OpenAI GPT-4o Mini의 기능 심층 분석

2024년 5월 OpenAI는 GPT-4o를 출시했고, 불과 두 달 뒤 GPT-4o Mini를 추가로 선보였습니다. 2024년 7월 18일 OpenAI는 GPT-4o Mini를 공개하며 이를 "비용 효율성이 가장 높은 소형 모델"이라고 소개했습니다. GPT-4o Mini는 이전 모델의 역량을 기반으로 고급 AI를 더 쉽게, 더 저렴하게 이용할 수 있도록 설계된 소형 모델입니다.

현재 GPT-4o Mini는 텍스트 및 비전 상호작용을 지원하며, 향후 업데이트를 통해 이미지, 동영상, 오디오 처리 기능이 추가될 예정입니다. 이 글에서는 GPT-4o Mini의 정의와 주요 기능, 활용 방법, GPT-4o와 GPT-4o Mini의 차이점, 그리고 다양한 컴퓨터 비전 활용 사례에서의 사용 방법을 살펴보겠습니다.

GPT-4o Mini란 무엇인가요?#

GPT-4o Mini는 비용 효율성과 접근성을 높이도록 설계된 OpenAI AI 모델 제품군의 최신 모델입니다. 텍스트와 이미지처럼 둘 이상의 데이터 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델은 GPT-4 및 GPT-4o와 같은 이전 모델의 강점을 바탕으로 소형 모델 안에 강력한 기능을 제공합니다.

GPT-4o Mini는 GPT-3.5 Turbo보다 60% 저렴합니다. 입력 토큰(모델이 처리하는 텍스트 또는 데이터 단위) 100만 개당 15센트, 출력 토큰(모델이 응답으로 생성하는 단위) 100만 개당 60센트입니다. 이를 이해하기 쉽게 설명하면, 토큰 100만 개는 대략 텍스트 2,500페이지를 처리하는 것과 같습니다. 128K 토큰의 컨텍스트 창과 요청당 최대 16K 출력 토큰을 처리하는 기능을 갖춘 GPT-4o Mini는 효율성과 경제성을 모두 고려해 설계되었습니다.

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

GPT-4o Mini의 주요 기능#

GPT-4o Mini는 다양한 애플리케이션에 적합한 여러 작업을 지원합니다. 여러 API 호출, 전체 코드베이스나 대화 기록과 같은 대량의 데이터 처리, 고객 지원 챗봇의 빠른 실시간 응답 제공 등 여러 작업을 동시에 수행할 때 사용할 수 있습니다.

다른 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 지식 베이스 업데이트: 모델의 지식 기준일은 2023년 10월입니다.
• 개선된 토크나이저: GPT-4o Mini는 영어가 아닌 텍스트를 더 비용 효율적으로 처리합니다.
• 강력한 안전 조치: 유해 콘텐츠 필터링과 프롬프트 인젝션 및 시스템 조작 같은 보안 문제에 대한 보호 기능이 포함됩니다.

GPT-4o Mini 시작하기#

ChatGPT 인터페이스를 통해 GPT-4o Mini를 사용해 볼 수 있습니다. 아래와 같이 Free, Plus, Team 사용자가 이용할 수 있으며 GPT-3.5를 대체합니다. 모든 사용자에게 AI의 혜택을 제공하려는 OpenAI의 목표에 따라 Enterprise 사용자도 곧 이용할 수 있게 됩니다. 애플리케이션에 기능을 통합하려는 개발자는 API를 통해서도 GPT-4o Mini를 사용할 수 있습니다. 현재 비전 기능은 API를 통해서만 이용할 수 있습니다.

그림 2. ChatGPT에서 제공하는 모델 옵션입니다.

GPT-4o와 GPT-4o Mini의 차이점#

GPT-4o Mini와 GPT-4o는 모두 다양한 벤치마크에서 인상적인 성능을 보입니다. 일반적으로 GPT-4o가 GPT-4o Mini보다 성능이 뛰어나지만, GPT-4o Mini는 일상적인 작업에 비용 효율적인 솔루션입니다. 벤치마크에는 추론 작업, 수학 및 코딩 능력, 다중 모달 추론이 포함됩니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 GPT-4o Mini는 다른 인기 모델과 비교해도 상당히 높은 벤치마크 성능을 기록합니다.

그림 3. GPT-4o Mini와 다른 인기 모델 비교.

GPT-4o와 GPT-4o Mini 직접 사용해 보기#

온라인에서 논쟁을 불러온 흥미로운 프롬프트 중 하나는 인기 LLM이 소수의 크기를 잘못 비교하는 문제와 관련되어 있습니다. GPT-4o와 GPT-4o Mini를 테스트한 결과, 두 모델의 추론 능력에는 분명한 차이가 있었습니다. 아래 이미지에서 두 모델에 9.11과 9.9 중 어느 수가 더 큰지 묻고, 판단 근거를 설명하도록 했습니다.

그림 4. GPT-4o와 GPT-4o Mini 테스트.

두 모델 모두 처음에는 9.11이 더 크다고 잘못 답합니다. 그러나 GPT-4o는 추론을 통해 정답을 찾아내고 9.9가 더 크다고 답합니다. GPT-4o는 자세한 설명을 제공하고 소수를 정확하게 비교합니다. 반면 GPT-4o Mini는 9.9가 더 큰 이유를 올바르게 추론하고도 처음의 오답을 고집합니다.

두 모델 모두 뛰어난 추론 능력을 보여줍니다. GPT-4o는 스스로 답을 수정할 수 있어 더 우수하며 복잡한 작업에 유용합니다. 적응성은 다소 떨어지지만 GPT-4o Mini도 간단한 작업에서는 명확하고 정확한 추론을 제공합니다.

