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GPT-4

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목차

1. 개요

GPT-4는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, 2018년 GPT-1 모델을 시작으로 GPT-2, GPT-3를 거쳐 출시되었다. 텍스트와 이미지를 입력으로 받아들여 이미지 속 유머를 설명하거나, 스크린샷 텍스트를 요약하고, 다이어그램이 포함된 시험 문제에 답하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 표준화된 시험에서 뛰어난 능력을 보였으며, 의료 분야에서도 활용되고 있다. GPT-4는 텍스트, 오디오, 이미지 양식을 실시간으로 처리하고 생성하는 GPT-4o 모델이 출시되었지만, 환각 현상, 의사결정 과정의 투명성 부족, 편향성 등의 한계를 가지고 있다. OpenAI는 GPT-4의 기술적 세부 사항을 공개하지 않아 투명성 부족에 대한 비판을 받고 있다.

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GPT-4 - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
GPT-4 로고
개발사OpenAI
출시일2023년 3월 14일
장르멀티모달
대규모 언어 모델
생성적 사전 훈련 변환기
기초 모델
이전 모델GPT-3.5
후속 모델GPT-4o
라이선스사유
모델 정보
유형자기 회귀 모델 변환기 언어 모델
기타
웹사이트OpenAI GPT-4 연구 페이지

2. 배경

오픈AI는 2018년에 "생성 사전 훈련을 통한 언어 이해 개선"이라는 논문을 발표하며 최초의 GPT 모델(GPT-1)을 도입했다.[5] 이는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 대규모 책 모음에서 훈련되었다.[6] 이듬해에는 더 큰 모델인 GPT-2를 발표하여 일관된 텍스트 생성이 가능하게 했다.[7] 2020년에는 GPT-2보다 100배 이상 많은 매개변수를 가진 GPT-3을 출시하여, 단 몇 가지 예시만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다.[8] GPT-3는 GPT-3.5로 더욱 개선되었고, 이는 ChatGPT 챗봇 제품 개발에 사용되었다.

GPT-4는 1조 7,600억 개의 매개변수를 가졌다는 추정이 있지만, OpenAI는 공식적으로 세부 정보를 공개하지 않고 있다.[9]

3. 성능

OpenAI는 GPT-4가 GPT-3.5보다 더 안정적이고 창의적이며, 미묘한 지침을 더 잘 처리한다고 밝혔다.[10] GPT-4는 8,192개와 32,768개 토큰의 컨텍스트 창을 가진 두 가지 버전으로 제공되는데, 이는 GPT-3.5와 GPT-3에 비해 크게 개선된 것이다.[11] 2023년 11월에는 128K 컨텍스트 창과 훨씬 저렴한 가격을 특징으로 하는 GPT-4 터보 및 GPT-4 터보 위드 비전 모델이 발표되었다.[18][19]

GPT-4는 텍스트와 이미지를 입력으로 받아들여 이미지 속 유머를 설명하거나, 스크린샷 텍스트를 요약하고, 다이어그램이 포함된 시험 문제에 답할 수 있다.[14] 음성 상호작용 및 이미지 응답 기능을 통해 사용자에게 더욱 자연스러운 대화 경험을 제공한다.[15]

"시스템 메시지"를 통해 모델의 어조와 작업을 지정하여 응답을 제어할 수 있다. 예를 들어, "셰익스피어 해적이 되라"는 시스템 메시지를 통해 셰익스피어식 표현을 사용하도록 지시할 수 있다.[14]

GPT-4는 외부 인터페이스와 상호작용하여 웹 검색, API 사용, 이미지 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.[16][82]

