OpenAI의 GPT-4o Mini 기능 심층 분석

2024년 5월, OpenAI는 GPT-4o를 출시했으며, 3개월이 지난 지금 또 다른 인상적인 모델인 GPT-4o Mini를 선보였습니다. 2024년 7월 18일, OpenAI는 GPT-4o Mini를 발표했습니다. OpenAI는 이 모델을 가장 비용 효율적인 모델이라고 소개합니다! GPT-4o Mini는 이전 모델들의 성능을 기반으로 구축된 소형 모델로, 고급 AI를 더 접근하기 쉽고 경제적으로 만드는 것을 목표로 합니다.

GPT-4o Mini는 현재 텍스트 및 비전 상호작용을 지원하며, 향후 업데이트를 통해 이미지, 비디오, 오디오 처리 기능이 추가될 예정입니다. 이 기사에서는 GPT-4o Mini의 정의, 주요 기능, 활용 방법, GPT-4와 GPT-4o Mini의 차이점, 그리고 다양한 컴퓨터 비전 사용 사례에서의 적용 가능성을 살펴봅니다. GPT-4o Mini가 무엇을 제공하는지 자세히 알아보겠습니다!

Link to this sectionGPT-4o Mini란 무엇입니까?#

GPT-4o Mini는 더 비용 효율적이고 접근하기 쉽게 설계된 OpenAI AI 모델 라인업의 최신 모델입니다. 이 모델은 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM)으로, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 다양한 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있습니다. 이 모델은 GPT-4 및 GPT-4o와 같은 이전 모델의 장점을 계승하여 소형 패키지에서 강력한 성능을 제공합니다.

GPT-4o Mini는 GPT-3.5 Turbo보다 60% 저렴하며, 백만 개의 입력 토큰(모델이 처리하는 텍스트 또는 데이터 단위)당 15센트, 백만 개의 출력 토큰(응답으로 모델이 생성하는 단위)당 60센트의 비용이 듭니다. 이해를 돕기 위해 설명하자면, 백만 개의 토큰은 약 2,500페이지 분량의 텍스트를 처리하는 것과 비슷합니다. 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우와 요청당 최대 16K 출력 토큰을 처리할 수 있는 능력을 갖춘 GPT-4o Mini는 효율성과 경제성을 모두 갖추도록 설계되었습니다.

그림 1. GPT-4o Mini는 GPT-3.5 Turbo보다 60% 더 저렴합니다.

Link to this sectionGPT-4o Mini의 주요 기능#

GPT-4o Mini는 다양한 응용 프로그램에 적합한 여러 작업을 지원합니다. 다중 API 호출, 전체 코드 베이스나 대화 이력과 같은 방대한 데이터 처리, 고객 지원 챗봇에서의 신속한 실시간 응답 제공 등 여러 작업을 동시에 실행할 때 활용할 수 있습니다.

기타 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 업데이트된 지식 베이스: 이 모델은 2023년 10월까지의 정보를 포함합니다.
• 향상된 토크나이저: GPT-4o Mini는 비영어 텍스트 처리를 더욱 비용 효율적으로 만듭니다.
• 강력한 안전 조치: 이러한 조치에는 유해 콘텐츠 필터링과 프롬프트 인젝션 및 시스템 조작과 같은 보안 문제에 대한 보호가 포함됩니다.

Link to this sectionGPT-4o Mini 시작하기#

ChatGPT 인터페이스를 통해 GPT-4o Mini를 사용해 볼 수 있습니다. 아래와 같이 GPT-3.5를 대체하며 Free, Plus 및 Team 사용자에게 제공됩니다. Enterprise 사용자에게도 AI 혜택을 모두에게 제공하려는 OpenAI의 목표에 따라 곧 액세스 권한이 부여될 예정입니다. 또한 GPT-4o Mini는 기능을 애플리케이션에 통합하려는 개발자를 위해 API를 통해서도 제공됩니다. 현재 비전 기능은 API를 통해서만 액세스할 수 있습니다.

