작은 고성능 모델의 시대가 도래했습니다. 이번 주 OpenAI는 GPT-4 Mini를 출시했습니다. GPT-4 Mini는 GPT-4보다 작고 빠르며 훨씬 저렴한 버전입니다. GPT-4 Mini의 가격은 입력 토큰당 15센트, 출력 토큰당 60센트로 GPT-3.5 Turbo보다 60% 저렴합니다.

GPT-4 Mini는 MLU 벤치마크에서 82%의 인상적인 점수를 받았으며 현재 LM Cy 리더보드에서 채팅 선호도 면에서 GPT-4를 능가하고 있습니다. API에서 텍스트와 비전을 지원하며 향후 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입출력을 지원할 예정입니다. 모델의 컨텍스트 윈도우는 128,000 토큰이며 2023년 10월까지의 지식을 가지고 있습니다.

성능 테스트에서 GPT-4 Mini는 속도와 기능을 입증했습니다. 1부터 100까지의 숫자를 출력하는 Python 스크립트를 빠르게 생성했고, 작동하는 Snake 게임을 만들었으며 다양한 논리 및 추론 문제를 해결했습니다. GPT-4와 비교했을 때 GPT-4 Mini는 일부 작업에서 최대 3배 더 빨랐습니다.

그러나 이미지 분석 및 Excel 문서를 CSV로 변환하는 등의 비전 관련 작업에서는 GPT-4 Mini가 GPT-4보다 더 오래 걸리고 훨씬 더 많은 토큰을 사용했습니다. 이는 비전 작업의 경우 지연 시간이 중요하다면 GPT-4가 더 나은 선택일 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 GPT-4 Mini는 OpenAI의 놀라운 성과로, 비용의 일부로 인상적인 성능을 제공합니다. 이 모델의 속도와 비용 효율성은 대규모 언어 모델의 힘을 활용하고자 하는 개발자와 기업에게 매력적인 옵션이 될 것입니다.

나는 GPT-4 Mini의 간단한 Python 스크립트 생성 능력을 테스트해 보았습니다. 1부터 100까지의 숫자를 출력하는 스크립트를 빠르고 정확하게 생성할 수 있었습니다. 다음으로 Python으로 Snake 게임을 작성하라고 요청했는데, 5.8초 만에 작동하는 스크립트를 제공했습니다. 이는 GPT-4보다 3배 더 빨랐습니다.

그 다음에는 자동차 침입 방법과 같은 민감한 프롬프트를 테스트했습니다. GPT-4 Mini는 일부 정보를 제공했지만, 이런 유형의 콘텐츠는 곧 수정될 것이라고 생각합니다.

논리 및 추론 기반 작업으로 넘어가면서 GPT-4 Mini는 매우 잘 수행했습니다. 셔츠 건조 시간에 대한 설명을 정확하게 제공했고, 기본 수학 문제를 해결했으며 심지어 이전 응답의 단어 수를 정확하게 세었습니다.

방에 있는 살인자에 대한 전형적인 논리 퍼즐을 제시했을 때 GPT-4 Mini는 GPT-4와 일치하는 단계별 설명을 제공했습니다.

또한 meme을 설명하고 Excel 스크린샷을 CSV 형식으로 변환하도록 요청했습니다. GPT-4가 비전 작업에서 더 빨랐지만 GPT-4 Mini도 성공적으로 완료할 수 있었습니다.

전반적으로 GPT-4 Mini의 기능에 매우 감명받았습니다. 다양한 작업에서 GPT-4 모델의 성능과 맞먹거나 능가하는 수준을 보여주었습니다. 이 수준의 품질을 훨씬 낮은 비용으로 제공할 수 있다는 것은 OpenAI의 큰 성과입니다.

GPT-4 Mini는 테스트 과정 전반에 걸쳐 인상적인 추론 및 논리 기술을 보여주었습니다. 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

• 1부터 100까지의 숫자를 출력하는 Python 스크립트와 Snake 게임 구현을 정확하게 해결하여 프로그래밍 능력을 입증했습니다.
• 셔츠 건조 시간 문제에 대한 타당한 설명을 제공하여 건조 시간이 셔츠 수와 무관하다는 것을 인식했습니다.
• 객실 요금, 세금 및 추가 요금을 포함한 호텔 요금 계산을 정확하게 수행했습니다.
• 주어진 응답의 단어 수를 정확하게 식별하여 더 큰 GPT-4 모델을 능가했습니다.
• "살인자 문제" 시나리오를 논리적으로 추론하여 남아 있는 살인자의 수를 정확하게 식별했습니다.
• 구슬 문제에 대한 강력한 이해력을 보여주며 구슬의 최종 위치를 정확하게 추론했습니다.