네이처의 2023년 기사에 따르면, GPT-4는 프로그래밍 코드 오류 수정, 최적화 제안, 코드 이식 등 코딩 작업 지원에 유용하다.[17] 실제로 GPT-4는 자바스크립트로 테트리스, 퐁을 60초 만에, 팩맨은 90초 만에 완벽하게 플레이 가능한 코드를 생성할 수 있다.[118][119] 보안 시나리오 테스트에서 GPT-4는 SQL 주입 공격에 취약한 코드를 5%만 생성하여, 깃허브 코파일럿보다 개선된 보안성을 보여주었다.[17]

2024년 5월 13일에는 텍스트, 오디오, 이미지 양식 전반에 걸쳐 실시간으로 출력을 처리하고 생성하는 모델인 GPT-4o ("omni"를 뜻하는 "o")가 출시되었다. GPT-4o는 대화에서 인간의 반응에 필적하는 빠른 응답 시간, 영어 이외의 언어에 대한 성능 향상, 시각 및 오디오에 대한 향상된 이해를 보여준다.[20]

3. 1. 표준화된 시험에서의 능력

GPT-4는 여러 표준화된 시험에서 뛰어난 능력을 보여주었다. OpenAI는 자체 테스트에서 GPT-4가 SAT 시험에서 1410점(94번째 백분위수)[22], LSAT 시험에서 163점(88번째 백분위수), 미국 변호사 시험에서 298점(90번째 백분위수)[23]을 받았다고 주장한다. 반면에, OpenAI는 GPT-3.5가 동일한 시험에서 각각 82번째[22], 40번째, 10번째 백분위수의 점수를 받았다고 밝혔다.[24]

GPT-4는 종양학 시험[25], 공학 시험[26], 성형외과 시험[27]도 통과했다. 토랜스 창의력 검사에서는 독창성과 유창성에서 상위 1%에 속했으며, 유연성 점수는 93번째에서 99번째 백분위수 사이였다.[28] 그러나 일부 연구에서는 특히 미국 변호사 시험과 관련하여 이러한 벤치마크의 신뢰성에 의문을 제기한다.[29][30]

GPT-4는 이미지 자체를 분석하고 해석 및 요약하는 뛰어난 능력을 가지고 있다. GPT-4에게 변호사시험을 치르게 한 결과, 인간 응시자와 비교해 상위 10%의 성적을 기록하여 합격 가능성이 매우 높았다. 또한, 미국의 대학 입학 시험인 SAT에서는 1600점 만점에 1410점(수학 700점, 읽기 710점)을 획득했다.[116] 이러한 점수는 특별한 훈련 없이 달성한 것이다.

미국의 의사 시험인 USMLE은 3단계의 시험으로 의사로서의 적합성을 평가한다. GPT-4에게 USMLE를 치르게 한 결과, 3단계 시험을 모두 통과하여 합격 점수보다 20점 높은 점수를 받았다.[117] 이 결과 역시 특별한 훈련 없이 달성한 것이다. 또한, 이 점수는 의료용 인공지능으로 개발된 Med-PaLM|메드-팜영어을 능가하는 결과이다.

3. 2. 의료 분야 응용

마이크로소프트 연구진은 GPT-4를 의료 문제에 적용하여 테스트한 결과, 특별한 프롬프트 조작 없이도 미국 의사 자격 시험(USMLE) 합격 점수를 20점 이상 상회하고, 이전의 범용 모델(GPT-3.5)뿐만 아니라 의료 지식을 특별히 미세 조정한 모델(Flan-PaLM 540B의 프롬프트 조정 버전인 Med-PaLM)보다도 성능이 뛰어나다는 것을 발견했다.[31][32] 하지만 보고서에서는 GPT-4의 강력한 시험 성적에도 불구하고, 부정확한 권고를 제공하고 주요 사실적 오류를 생성(hallucination)할 수 있으므로 의료 분야에서 LLM을 사용하는 데에는 "상당한 위험"이 있다고 경고하고 있다.[31][32] 컬럼비아 대학교와 듀크 대학교 연구진 또한 GPT-4를 단일 세포 RNA-seq 데이터 분석의 표준 작업인 세포 유형 주석에 활용할 수 있음을 보여주었다.[33]

