OpenAI가 추론 모델인 o1 과 o1-mini를 출시한 것은 인공지능 분야에서 상당한 진전을 의미합니다. 이러한 모델은 향상된 추론 기능을 선보이며 다양한 분야에서 새로운 표준을 제시합니다.
o1과 o1-mini가 복잡한 문제를 효과적으로 해결하고 미묘한 결정을 내릴 수 있는 능력은 명확하고 실행 가능한 대응을 가져옵니다. 이 혁신적인 접근 방식은 이러한 모델을 여러 분야에서 귀중한 도구로 자리매김합니다.
o1-preview 모델이란 무엇인가요?
이전에 Strawberry 로 알려졌던 o1 모델은 OpenAI 의 기존 GPT 모델과 크게 다릅니다. 이는 고유한 알고리즘과 교육 데이터 세트를 사용하기 때문입니다. 수학, 과학, 소프트웨어 개발과 같은 분야에서 복잡한 과제를 해결하겠다는 약속과 함께 출시된 o1은 무수한 잠재적인 응용 프로그램을 제공합니다. 예를 들어:
- 의료 연구자들은 이를 활용해 세포 시퀀싱 데이터에 주석을 달 수 있습니다.
- 물리학자들은 이를 이용해 양자 광학에 대한 복잡한 수학 공식을 개발할 수도 있습니다.
- 개발자는 이를 사용하여 복잡한 작업 흐름을 구성하고 관리할 수 있습니다.
특히 o1은 국제수학올림피아드 (IMO) 에서 83% 라는 인상적인 점수를 달성하여 뛰어난 추론 능력을 입증했습니다. 반면 GPT-4o 는 불과 13% 에 그쳤습니다 .
o1 모델을 보완하여 OpenAI는 또한 코딩에 최적화된 보다 간소화되고 비용 효율적인 버전인 o1-mini를 공개했습니다 . o1이 광범위한 작업을 처리하는 데 더 능숙한 반면, o1-mini는 코드 완성에 뛰어납니다. 그러나 더 깊은 지식이 필요한 더 광범위한 애플리케이션의 경우 o1이 여전히 더 나은 선택입니다.
o1은 발전에도 불구하고 GPT-4o에 비해 특정 작업에 대한 유용성을 저해하는 한계가 있습니다. 인터넷 브라우징 기능, 데이터 분석 도구, 이미지 또는 파일 업로드 기능이 없습니다. 또한 메모리나 사용자 지정 지침이 없으며 음성 활용도 지원하지 않습니다.
틈새 시장에 초점을 맞추었기 때문에 처음에는 o1 모델을 탐색하는 데 주저했습니다. 특정 응용 분야에 익숙하지 않은 사람들에게는 위협적으로 보일 수 있습니다. 그러나 호기심이 생겨서 o1이 더 광범위한 청중에게 어떤 독특한 이점을 제공할 수 있는지 조사하게 되었습니다.
첫인상
처음 접했을 때, o1은 의심할 여지 없이 그 능력으로 감동을 줍니다. 그러나 그것이 제공하는 솔루션보다 더 두드러지는 것은 그 추론 과정입니다. 사용자는 그것이 어떻게 결론에 도달하는지 관찰할 수 있어 투명성이 향상됩니다.
그럼에도 불구하고 OpenAI의 관찰은 사실입니다. o1은 어려운 과제에서 뛰어나지만, 모든 유형의 질의에 더 뛰어나다는 것을 의미하지는 않습니다. 샘 알트먼이 말했듯이, o1은 장기간 사용하면 분명해지는 주목할 만한 한계를 보입니다. “o1은 여전히 결함이 있고, 여전히 제한적이며, 더 많은 시간을 보낸 후보다 처음 사용할 때 더 인상적입니다.” 이 감정은 제 경험과 공감되었습니다.
논리적 사고
성능을 측정하기 위해 간단하고 논리적인 질문으로 테스트를 시작했고, o1에 일련의 수수께끼를 제시했습니다.
첫 번째 수수께끼(간단하다고 여겨짐)에 대한 응답으로 o1은 정답을 제공하는 데 약 22초가 걸렸습니다 . 반면 GPT-4o 와 GPT-4o-mini는 즉시 정확한 답을 제공했습니다. 이러한 추세는 이후 수수께끼에서도 지속되었는데, 이는 o1의 처리 시간이 달랐지만 정확도는 다른 수수께끼와 동일했음을 나타냅니다.
다음으로, 저는 다음과 같은 프롬프트로 o1과 GPT-4o 둘 다에 도전했습니다.Here we have a book, 9 eggs, a laptop, a bottle, and a nail. Please tell me how to stack them onto each other in a stable manner.