그림 2. ChatGPT 내의 모델 옵션.

Link to this sectionGPT-4o와 GPT-4o Mini의 차이점#

GPT-4o와 GPT-4o Mini 모두 다양한 벤치마크에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 일반적으로 GPT-4o가 GPT-4o Mini보다 성능이 뛰어나지만, GPT-4o Mini는 일상적인 작업에 여전히 비용 효율적인 솔루션입니다. 벤치마크에는 추론 작업, 수학 및 코딩 능력, 멀티모달 추론이 포함됩니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이, GPT-4o Mini는 다른 인기 모델들과 비교해도 상당히 높은 벤치마크 점수를 기록합니다.

그림 3. GPT-4o Mini와 다른 인기 모델 비교.

Link to this sectionGPT-4o 및 GPT-4o Mini 직접 다뤄보기#

온라인에서 논의되고 있는 흥미로운 프롬프트 중 하나는 인기 LLM들이 소수 비교를 잘못 수행하는 문제입니다. GPT-4o와 GPT-4o Mini를 테스트했을 때 추론 능력에서 명확한 차이가 나타났습니다. 아래 이미지에서는 두 모델 모두에게 9.11과 9.9 중 무엇이 더 큰지 묻고 추론 과정을 설명하도록 했습니다.

그림 4. GPT-4o와 GPT-4o Mini 테스트.

두 모델 모두 처음에 9.11이 더 크다고 잘못 응답합니다. 하지만 GPT-4o는 추론을 통해 올바른 답을 도출하며 9.9가 더 크다고 설명합니다. 자세한 설명을 제공하고 소수를 정확하게 비교합니다. 반면, GPT-4o Mini는 9.9가 더 큰 이유를 올바르게 파악했음에도 불구하고 처음에 잘못 제시한 답을 고집합니다.

두 모델 모두 강력한 추론 기술을 보여줍니다. 스스로 오류를 수정하는 GPT-4o의 능력은 더 복잡한 작업에 유용하며 우위에 있습니다. GPT-4o Mini는 덜 적응적이지만 단순한 작업에 대해서는 명확하고 정확한 추론을 제공합니다.

Link to this section다양한 컴퓨터 비전 사용 사례에서의 GPT-4o Mini 활용#

코드를 직접 작성하지 않고 GPT-4o Mini의 비전 기능을 살펴보고 싶다면 OpenAI Playground에서 쉽게 API를 테스트해 볼 수 있습니다. 저희는 직접 GPT-4o Mini가 다양한 컴퓨터 비전 관련 사용 사례를 얼마나 잘 처리하는지 테스트해 보았습니다.

Link to this sectionGPT-4o Mini를 사용한 이미지 분류#

GPT-4o Mini에게 두 이미지 분류를 요청했습니다. 하나는 나비, 다른 하나는 지도 이미지입니다. AI 모델은 나비와 지도를 성공적으로 식별했습니다. 이미지가 매우 다르기 때문에 이는 비교적 간단한 작업입니다.

그림 5. GPT-4o Mini를 이용한 이미지 분류.

계속해서 두 개의 이미지를 모델에 추가로 입력했습니다. 하나는 식물 위에 앉아 있는 나비, 다른 하나는 땅 위에 앉아 있는 나비입니다. AI는 다시 한번 훌륭한 성능을 보이며 식물 위와 땅 위의 나비를 정확하게 찾아냈습니다. 그래서 한 단계 더 나아가 보았습니다.

그림 6. GPT-4o Mini를 이용한 유사 이미지 분류.

그 후, GPT-4o Mini에게 Swamp Milkweed 꽃에서 먹이를 먹는 나비 이미지와 Zinnia 꽃에서 먹이를 먹는 나비 이미지, 두 가지를 분류하도록 요청했습니다. 모델이 추가적인 파인튜닝 없이도 이토록 구체적인 레이블을 분류할 수 있었다는 점은 놀랍습니다. 이러한 짧은 예시들은 GPT-4o Mini가 커스텀 학습 없이도 이미지 분류 작업에 사용될 가능성이 있음을 보여줍니다.