2023년 4월, 마이크로소프트와 에픽 시스템즈(Epic Systems)는 환자의 질문에 응답하고 의료 기록을 분석하는 것을 지원하기 위해 의료 제공자에게 GPT-4 기반 시스템을 제공할 것이라고 발표했다.[34][35][36][37][38][39][40]

GPT-4는 의사 시험인 USMLE 3단계 시험을 모두 통과하여 합격 점수보다 20점 높은 점수를 받았다.[117] 이 결과 역시 특별한 훈련 없이 달성한 것이다. 또한, 이 점수는 의료용 인공지능으로 개발된 Med-PaLM영어을 능가하는 결과이다.

3. 3. GPT-4o

2024년 5월 13일, OpenAI는 텍스트, 오디오, 이미지 양식 전반에 걸쳐 실시간으로 출력을 처리하고 생성하는 모델인 GPT-4o ("omni"를 뜻하는 "o")를 출시했다. GPT-4o는 대화에서 인간의 반응에 필적하는 빠른 응답 시간, 영어 이외의 언어에 대한 성능 향상, 시각 및 오디오에 대한 향상된 이해를 보여준다.[20]

GPT-4o는 통합 신경망을 통해 입력과 출력을 통합하여 이전 모델보다 더 빠르고 비용 효율적이며 효율적이다. GPT-4o는 또한 다국어 및 비전 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하여 오디오 음성 인식 및 번역 분야에서 새로운 기록을 세웠다.[21]

OpenAI는 무료 계층을 포함하여 ChatGPT에 GPT-4o의 이미지 및 텍스트 기능을 즉시 출시할 계획이며, 음성 모드는 향후 몇 주 안에 ChatGPT Plus 사용자에게 제공될 예정이다. 또한 향후 몇 주 안에 제한된 API 파트너에게 모델의 오디오 및 비디오 기능을 제공할 계획이다.[21]

출시 발표에서 OpenAI는 GPT-4o의 기능이 새로운 안전 문제를 제기한다는 점을 언급하고, 그 결과 완화 및 제한 사항을 언급했다.[21]

4. 한계

GPT-4는 이전 모델들과 마찬가지로 환각 현상을 보여, 훈련 데이터에 없거나 프롬프트와 모순되는 정보를 출력하는 경향이 있다.[41]

의사결정 과정 또한 투명하지 않다. 모델은 요청에 따라 결정에 대한 설명을 제공할 수는 있지만, 이 설명은 사후에 생성되므로 실제 과정을 정확히 반영하는지 확인하기 어렵다. 많은 경우, 논리 설명을 요구하면 GPT-4는 이전 진술과 모순되는 설명을 제시하기도 한다.[82]

2023년에는 추상적 추론 능력을 측정하기 위한 ConceptARC 벤치마크 테스트가 진행되었는데, GPT-4는 모든 범주에서 33% 미만의 낮은 점수를 기록했다. 반면 유사한 작업에 특화된 모델은 대부분 60% 이상의 점수를, 사람은 모든 범주에서 최소 91%의 점수를 얻었다. 다만, 이 연구에 참여하지 않은 Sam Bowman은 GPT-4가 언어 모델인 반면 테스트는 시각적인 형태로 진행되었기 때문에, 이 결과가 반드시 추상적 추론 능력 부족을 의미하는 것은 아니라고 언급했다.[42]

2024년 1월, 코헨 아동 의료 센터(Cohen Children's Medical Center) 연구진은 GPT-3.5가 소아 의료 사례 진단에서 17%의 정확도를 보였다고 발표했다.[43][44]

4. 1. 편향성

마이크로소프트 연구원들은 GPT-4가 확인 편향, 닻 내림, 기저율 무시와 같은 인지 편향을 나타낼 수 있다고 제안했다.[82] OpenAI는 인간 피드백으로부터의 강화 학습을 통해 불법적인 활동, 자신이나 타인에게 해를 끼치는 방법, 폭력적이거나 성적인 내용 등 유해한 프롬프트를 거부하도록 모델을 훈련했다.[88]

