OpeanAI의 새로운 ChatGPT모델, GPT-4 사용하려면?

ChatGPT

AI는 요즘 핫한 키워드 중 하나입니다. 그 중에서도 ChatGPT는 매우 유명한 인공지능 모델입니다. 최근에는 다양한 분야에서 ChatGPT가 활용되고 있어서, 저 또한 과거에 ChatGPT 사용 방법 및 활용 방법에 대한 글을 작성한 적이 있습니다.

 

ChatGPT3.5는 OpenAI에서 개발한 인공지능 모델로, 의사 결정이나 자동화 업무 등에 활용됩니다. 또한 사용자와의 대화도 매우 자연스럽고, 이전 질문 내용을 기억하거나 언어 스타일을 파악하여 사람이 작성한 텍스트와 매우 유사한 자연스러운 문장 생성 능력을 가지고 있습니다.

그리고 ChatGPT4는 최근 OpenAI에서 발표한 최신 자연어 처리 모델입니다. 이전 버전인 ChatGPT3.5보다 더 발전된 기술을 사용하고, 더 많은 데이터를 사용해 학습했습니다. 따라서 ChatGPT4는 이전 버전보다 더욱 뛰어난 대화 처리 능력을 보여주며, 어려운 대화 상황에서도 자연스러운 대화를 제공합니다.

 

 

GPT-4의 성능

ChatGPT4는 인공지능 기술의 한계를 뛰어넘어, 다양한 상황에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 사용자가 어떤 문장을 입력하더라도, ChatGPT4는 그 문장의 의미를 파악하고, 적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한, ChatGPT4는 높은 수준의 지식을 보유하고 있어, 사용자의 다양한 질문에 대답할 수 있습니다. 이전 모델인 ChatGPT3에 비해 더욱 월등한 성능을 보여주며, 특히 복잡한 작업에 대해서도 뛰어난 처리 능력을 보입니다. ChatGPT4의 성능에 관한 자세한 내용은 아래 자료를 참고해주세요.

 

 

미국의 변호사 시험

ChatGPT의 연구 결과에 따르면, 변호사 시험에서 상위 10%의 점수를 받은 경우 ChatGPT4는 모의 변호사 시험에 통과할 수 있었습니다. 반면 ChatGPT3.5는 하위 10% 수준의 결과를 보였다고 합니다. 이러한 결과는 ChatGPT4가 이전 버전에 비해 훨씬 뛰어나다는걸 보여줍니다.

 

 

 

GPT4 벤치마킹

일상적인 대화처리 시에는 ChatGPT3.5 모델과의 큰 차이를 못 느낄 수 있지만, ChatGPT4를 사용하여 복잡한 작업을 할 때 확연히 차이가 납니다. 사람들이 테스트 받도록 만들어진 기존의 시험(올림피아드 등) Chatgpt로 테스트한 벤치마킹 차트입니다.

 

 

 

이전 버전인 ChatGPT3.5는 영어 질문에 대한 정확도가 높았지만, GPT-4 모델은 이를 뛰어넘어 다양한 언어에서 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 실제 벤치마크 결과를 확인해보면, GPT-4 모델에서 지원하는 대부분의 언어가 GPT-3.5 모델의 영어 성능을 능가하는 것으로 나타났습니다. 한국어의 경우 77%로, 이전 버전의 영어 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있습니다

 

GPT-4에 대한 더 많은 연구결과는 OpenAI-GPT4를 통해 확인할 수 있습니다.

 

 

 

GPT-4를 사용하려면?

GPT-4 연구 페이지에 따르면, 현재는 ChatGPT Plus 회원에 한해 GPT-4를 이용할 수 있습니다. 사용량은 실제 사용자 수나 시스템 성능에 따라 조정될 수 있으며, 현재는 4~5 시간에 100개 정도 질문을 할 수 있습니다.

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나중에는 사용자 패턴에 따라 GPT-4를 더 많이 사용할 수 있는 새로운 구독 요금제가 출시될 것으로 예상됩니다. 그리고 언젠가는 무료로도 GPT-4 모델을 사용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

ChatGPT Plus의 요금은 이전 게시물을 참고해주세요.

 

 

GPT-4 API를 사용하려면?

GPT-4 API를 사용하기 위해서는 API 발급이 필요하며, 현재 대기자 명단을 접수하고 있습니다. API 발급은 순서대로 이루어지며, 대기자 명단 홈페이지에서 접수하실 수 있습니다.

 

 

 

더 많은 가능성

ChatGPT4는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 자동 번역, 챗봇, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 ChatGPT4의 놀라운 성능을 활용할 수 있습니다. 또한, ChatGPT4는 많은 기업에서 이미 사용되고 있으며, 앞으로 더욱 많은 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다.