다양한 컴퓨터 비전 활용 사례에서 GPT-4o Mini 사용하기#

코드를 살펴보지 않고 GPT-4o Mini의 비전 기능을 알아보고 싶다면 OpenAI Playground에서 API를 간편하게 테스트할 수 있습니다. 저희도 GPT-4o Mini가 다양한 컴퓨터 비전 관련 활용 사례를 얼마나 잘 처리하는지 직접 시험해 보았습니다.

GPT-4o Mini를 사용한 이미지 분류#

GPT-4o Mini에 이미지 두 장을 분류하도록 요청했습니다. 하나는 나비 이미지이고 다른 하나는 지도 이미지였습니다. 이미지 간 차이가 뚜렷한 간단한 작업인 만큼 AI 모델은 나비와 지도를 정확히 식별했습니다.

그림 5. GPT-4o Mini를 활용한 이미지 분류.

이어 식물 위에 앉은 나비 이미지와 땅 위에 앉은 나비 이미지 두 장을 모델에 입력했습니다. AI는 이번에도 훌륭하게 작업을 수행해 식물 위의 나비와 땅 위의 나비를 정확하게 식별했습니다. 그래서 한 단계 더 나아가 보았습니다.

그림 6. GPT-4o Mini를 활용한 유사 이미지 분류.

그다음 GPT-4o Mini에 나비가 개밀크위드 꽃을 먹는 모습과 백일홍 꽃을 먹는 모습을 각각 보여주는 이미지 두 장을 분류하도록 요청했습니다. 특히 추가 파인튜닝 없이도 모델이 이처럼 구체적인 라벨을 지정할 수 있었습니다. 이 간단한 사례는 커스텀 학습 없이도 GPT-4o Mini를 이미지 분류 작업에 사용할 수 있음을 보여줍니다.

그림 7. GPT-4o Mini를 활용한 세부 이미지 분류.

GPT-4o Mini를 사용한 포즈 이해#

이 글을 작성하는 시점에 GPT-4o Mini는 객체 탐지 및 인스턴스 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업을 처리할 수 없습니다. GPT-4o는 이러한 작업을 시도할 수 있지만 정확도는 제한적입니다. 마찬가지로 자세 이해의 경우 모델은 키포인트를 탐지하거나 이미지에서 자세를 추정할 수는 없지만 자세를 분류하고 설명할 수 있습니다.

그림 8. GPT-4o Mini를 사용한 이미지 속 포즈 이해.

위 이미지는 GPT-4o Mini가 자세의 정확한 좌표를 탐지하거나 추정하지는 못해도 자세를 분류하고 이해할 수 있음을 보여줍니다. 이 기능은 다양한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다. 예를 들어 스포츠 분석에서는 선수의 움직임을 대략적으로 평가하고 부상을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로 물리 치료에서는 환자가 재활 중 올바른 동작을 수행하는지 확인하기 위해 운동을 모니터링할 수 있습니다. 감시 분야에서는 전반적인 신체 언어를 분석해 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. GPT-4o Mini는 특정 키포인트를 탐지할 수 없지만 일반적인 자세를 분류할 수 있어 이러한 분야와 그 밖의 여러 분야에서 유용합니다. GPT-6 Luna와 GPT-6.1 Sol과 같은 최신 OpenAI 모델은 바운딩 박스를 그릴 수 있으며, Ultralytics VLM 리더보드는 실제 데이터셋에서 객체를 얼마나 정확하게 탐지하는지 비교합니다.

GPT-4o Mini를 활용하기 적합한 분야#

지금까지 GPT-4o Mini의 기능을 살펴보았습니다. 이제 GPT-4o Mini가 가장 적합한 애플리케이션을 알아보겠습니다.

GPT-4o Mini는 고급 자연어 이해가 필요하고 연산 리소스 사용량이 적어야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 일반적으로 비용이 너무 많이 들어 AI를 통합하기 어려운 애플리케이션에서도 AI를 활용할 수 있게 합니다. 실제로 Artificial Analysis의 상세 분석에 따르면 GPT-4o Mini는 대부분의 다른 모델보다 더 빠른 출력 속도로 고품질 응답을 제공합니다.

그림 9. GPT-4o Mini의 품질과 출력 속도.

다음은 GPT-4o Mini를 유용하게 활용할 수 있는 주요 분야입니다:

• 가상 비서 및 챗봇: GPT-4o Mini는 사용자와의 상호작용을 개선하기 위해 빠르고 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.
• 교육 도구: 모델을 활용해 개인 맞춤형 튜터링 및 콘텐츠 생성 도구를 구축할 수 있습니다.
• 생산성 도구: 문서 요약, 이메일 작성, 언어 번역 등의 작업을 개선해 효율성을 높일 수 있습니다.
• 언어 번역: GPT-4o Mini를 사용하면 여러 언어 간 원활한 커뮤니케이션을 위해 정확한 실시간 기계 번역을 제공하는 번역기를 개발할 수 있습니다.

GPT-4o Mini가 여는 새로운 가능성#

GPT-4o Mini는 멀티모달 AI의 미래를 위한 새로운 기회를 열고 있습니다. 토큰당 비용이라고 하는 텍스트 또는 데이터 처리 비용은 GPT-3 모델인 text-davinci-003이 출시된 2022년 이후 거의 99% 감소했습니다. 이러한 비용 감소는 고급 AI를 더 저렴하게 이용할 수 있도록 하는 뚜렷한 추세를 보여줍니다. AI 모델이 계속 개선됨에 따라 모든 앱과 웹사이트에 AI를 통합하는 것이 경제적으로 실현 가능해질 가능성이 점점 커지고 있습니다.

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