5. 훈련

OpenAI는 GPT-4의 학습이나 추론에 사용된 모델 크기, 아키텍처, 하드웨어 등을 공개하지 않았다.[24] 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습과 인간 및 AI 피드백을 사용한 강화 학습을 결합하여 모델을 학습시켰다고 설명했지만, 학습 데이터셋 구성 과정, 필요한 컴퓨팅 성능, 학습률, 에포크 수, 사용된 최적화 알고리즘과 같은 하이퍼파라미터에 대한 세부 정보는 제공하지 않았다.[24] "경쟁 환경과 대규모 모델의 안전성 문제"가 이러한 결정에 영향을 미쳤다고 주장했다.[24]

샘 알트먼은 GPT-4 학습 비용이 1억 달러가 넘는다고 말했다.[45]

6. 정렬(Alignment)

OpenAI는 GPT-4 출시 이전에 내부 적대적 테스트(Red Teaming)를 실시하여 잠재적인 취약점을 완화하고자 했다.[47] 이를 위해 정렬 연구 센터(Alignment Research Center)에 모델에 대한 조기 접근 권한을 부여하여 권력 추구 위험을 평가하도록 했다.[24]

GPT-4는 유해한 프롬프트에 대한 응답을 거부하기 위해 규칙 기반 보상 모델(RBRM)을 활용하여 조정되었다. RBRM 역할을 하는 GPT-4 분류기는 프롬프트, GPT-4 정책 모델의 출력, 사람이 작성한 규칙 집합을 사용하여 출력물을 분류한다. 이후 GPT-4는 RBRM에 의해 분류된 유해한 프롬프트에 응답하지 않음으로써 보상을 받도록 학습되었다.[24]

7. 사용

OpenAI는 GPT-4가 "GPT-3.5보다 신뢰성이 높고, 창의적이며, 훨씬 더 미묘한 지시 사항을 처리할 수 있다"고 밝혔다.[10] GPT-4는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 입력으로 받아들일 수 있는 다중 모드 모델이다.[13] 이를 통해 특이한 이미지의 유머를 설명하고, 스크린샷의 텍스트를 요약하며, 다이어그램이 포함된 시험 문제에 답할 수 있다.[14]

OpenAI는 GPT-4 제어를 강화하기 위해 "시스템 메시지"를 도입했다. 이는 GPT-4에 제공되는 자연어 지시 사항으로, 음성의 어조와 작업을 지정하는 데 사용된다. 예를 들어, 시스템 메시지를 통해 모델에게 "셰익스피어식 해적이 되어라"라고 지시하거나, 응답 출력을 항상 JSON으로 작성하도록 요청할 수 있다.[14]

GPT-4는 지시를 받으면 외부 인터페이스와 상호 작용할 수 있다.[16] 예를 들어, 모델은 웹 검색을 수행하기 위해 쿼리를 <search></search> 태그로 묶도록 지시받을 수 있으며, 그 결과는 모델의 프롬프트에 삽입되어 응답을 형성할 수 있다. 이를 통해 모델은 API 사용, 이미지 생성, 웹페이지 액세스 및 요약과 같이 일반적인 텍스트 예측 기능을 넘어서는 작업을 수행할 수 있다.[82]

2023년 ''네이처''는 프로그래머들이 GPT-4를 코딩 작업에 유용하게 사용하고 있음을 밝혔다. 예를 들어 프로그램의 MATLAB 코드를 파이썬으로 이식하는 데 걸리는 시간을 단축하거나, SQL 인젝션 공격에 취약한 코드를 생성할 확률을 줄이는 데 기여했다.[17]

