1. OpenAI 모델 소개

OpenAI는 다양한 복잡도의 문제 해결을 위한 인공 지능 모델 시리즈를 공개했습니다. GPT 시리즈는 자연어 또는 코드를 이해하고 생성하기 위한 것이며, DALL·E는 이미지를 생성하고 편집하기 위한 것입니다. 또한 TTS와 Whisper는 텍스트와 음성을 변환하는 데 사용되며, 각 모델은 각자의 강점을 가지고 다양한 응용 시나리오를 다룹니다.

  • GPT-4 및 GPT-4 Turbo: 최신 자연어 처리 기술을 대표하는 것으로, 복잡한 작업을 정확하게 수행하고 자연어를 깊이 이해합니다.
  • GPT-3.5: GPT-3를 더 개선한 것으로, 강력한 자연어 및 코드 생성 기능을 갖추면서 높은 비용 대비 효과를 강조합니다.
  • DALL·E: 고급 딥 러닝 기술을 활용하여 사실적인 이미지 생성합니다.
  • TTS: 텍스트를 음성으로 변환하여 음성 출력을 위한 다양한 응용에 적합합니다.
  • Whisper: 다국어 지원 음성 인식 및 번역 모델(음성에서 텍스트로), 다양한 언어를 지원합니다.
  • Embeddings: 텍스트를 숫자 표현으로 변환하여 검색, 클러스터링, 추천 시스템 등에서 널리 사용됩니다.
  • Moderation: 텍스트에서 민감한 콘텐츠를 감지하여 사용 정책 준수를 지원합니다.

OpenAI의 모델은 다양한 요구에 따라 정기적으로 업그레이드되며, 응용 일관성을 보장하기 위해 개발자에게 안정적인 이전 버전을 제공합니다.

2. GPT-4 및 GPT-4 Turbo

GPT-4는 텍스트 입력 뿐만 아니라 이미지 입력도 처리하고 텍스트를 출력하는 대형 다중 모달 모델입니다. GPT-4는 일반 지식과 심층적 추론에서 넓은 범위에서 뛰어나며, 이전 모델보다 높은 정확도를 가지고 있습니다.

GPT-4 Turbo는 "게으른" 행동, 즉 모델이 작업을 완료하지 못하는 경우에 대한 개선을 이루었으며, 더욱 발전된 기능을 지원합니다:

  • 고도의 명령 따르기 능력
  • JSON 모드
  • 재현 가능한 출력
  • 병렬 함수 호출

대량의 데이터와 복잡한 명령 처리를 필요로 하는 응용에 대해, GPT-4는 128,000 토큰의 거대한 컨텍스트 창을 제공하여 긴 일관된 텍스트 처리에서 자연스러운 우위를 갖습니다.

3. GPT-3.5 모델

GPT-3.5 모델은 높은 비용 대비 효과를 갖는 모델로, 자연어나 코드를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. GPT-3.5 Turbo는 GPT-3.5의 최적화 버전으로, 특히 채팅 최적화를 위해 설계되었으며, 전통적인 작업 완료에도 성과가 우수합니다.

대부분의 기본 작업에 대해, GPT-4와 GPT-3.5 모델의 차이는 크지 않습니다. 그러나 보다 복잡한 추론 시나리오에서는 GPT-4의 능력이 GPT-3.5 및 이전 모델들을 크게 능가합니다.

4. DALL·E 이미지 생성 모델

DALL·E는 자연어 설명을 바탕으로 현실적인 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI의 또 다른 혁신적인 기술입니다. 사용자는 "우주복을 입은 문어"를 생성하도록 요청할 수 있고, DALL·E는 해당 설명과 일치하는 이미지를 생성합니다.

5. 텍스트 음성 변환 (TTS) 모델

텍스트 음성 변환 (TTS)은 텍스트 정보를 말로 변환하는 기술로, 시각 장애인의 읽기를 지원하고, 지능형 조수 응답을 가능하게 하며, 자동 음성 알림에 중요한 응용이 있습니다.

OpenAI는 TTS 모델의 두 가지 변형인 tts-1과 tts-1-hd를 제공합니다. 그 중 tts-1은 실시간 텍스트 음성 변환 시나리오에 최적화되어 빠른 속도를 제공하며, tts-1-hd는 더 높은 품질을 위해 최적화되어 있고, 음향 품질에 높은 수요가 있는 시나리오에 더 적합합니다.

6. Whisper 음성 인식 모델

Whisper는 여러 언어의 음성을 인식하고 음성 번역 및 언어 인식 기능을 갖춘 다목적 음성 인식 모델로, 다양한 응용을 위해 대규모의 다양한 음성 데이터셋으로 훈련되었습니다.

Whisper 모델 기능

Whisper는 여러 언어의 음성을 인식하며, 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다:

  1. 고정밀도 음성 인식.
  2. 여러 언어의 음성 번역 지원.
  3. 언어 인식 기능.

7. Embeddings 텍스트 임베딩 모델

텍스트 임베딩 모델은 텍스트를 숫자 벡터 형태로 변환하여 텍스트 간의 상관 관계를 계산할 수 있게 하며, 검색, 클러스터링, 추천 시스템, 이상 탐지, 분류 작업 등에서 널리 사용됩니다.

8. Moderation 콘텐츠 검토 모델

콘텐츠 검토 모델은 OpenAI의 사용 정책을 준수하는지 여부를 확인하며, 다양한 민감한 콘텐츠 유형을 자동으로 식별하여 커뮤니티 기준을 유지하는 데 도움을 줍니다.