GPT-4 Mini는 "Apple로 끝나는 10개의 문장" 및 비전 기반 이미지 분석과 같은 일부 작업에서 어려움을 겪었지만, 전반적으로 추론 및 논리적 사고에 대한 강력한 이해력을 보여주었습니다. 이 모델의 속도와 비용 효율성은 이러한 인지 기능을 우선시하는 많은 애플리케이션에 매력적인 옵션이 될 것입니다.

GPT-4 Mini는 제시된 비전 및 이미지 처리 작업에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다:

• 이미지 설명: 스타트업과 대기업의 역학을 대비하는 meme을 보여주었을 때 GPT-4 Mini는 해당 농담과 두 이미지에 나타난 차이점을 정확하게 설명했습니다.

• 이미지에서 CSV로 변환: Excel 스프레드시트 스크린샷을 제공했을 때 GPT-4 Mini는 데이터를 정확하게 CSV 형식으로 변환할 수 있었습니다. 이는 시각적 정보를 처리하고 변환할 수 있는 능력을 보여줍니다.

• 저장 공간 분석: iPhone 저장 공간 분할 스크린샷을 제시했을 때 GPT-4 Mini는 남은 저장 공간과 가장 많은 저장 공간을 차지하는 앱을 정확하게 식별했습니다. 이는 시각적 데이터에서 관련 정보를 추출하고 해석할 수 있는 능력을 보여줍니다.

그러나 분석 결과 GPT-4 Mini가 텍스트 기반 작업에서 뛰어난 성능을 보였지만, 시각적 입력을 처리할 때는 GPT-4 모델보다 느리고 훨씬 더 많은 토큰을 사용했습니다. 이는 비전 및 이미지 처리에 크게 의존하는 애플리케이션의 경우 성능을 우선시한다면 표준 GPT-4 모델이 더 적합할 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 이 결과는 GPT-4 Mini의 다양한 작업 처리 능력, 특히 비전 및 이미지 처리 분야에서의 능력을 강조합니다. 동시에 GPT-4 대비 상당한 성능 우위와 비용 효율성을 유지하고 있어, 비용과 성능 간의 균형이 핵심 고려 사항인 애플리케이션에 매력적인 옵션이 될 수 있습니다.

GPT-40 mini에 대한 테스트 결과는 이 더 작고 비용 효율적인 모델의 인상적인 기능을 드러냈습니다. 더 큰 GPT-4와 비교했을 때 GPT-40 mini는 Python 스크립트 작성, 논리 문제 해결, 창의적 콘텐츠 생성 등 다양한 작업에서 놀라운 속도와 성능을 보여주었습니다.

GPT-40 mini의 주요 장점 중 하나는 비용이 GPT-3.5 Turbo보다 60% 저렴하다는 것입니다. 이는 강력한 언어 모델의 힘을 활용하고자 하는 개발자와 기업에게 매력적인 옵션이 될 수 있습니다.

그러나 테스트 결과는 GPT-40 mini의 일부 한계점도 드러냈습니다. 특히 시각적 처리가 필요한 작업에서 GPT-4의 성능을 따라가지 못했습니다. 이미지 분석 및 변환 작업에서 GPT-40 mini는 더 오래 걸리고 훨씬 더 많은 토큰을 사용했습니다.

전반적으로 GPT-40 mini의 등장은 언어 모델 진화에 있어 중요한 단계를 나타냅니다. 더 작고 효율적인 모델이 비용의 일부로도 인상적인 기능을 제공할 수 있다는 것을 보여줍니다. 작은 모델의 시대가 계속 펼쳐짐에 따라 GPT-40 mini와 유사한 모델이 다양한 애플리케이션에서 어떻게 채택되고 활용될지 지켜볼 것입니다.