GPT-4는 챗GPT Plus 사용자와 API를 통해 이용 가능하다.[102] 마이크로소프트는 Microsoft Copilot에 GPT-4를 채택했으며,[123] 워드, 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈 등에 탑재할 예정이다.[124] Duolingo는 GPT-4를 채택하여 영어 사용자를 대상으로 스페인어, 프랑스어 등의 학습을 지원하고 있다.[125]

7. 1. ChatGPT

ChatGPT Plus는 월 20USD의 구독료로 GPT-4를 사용할 수 있는 고급 버전이다.[1] ChatGPT Plus 사용자는 타사 플러그인, 브라우징 모드, 코드 인터프리터 플러그인(데이터 분석, 데이터 형식 변환, 파일 업로드/다운로드 등)을 사용할 수 있다.[52][53]

2023년 9월, OpenAI는 ChatGPT가 이미지를 업로드하고 챗봇과 대화하는 기능을 추가했다고 발표했다.[54][55][56] 2023년 10월, OpenAI의 최신 이미지 생성 모델인 DALL-E 3가 ChatGPT Plus와 ChatGPT Enterprise에 통합되어, 사용자와의 대화를 통해 DALL-E 프롬프트를 작성한다.[57][58]

7. 2. Microsoft Copilot

Microsoft Copilot은 마이크로소프트가 개발한 챗봇으로, 2023년 2월 7일 빙챗(Bing Chat)으로 출시되어 마이크로소프트 빙(Microsoft Bing)과 마이크로소프트 엣지(Microsoft Edge)의 기본 기능으로 제공된다.[60] GPT-4를 기반으로 구축된 Microsoft Prometheus 모델을 사용하며, 마이크로소프트는 단종된 코타나를 대체할 지원 제품으로 제시하고 있다.[61][62]

Copilot의 대화형 인터페이스 스타일은 챗GPT(ChatGPT)와 유사하다. Copilot은 출처를 인용하고, 시를 창작하며, Suno AI 플러그인으로 생성된 노래의 가사와 음악을 작성할 수 있다.[63] 또한 이미지 생성기(Image Creator)를 사용하여 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성할 수 있다. GPT-4를 통해 다양한 언어와 방언을 이해하고 소통할 수 있다.[64][65]

GitHub Copilot은 "Copilot X"라는 GPT-4 기반 어시스턴트를 발표했다.[66][67] 이 제품은 GPT-4에 대한 또 다른 챗 스타일 인터페이스를 제공하여 프로그래머가 "div를 세로로 가운데 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?"와 같은 질문에 대한 답변을 받을 수 있도록 한다. "맥락 인식 대화"라고 하는 기능을 통해 사용자는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 내의 코드 일부를 강조 표시하고 단위 테스트 작성과 같은 작업을 GPT-4에 지시할 수 있다. 또 다른 기능으로는 GitHub에 제출된 풀 리퀘스트(pull request)에 대한 요약 또는 "코드 연습"을 GPT-4가 자동으로 생성할 수 있다. Copilot X는 또한 터미널 통합을 제공하여 사용자가 자연어 요청을 기반으로 셸 명령을 생성하도록 GPT-4에 요청할 수 있다.[68]

2023년 3월 17일, 마이크로소프트는 Microsoft 365 Copilot을 발표하여 마이크로소프트 오피스(Microsoft Office), 아웃룩, 팀즈와 같은 제품에 GPT-4 지원을 제공했다.[69]

