다.
GPT-4o는 다중 모드 정보를 융합하여 보다 포괄적인 의미 표현을 형성할 수 있으므로 텍스트 분류, 이미지 분류, 감정 분석 등과 같은 분야, 특히 일부 어려운 교차 모드 작업에서 탁월한 분류 기능을 보여줍니다. 동적 분류 시나리오.
팁에서는 고객 티켓이 언제 마감되는지에 대한 명확한 지침을 제공하고 가장 어려운 사례를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 예를 추가합니다.
모델의 출력이 100개의 라벨이 지정된 테스트 사례에 대한 실측 데이터와 일치하는지 테스트하기 위해 평가를 실행하여 관련 결과는 다음과 같습니다.
분류 분석 평가 참조
GPT-4o는 의심할 여지 없이 압도적인 성적 우위를 보여주었습니다. 다양한 복잡한 작업에 대한 일련의 테스트와 비교를 통해 GPT-4o가 전반적인 정확도에서 다른 경쟁 모델을 훨씬 능가하여 많은 응용 분야에서 첫 번째 선택임을 알 수 있습니다.
그러나 일반적인 솔루션으로 GPT-4o를 선호하는 동시에 최고의 AI 모델을 선택하는 것이 하룻밤 사이에 결정되는 의사 결정 프로세스가 아니라는 점도 명심해야 합니다. 결국 AI 모델의 성능은 특정 애플리케이션 시나리오와 정밀도, 재현율, 시간 효율성 등 다양한 지표에 대한 선호도에 따라 달라지는 경우가 많습니다.
추론은 인공 지능 시스템의 고차원 인지 능력으로, 모델이 주어진 전제 조건에서 합리적인 결론을 도출해야 합니다. 이는 논리적 추론, 질문 및 답변 추론과 같은 작업에 매우 중요합니다.
GPT-4 Turbo는 텍스트 추론 작업에서 우수한 성능을 발휘했지만 다중 모드 정보 융합이 필요한 상황에서는 성능이 제한됩니다.
GPT-4o에는 이러한 제한이 없습니다. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 양식의 의미 정보를 자유롭게 통합하고, 이를 기반으로 보다 복잡한 논리적 추론, 인과 추론, 귀납적 추론을 수행함으로써 인공지능 시스템에 더욱 '인간화된' 추론 및 판단 기능을 제공할 수 있습니다. .
그래도 위 시나리오를 바탕으로 추론 수준에서 둘의 비교를 살펴보겠습니다. 구체적인 참고 사항은 다음과 같습니다.
16가지 추론 작업에 대한 평가 참고
의 예시 테스트에 따르면 GPT-4o 모델에서는 다음과 같은 추론 작업에서 성능이 점점 더 좋아지는 것을 관찰할 수 있습니다.
GPT-4o는 특정 추론 작업에서 점점 나아지고 있지만 단어 조작, 패턴 인식, 유추 추론, 공간 추론과 같은 작업에서는 여전히 어려움에 직면해 있습니다. 향후 개선 및 최적화를 통해 이러한 영역에서 모델 성능이 더욱 향상될 수 있습니다.
요약하자면, 분당 최대 1,000만 토큰의 속도 제한을 기반으로 하는 GPT-4o는 GPT-4의 5배입니다. 이 흥미로운 성능 지표는 특히 실시간 비디오 분석 및 지능형 음성 상호 작용과 같은 분야에서 많은 집약적인 컴퓨팅 시나리오에서 인공 지능의 대중화를 가속화할 것입니다. GPT-4o의 높은 동시성 응답 기능은 타의 추종을 불허하는 이점을 보여줄 것입니다.
GPT-4o의 가장 빛나는 혁신은 의심할 여지 없이 텍스트, 이미지, 음성 및 기타 다중 모드 입력 및 출력을 완벽하게 통합하는 혁신적인 디자인입니다. GPT-4o는 단일 신경망을 통해 각 양식의 데이터를 직접 통합하고 처리함으로써 이전 모델 간 전환의 단편적인 경험을 근본적으로 해결하여 통합 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 마련합니다.
모달 융합을 실현한 후 GPT-4o는 응용 시나리오에서 전례 없는 광범위한 전망을 갖게 될 것입니다. 컴퓨터 비전 기술을 결합하여 지능형 이미지 분석 도구를 생성하는 것, 음성 인식 프레임워크와 원활하게 통합하여 다중 모드 가상 비서를 생성하는 것, 텍스트 및 이미지 이중 양식을 기반으로 하는 고품질 그래픽 광고를 생성하는 것 등 모든 것은 오직 기술을 통해서만 달성될 수 있습니다. 독립적인 하위 모델을 통합하여 GPT-4o의 뛰어난 지능을 기반으로 완료된 작업은 새로운 통합되고 효율적인 솔루션을 갖게 됩니다.
참고자료:
위 내용은 한 기사에서 GPT-4o와 GPT-4 Turbo를 읽어보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
