GPT-4o Mini의 기능 및 애플리케이션을 살펴보세요. 비용 효율성이 가장 뛰어난 OpenAI의 최신 모델로, GPT-3.5 터보보다 60% 저렴한 가격으로 고급 AI 기능을 제공합니다.
2024년 5월, OpenAI는 GPT-4o를 출시했고, 불과 3개월 후 또 다른 인상적인 모델로 돌아왔습니다: 바로 GPT-4o Mini입니다. 2024년 7월 18일, OpenAI는 GPT-4o Mini를 출시했습니다. 그들은 이 모델을 "가장 비용 효율적인 모델"이라고 부르고 있습니다! GPT-4o Mini는 이전 모델의 기능을 기반으로 하는 소형 모델로, 고급 AI를 보다 저렴하고 쉽게 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
GPT-4o Mini는 현재 텍스트 및 시각 상호작용을 지원하며, 향후 업데이트를 통해 이미지, 비디오 및 오디오 처리 기능이 추가될 예정입니다. 이 글에서는 GPT-4o Mini의 정의, 뛰어난 기능, 사용 방법, GPT-4와 GPT-4o Mini의 차이점, 다양한 컴퓨터 비전 사용 사례에서 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 살펴봅니다. 지금 바로 GPT-4o Mini가 제공하는 기능을 살펴보세요!
GPT-4o Mini는 보다 비용 효율적이고 접근하기 쉽도록 설계된 OpenAI의 AI 모델 라인업에 추가된 최신 제품입니다. 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM)로 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있습니다. 이 모델은 GPT-4 및 GPT-4o와 같은 이전 모델의 강점을 기반으로 하여 컴팩트한 패키지에 강력한 기능을 제공합니다.
GPT-4o Mini는 입력 토큰(모델이 처리하는 텍스트 또는 데이터의 단위) 100만 개당 15센트, 출력 토큰(모델이 응답으로 생성하는 단위) 100만 개당 60센트로 GPT-3.5 터보보다 60% 저렴합니다. 100만 개의 토큰은 대략 2,500페이지 분량의 텍스트를 처리하는 것과 같다고 볼 수 있습니다. 128K 토큰의 컨텍스트 창과 요청당 최대 16K 개의 출력 토큰을 처리할 수 있는 기능을 갖춘 GPT-4o Mini는 효율적이면서도 경제적으로 설계되었습니다.
GPT-4o Mini는 다양한 작업을 지원하므로 다양한 애플리케이션에 적합한 옵션입니다. 여러 API 호출, 전체 코드 베이스 또는 대화 내역과 같은 대용량 데이터 처리, 고객 지원 챗봇에서 빠른 실시간 응답 제공 등 한 번에 여러 작업을 실행할 때 사용할 수 있습니다.
다음은 몇 가지 다른 주요 기능입니다:
ChatGPT 인터페이스를 통해 GPT-4o Mini를 사용해 볼 수 있습니다. 무료, 플러스, 팀 사용자는 아래 그림과 같이 GPT-3.5를 대체하여 액세스할 수 있습니다. 모든 사람에게 AI 혜택을 제공한다는 OpenAI의 목표에 따라 기업 사용자도 곧 액세스할 수 있게 될 예정입니다. 또한, 애플리케이션에 해당 기능을 통합하고자 하는 개발자를 위해 API를 통해 GPT-4o Mini를 사용할 수 있습니다. 현재 비전 기능은 API를 통해서만 액세스할 수 있습니다.
GPT-4o Mini와 GPT-4o는 다양한 벤치마크에서 모두 인상적인 성능을 발휘합니다. 일반적으로 GPT-4o가 GPT-4o Mini보다 성능이 뛰어나지만, 일상적인 작업에는 여전히 GPT-4o Mini가 비용 효율적인 솔루션입니다. 벤치마크에는 추론 작업, 수학 및 코딩 능력, 멀티모달 추론이 포함됩니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 GPT-4o Mini는 다른 인기 모델과 비교했을 때 상당히 높은 벤치마크를 기록합니다.
온라인에서 논란이 되고 있는 흥미로운 문제 중 하나는 인기 있는 LLM이 십진수를 잘못 비교하는 것입니다. GPT-4o와 GPT-4o Mini를 테스트했을 때, 두 모델의 추론 능력은 분명한 차이를 보였습니다. 아래 이미지에서 두 모델에게 9.11과 9.9 중 어느 것이 더 큰지 물어본 다음 추론 이유를 설명하도록 했습니다.