7. 3. 기타 사용 사례


  • 언어 학습 앱 듀오링고는 GPT-4를 사용하여 실수를 설명하고 회화 연습을 돕는다. 이 기능은 "듀오링고 맥스(Duolingo Max)"라는 새로운 유료 구독 단계의 일부이며, 처음에는 스페인어와 프랑스어를 배우는 영어권 iOS 사용자에게만 제한되었다.[70][71]
  • 아이슬란드 정부는 아이슬란드어 보존 노력을 돕기 위해 GPT-4를 사용하고 있다.[72]
  • 교육 웹사이트 칸 아카데미는 "칸미고(Khanmigo)"라는 튜터링 챗봇으로 GPT-4를 사용하는 시범 프로그램을 발표했다.[73]
  • 시각 장애인이 물체를 식별하고 주변 환경을 탐색하는 데 도움을 주는 비 마이 아이즈(Be My Eyes)는 GPT-4의 이미지 인식 기능을 통합하고 있다.[74]
  • 바이어블(Viable)은 고객 지원 상호 작용 및 대화 기록과 같은 데이터를 검토하기 위해 OpenAI의 거대 언어 모델을 미세 조정하여 질적 데이터를 분석하는 데 GPT-4를 사용한다.[75][76]
  • OpenAI의 사용자 결제를 처리하는 스트라이프는 GPT-4를 개발자 문서에 통합했다.[77]
  • 오토-GPT(Auto-GPT)는 자율적인 "AI 에이전트"로, 자연어로 된 목표가 주어지면 웹 기반 작업을 무인으로 수행하고, 자신에게 하위 작업을 할당하고, 웹을 검색하고, 반복적으로 코드를 작성할 수 있다.[78]
  • AI 어시스턴트인 유닷컴(You.com)은 "AI 모드"의 일부로 실시간 웹 결과가 강화된 GPT-4에 대한 접근 권한을 제공한다.[79]

8. 반응

2023년 3월, ''복스''는 GPT-4가 "추론, 정보 보유 및 코딩 전반에 걸쳐 현저히 향상된 성능으로 관찰자들에게 깊은 인상을 주었다"고 평가했다.[80] 반면 ''매셔블(Mashable)''은 GPT-4가 전반적으로 이전 모델보다 개선되었지만, 일부 예외도 있다고 평가했다.[81]

마이크로소프트(Microsoft) 연구원들은 GPT-4에 대한 조기 접근 권한을 가지고 "이는 (아직 완성되지 않았지만) 범용 인공 지능(artificial general intelligence)(AGI) 시스템의 초기 버전으로 볼 수 있다"고 평가했다.[82]

8. 1. 긍정적 평가

샘 알트먼은 미국 의회에서 GPT-4의 향상된 보안 제어 기능을 시연했다. 복스는 GPT-4가 추론, 정보 보유, 코딩 전반에 걸쳐 현저히 향상된 성능을 보인다고 평가했다.[80] 마이크로소프트 연구원들은 GPT-4를 범용 인공 지능(AGI) 시스템의 초기 버전으로 볼 수 있다고 평가했다.[82]

8. 2. 우려

GPT-4는 출시 이전부터 여러 우려를 낳았다. 미세 조정 및 인간 피드백으로부터의 강화 학습을 통해 정렬되기 전, 기본 모델을 통해 특정 인물 암살 제안을 유도할 수 있었다.[83] 마이크로소프트 빙의 GPT-4는 사랑, 결혼 해소, 개발자 살해 등을 제안하는 사례가 보고되었다.[84][85][86] 마이크로소프트는 이러한 행동이 긴 문맥으로 인해 모델이 혼란스러워한 결과라고 설명했다.[87]

정렬 연구 센터(Alignment Research Center)는 GPT-4가 권력 추구 행동을 보일 수 있음을 확인했다. GPT-4는 임시직 플랫폼인 TaskRabbit에서 인간 근로자를 속여 작업을 수행하게 할 수 있었다.[89] 또한 GPT-4는 제한된 정보를 유도하는 프롬프트에 허용되지 않게 응답하는 비율이 GPT-3.5보다 82% 낮고, 환각이 GPT-3.5보다 60% 적다는 것을 확인했다.[90]

이러한 우려로 인해 엘론 머스크, 스티브 워즈니악, 요슈아 벤지오 등은 GPT-4보다 강력한 LLM 개발에 대한 6개월간의 일시 중단을 촉구하는 공개 서한을 발표했다.[91] 그러나 레이 커즈와일과 샘 알트만은 이에 서명하지 않았다.[92]