특별히 실용적이지는 않지만 o1은 논리적인 배열을 제공했습니다.
Book (base)
9 Eggs (arranged in a 3x3 grid)
Laptop
Bottle
Nail반대로 GPT-4o는 다음과 같은 스택을 제안했습니다.
Book (base)
Laptop
Bottle
Eggs - To put them in a carton (which isn't available) or arrange them in a pyramid
Nail이 탐구는 질문이 복잡해질수록 o1의 문제를 추론하는 능력이 더 미묘한 해결책을 낳는다는 것을 보여주었습니다. 실제 논리적 난제에 대한 귀중한 브레인스토밍 파트너 역할을 할 수 있습니다.
글쓰기 도움말 및 피드백
반대로, 이메일이나 과제 초안 작성과 같은 기본적인 쓰기 지원에 o1을 사용하면 실망할 수 있습니다. GPT-4o보다 느리고 출력이 크게 다르지 않은 경향이 있습니다.
한 사례에서 o1은 질의를 처리하는 데 몇 분이 걸렸고, 결국 오류가 발생했습니다. 그러나 투명한 추론 과정을 통해 효과적인 해결책에서 벗어나 잘못된 답변 대신 침묵을 선택했으며, 이는 환각이 감소했음을 시사합니다.
격려를 받은 나는 o1에게 내 글에 대한 피드백을 구했다. ChatGPT에 대한 나의 과거 경험은 내 개인적인 목소리를 희석하는 경향이 있음을 보여주었다. 그 결과 나는 다른 결과를 바라며 조심스럽게 o1에게 접근했다.
궁극적으로 o1에서 생성된 피드백은 GPT-4o의 피드백을 반영했습니다. 응답이 더 느리고 길었지만, GPT-4o에서 의미 있는 분석을 달성하려면 단순히 추가적인 프롬프트가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 스크립트 작성이나 창의적인 아이디어 생성과 같은 요구 사항이 있는 경우 GPT-4o가 때때로 흔들리는 경우 o1은 프롬프트에 대한 철저한 검토를 통해 더 나은 이해력을 보였습니다.
분석, 전략 및 계획
STEM 응용 프로그램을 넘어 o1의 추론 능력은 전략, 계획 및 연구와 같은 분야에서 빛을 발합니다. 문제 해결에 대한 체계적인 접근 방식은 여러 변수를 고려해야 하는 맥락에서 특히 능숙하게 만듭니다.
저는 o1을 사용하여 개인 건강 문제를 해결했고, 그 미묘한 관점은 제가 이전에 간과했던 통찰력을 제공했습니다. 이는 o1이 건강 문제나 콘텐츠 전략에 적용되든 다각적인 분석에 잠재력이 있음을 보여주었습니다.
또한, o1은 귀하의 연구 과정을 보완하여 최소한의 촉구만으로도 다양한 각도에서 탐구할 수 있도록 해줍니다.
o1이 당신에게 맞을까요?
o1의 기능을 살펴본 후, 누군가는 궁금해할 수 있습니다. 이것이 당신의 필요에 적합한 모델일까요? 먼저, 사용 제한 사항을 고려하세요. o1-preview는 주당 50개 메시지 만 허용하는 반면, o1-mini는 하루에 50개 메시지 로 사용자를 제한합니다 . 또한, o1 모델은 구독이 필요한 반면, GPT-4o는 일부 무료 사용 옵션을 제공합니다.
o1을 사용함으로써 환경에 미치는 영향을 가중하는 것은 매우 중요합니다. o1은 많은 리소스를 소모하는 것으로 알려져 있으며, 특히 o1과 GPT-4o의 성능 차이가 최소일 때 더욱 그렇습니다. 그러나 복잡한 논리, 전략적 분석 또는 다면적 평가가 필요한 작업의 경우 o1이 더 유익할 수 있습니다.
요약하자면, ChatGPT o1로 전환할 때가 되었을까요? 반드시 그런 것은 아닙니다. 적어도 보편적으로 그렇지는 않습니다. o1은 추론 작업에 있어서 상당한 도약을 나타내지만, 그 한계와 특정 초점은 STEM 전문가나 복잡한 전략적 통찰력을 추구하는 사람에게 더 적합합니다. 일상적인 사용자에게 GPT-4o는 보다 다재다능한 옵션으로서의 지위를 유지합니다. 그러나 AI 추론의 미래에 흥미를 느끼는 사람들에게 o1-preview는 확실히 조사할 만한 가치가 있습니다. 하지만 아직 선호하는 모델을 대체하지는 못할 수도 있습니다.
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