두 모델 모두 처음에는 잘못 응답하여 9.11이 더 크다고 주장합니다. 그러나 GPT-4o는 정답을 추론하여 9.9가 더 크다고 말합니다. 자세한 설명을 제공하고 소수를 정확하게 비교합니다. 반면, GPT-4o Mini는 9.9가 더 큰 이유를 정확하게 추론했음에도 불구하고 처음의 오답을 고집스럽게 유지합니다.
두 모델 모두 강력한 추론 능력을 보여줍니다. GPT-4o는 스스로 수정하는 기능이 뛰어나 복잡한 작업에 유용합니다. GPT-4o Mini는 적응력은 떨어지지만 더 간단한 작업에 대해 명확하고 정확한 추론을 제공합니다.
코드를 자세히 살펴보지 않고도 GPT-4o Mini의 비전 기능을 살펴보고 싶다면 OpenAI Playground에서 API를 쉽게 테스트할 수 있습니다. 저희는 직접 테스트하여 GPT-4o Mini가 다양한 컴퓨터 비전 관련 사용 사례를 얼마나 잘 처리할 수 있는지 확인했습니다.
GPT-4o Mini에 나비와 지도 이미지 두 개를 분류해 달라고 요청했습니다. AI 모델은 나비와 지도를 성공적으로 식별했습니다. 이미지가 매우 다르다는 점을 감안하면 이는 매우 간단한 작업입니다.
계속해서 모델에 식물 위에 있는 나비와 땅 위에 있는 나비를 보여주는 두 개의 이미지를 더 실행했습니다. AI는 다시 한 번 훌륭한 작업을 수행하여 식물 위에 있는 나비와 바닥에 있는 나비를 정확하게 찾아냈습니다. 그래서 한 단계 더 나아갔습니다.
그런 다음 GPT-4o Mini에게 늪지 밀크위드의 꽃을 먹고 있는 나비와 백일홍 꽃을 먹고 있는 나비의 두 이미지를 분류해 달라고 요청했습니다. 이 모델이 추가 미세 조정 없이도 이렇게 구체적인 라벨을 분류할 수 있었다는 사실이 놀랍습니다. 이 간단한 예는 GPT-4o Mini가 사용자 지정 교육 없이도 이미지 분류 작업에 사용될 수 있음을 보여줍니다.
현재로서는 물체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업은 GPT-4o Mini를 사용하여 처리할 수 없습니다. GPT-4o는 정확도가 떨어지지만 이러한 작업에는 사용할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 포즈 이해와 관련하여 이미지에서 포즈를 감지하거나 추정할 수는 없지만 포즈를 분류하고 이해할 수는 있습니다.
위 이미지는 포즈의 정확한 좌표를 감지하거나 추정할 수 없음에도 불구하고 GPT-4o Mini가 어떻게 포즈를 분류하고 이해하는지를 보여줍니다. 이는 다양한 애플리케이션에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠 분석에서는 선수의 움직임을 광범위하게 평가하고 부상을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로 물리 치료에서는 재활 중 환자가 올바른 동작을 취하고 있는지 확인하기 위해 운동을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 감시의 경우 일반적인 신체 언어를 분석하여 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. GPT-4o Mini는 특정 핵심 포인트를 감지할 수는 없지만 일반적인 포즈를 분류할 수 있어 이러한 분야 및 기타 분야에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
지금까지 GPT-4o Mini의 기능에 대해 살펴봤습니다. 이제 GPT-4o Mini를 사용하기에 가장 적합한 애플리케이션에 대해 논의해 보겠습니다.
GPT-4o Mini는 고급 자연어 이해가 필요하고 작은 컴퓨팅 공간을 필요로 하는 애플리케이션에 적합합니다. 일반적으로 비용이 너무 많이 드는 애플리케이션에 AI를 통합할 수 있습니다. 실제로 Artificial Analysis의 상세한 분석에 따르면 GPT-4o Mini는 대부분의 다른 모델에 비해 매우 빠른 속도로 고품질 응답을 제공하는 것으로 나타났습니다.
다음은 앞으로 빛을 발할 수 있는 몇 가지 주요 영역입니다:
GPT-4o Mini는 멀티모달 AI의 미래를 위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 토큰당 비용으로 알려진 각 텍스트 또는 데이터 처리 비용은 GPT-3 모델인 텍스트 다빈치-003이 출시된 2022년 이후 거의 99%까지 크게 감소했습니다. 이러한 비용 감소는 고급 AI를 더 저렴하게 이용할 수 있게 되는 분명한 추세를 보여줍니다. AI 모델이 계속 개선됨에 따라 모든 앱과 웹사이트에 AI를 통합하는 것이 경제적으로 실현 가능할 가능성이 점점 더 커지고 있습니다!
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