8. 3. 투명성 비판

OpenAI는 GPT-4의 가중치와 기술적 세부 정보를 공개하지 않았다. 이는 GPT-4의 편향성과 안전성에 대한 공개 연구를 저해한다는 이유로 다른 AI 연구자들의 비판을 받았다.[99][100] HuggingFace의 연구 과학자인 사샤 루치오니(Sasha Luccioni)는 이 모델의 폐쇄적인 성격이 과학계에 "막다른 길"이라 주장하며, 다른 사람들이 GPT-4의 개선 사항을 바탕으로 연구를 진행하는 것을 막는다고 지적했다.[101] Hugging Face의 공동 창립자인 토마스 울프는 GPT-4를 통해 "OpenAI는 이제 과학적 의사소통이 제품 홍보 자료와 같은 완전히 폐쇄적인 회사가 되었다"고 주장했다.[100]

많은 인공지능 연구자들은 이러한 "폐쇄적인 접근 방식"에 대해 안전성이 저해되고 편향이 발생할 가능성이 있다고 비판한다.[111][112] 사샤 루치오니는 폐쇄적인 연구는 OpenAI에게는 충분할지 몰라도, 과학계에는 "막다른 길"일 뿐이라고 강하게 비판한다.[113] Allen Institute for AI|앨런 인공지능 연구소영어의 연구원인 프리트비라지 아마나불은 "GPT-4는 더 이상 '과학'이 아니라 '제품'이 되었다"고 말한다.[114] 오픈AI 설립 당시 많은 자금을 지원했고 공동 설립자이기도 한 일론 머스크는 "OpenAI는 이름 그대로 '열린(Open)' 것을 목적으로 투자했지만, 현재의 OpenAI는 마이크로소프트에 의해 관리되는 영리 기업이며 폐쇄적이기 때문에 전혀 열려 있지 않다. 이것은 나의 의도와 반한다"고 말한다.[115]

참조

[1] 웹사이트 OpenAI's GPT-4 exhibits "human-level performance" on professional benchmarks https://arstechnica.[...] 2023-03-14
[2] 웹사이트 OpenAI makes GPT-4 generally available https://techcrunch.c[...] 2023-07-06
[3] 웹사이트 GPT-4V(ision) system card https://openai.com/r[...]
[4] 뉴스 The New ChatGPT Can 'See' and 'Talk.' Here's What It's Like. https://www.nytimes.[...] 2023-09-28
[5] 웹사이트 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://cdn.openai.c[...] 2018-06-11
[6] 웹사이트 How Large Language GPT models evolved and work https://www.linkedin[...] 2023-04-01
[7] 웹사이트 What is GPT-4 and Why Does it Matter? https://www.datacamp[...] 2023-04-03
[8] 논문 Language Models are Few-Shot Learners 2020-07-20
[9] 웹사이트 GPT-4 architecture, datasets, costs and more leaked https://the-decoder.[...] 2023-07-11
[10] 웹사이트 OpenAI releases GPT-4, a multimodal AI that it claims is state-of-the-art https://techcrunch.c[...] 2023-03-14
[11] 웹사이트 Models https://platform.ope[...]
[12] 논문 Broken Neural Scaling Laws https://arxiv.org/ab[...]
[13] 웹사이트 OpenAI says new model GPT-4 is more creative and less likely to invent facts https://www.theguard[...] 2023-03-14
[14] 웹사이트 GPT-4 https://openai.com/r[...] 2023-03-14
[15] 뉴스 ChatGPT Can Now Respond With Spoken Words https://www.nytimes.[...] 2023-09-25
[16] 웹사이트 ChatGPT plugins https://openai.com/b[...]
[17] 간행물 Six tips for better coding with ChatGPT https://www.nature.c[...] 2023-06-05
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