그림 7. GPT-4o Mini를 이용한 상세 이미지 분류.

Link to this sectionGPT-4o Mini를 사용한 포즈 이해#

현재 객체 탐지 및 인스턴스 세그멘테이션과 같은 컴퓨터 비전 작업은 GPT-4o Mini를 사용하여 처리할 수 없습니다. GPT-4o는 이러한 작업에서 정확도 면에서 어려움을 겪지만 사용은 가능합니다. 이와 유사하게 포즈 이해와 관련해서는 이미지 내 포즈를 탐지하거나 추정할 수는 없지만, 포즈를 분류하고 이해할 수는 있습니다.

그림 8. GPT-4o Mini를 사용하여 이미지 내 포즈 이해하기.

위 이미지는 GPT-4o Mini가 포즈의 정확한 좌표를 탐지하거나 추정할 수는 없어도 포즈를 분류하고 이해할 수 있음을 보여줍니다. 이는 다양한 응용 분야에서 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠 분석 분야에서는 선수의 움직임을 전반적으로 평가하여 부상을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 물리 치료 분야에서는 재활 중인 환자의 정확한 움직임을 보장하기 위해 운동 모니터링을 지원할 수 있습니다. 또한 감시 목적으로는 일반적인 신체 언어를 분석하여 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. GPT-4o Mini가 특정 키포인트를 탐지할 수는 없지만 일반적인 포즈를 분류하는 능력은 이러한 분야와 다른 분야에서 유용합니다.

Link to this sectionGPT-4o Mini에 적합한 응용 프로그램#

GPT-4o Mini의 기능을 살펴보았습니다. 이제 GPT-4o Mini를 사용하는 것이 가장 최적인 응용 프로그램을 논의해 보겠습니다.

GPT-4o Mini는 고급 자연어 이해가 필요하면서 계산량이 적어야 하는 응용 프로그램에 아주 적합합니다. 이는 일반적으로 비용이 너무 많이 드는 응용 프로그램에 AI를 통합할 수 있게 해줍니다. 실제로 Artificial Analysis의 자세한 분석에 따르면, GPT-4o Mini는 다른 대부분의 모델에 비해 매우 빠른 속도로 고품질 응답을 제공합니다.

그림 9. GPT-4o Mini의 품질 대 출력 속도.

향후 빛을 발할 수 있는 몇 가지 핵심 분야는 다음과 같습니다:

• 가상 비서 및 챗봇: GPT-4o Mini는 신속하고 스마트한 응답을 제공하여 사용자 상호작용을 향상시킬 수 있습니다.
• 교육 도구: 이 모델을 사용하여 개인 맞춤형 튜터링 및 콘텐츠 생성을 제공하는 도구를 구축할 수 있습니다.
• 생산성 도구: 문서 요약, 이메일 초안 작성, 언어 번역과 같은 작업을 향상시켜 효율성을 높일 수 있습니다.
• 언어 번역: 최신 버전의 GPT는 서로 다른 언어 간의 더 나은 의사소통을 위해 정확하고 실시간인 언어 번역을 제공하는 번역기 개발에 사용될 수 있습니다.

Link to this sectionGPT-4o Mini가 여는 새로운 문#

GPT-4o Mini는 멀티모달 AI의 미래를 위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 텍스트 또는 데이터를 처리하는 각 토큰당 비용은 GPT-3 모델인 text-davinci-003이 출시된 2022년 이후 거의 99%까지 대폭 감소했습니다. 비용 감소는 고급 AI를 더 경제적으로 만드는 명확한 추세를 보여줍니다. AI 모델이 계속 발전함에 따라 모든 앱과 웹사이트에 AI를 통합하는 것이 경제적으로 실현 가능해질 가능성이 점점 높아지고 있습니다!

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