성능 향상: 자세히 살펴보기
OpenAI의 내부 벤치마크에 따르면 GPT-4.5는 실제로 여러 주요 영역에서 GPT-4o보다 우수한 성능을 보입니다. 주목할 만한 개선 사항 중 하나는 다국어 MMMLU(일반 지식) 테스트에서의 성능입니다. GPT-4.5는 85.1%의 점수를 획득하여 GPT-4o의 81.5%를 능가했습니다. 이는 다양한 언어에 걸쳐 일반 지식에 대한 더 넓고 깊은 이해를 시사합니다.
표준화된 테스트 외에도 OpenAI는 GPT-4.5가 ‘confabulation’(일반적으로 환각이라고 함)이 감소했다고 주장합니다. 즉, 모델이 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 가능성이 적어 사실적 정확성이 요구되는 응용 프로그램에 매우 중요한 발전입니다. 조작된 응답의 빈도가 줄어든 것은 신뢰성 향상을 위한 한 걸음입니다.
사용자 경험도 향상되었지만 미미한 수준입니다. OpenAI의 평가에 따르면 사용자는 약 57%의 상호 작용에서 GPT-4o의 응답보다 GPT-4.5의 응답을 선호했습니다. 압도적인 승리는 아니지만, 이러한 선호도는 모델 출력의 전반적인 품질과 관련성이 눈에 띄게 향상되었음을 시사합니다. 상호 작용은 더 자연스럽고 사용자 기대치에 부합합니다.
또 다른 중요한 도약은 Simple QA Accuracy에서 관찰됩니다. 여기서 GPT-4.5는 62.5%를 기록하여 GPT-4o의 38.2%에서 크게 증가했습니다. 이는 모델이 간단한 질문에 정확한 답변을 제공하는 능력이 현저하게 향상되었음을 나타내며 향상된 이해 및 검색 기능을 보여줍니다.
감성 지수: 보다 인간적인 상호 작용
GPT-4.5는 단순한 성능 지표뿐만 아니라 향상된 감성 지수(EQ)를 통해 차별화됩니다. 이 모델은 보다 자연스럽고 공감적인 어조를 채택하도록 설계되어 상호 작용이 덜 로봇적이고 더 매력적으로 느껴집니다. 이는 의사 소통에서 보다 인간적인 느낌을 주는 AI를 만드는 데 있어 중요한 진전입니다.
- 자연스러운 어조: 대화가 더 매끄럽게 진행되며 인간의 대화 패턴을 더 잘 모방하는 응답을 제공합니다.
- 공감적 응답: 이 모델은 대화의 감정적 뉘앙스를 이해하고 이에 응답하는 더 큰 능력을 보여줍니다.
- 매력적인 상호 작용: 전반적인 경험은 더 매력적으로 설계되어 사용자의 주의를 끌고 더 긍정적인 상호 작용을 촉진합니다.
이러한 향상된 EQ는 GPT-4.5를 인간과 같은 상호 작용이 가장 중요한 응용 분야에 특히 적합하게 만듭니다. 고객 서비스, 가상 비서, 심지어 치료 응용 프로그램도 이처럼 더 미묘하고 감성적으로 지능적인 접근 방식의 이점을 누릴 수 있습니다.
또한 GPT-4.5는 ‘조종 가능성(steerability)’이 뛰어납니다. 이는 모델이 미묘한 프롬프트를 더 정확하게 해석하고 응답하는 능력을 나타냅니다. 사용자는 GPT-4.5가 미묘함을 더 잘 파악하여 복잡하거나 모호한 쿼리를 보다 효과적으로 처리할 수 있음을 관찰했습니다. 질문의 근본적인 의도를 더 잘 분별하여 더 관련성 있고 유용한 답변을 제공할 수 있습니다.
문제의 핵심: 가격 문제
이러한 발전에도 불구하고 GPT-4.5의 가격은 주요 논쟁거리가 되었습니다. GPT-4o보다 개선된 기능을 제공하지만 비용 차이는 상당합니다. 입력 처리의 경우 GPT-4.5는 약 30배 더 비싸고 출력 생성의 경우 15배 더 비쌉니다. 이 가격 모델은 새 모델의 가치 제안에 대한 심각한 의문을 제기합니다.
핵심 문제는 수익 감소입니다. GPT-4.5가 이전 모델보다 의심할 여지 없이 더 크고 복잡하지만 성능 향상이 비용 증가에 비례하여 확장되는 것 같지는 않습니다. 이러한 불일치로 인해 AI 커뮤니티의 많은 사람들은 미미한 이득이 기하급수적인 가격 인상을 정당화하는지 의문을 제기하게 되었습니다.
엄청난 가격은 접근성에 중대한 영향을 미칩니다. 많은 개발자, 특히 독립적으로 또는 소규모 기업에서 일하는 개발자는 GPT-4.5를 사용할 수 없다고 생각할 수 있습니다. 이는 진입 장벽을 만들어 혁신을 저해하고 기술의 광범위한 채택을 제한할 수 있습니다.
실용적인 예를 생각해 보십시오. 300,000단어 소설(약 450,000 토큰)을 요약하고 50,000 토큰 분석 보고서를 생성합니다. GPT-4.5를 사용하면 이 작업에 약 $41.25가 소요됩니다. GPT-4를 사용하면 동일한 작업에 $1.6만 소요됩니다. 이러한 극명한 대조는 GPT-4.5가 사용자, 특히 대규모 프로젝트에 미치는 재정적 부담을 강조합니다.
이러한 가격 책정 전략은 AI 개발 환경 내에서 경제성 및 포용성에 대한 우려를 제기합니다. 소규모 기업과 개별 연구원은 더 저렴하지만 덜 강력한 대안을 선택해야 할 수 있으며, 이는 프리미엄 비용을 감당할 수 있는 대규모 조직과 경쟁하는 능력을 저해할 수 있습니다.
추론 능력: 진행 중인 작업
GPT-4.5는 여러 영역에서 발전을 보여주지만 한계를 인정하는 것이 중요합니다. 이 모델은 사전 훈련, 감독 미세 조정 및 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 사용하여 개발되었습니다. 그러나 고급 추론 작업에 대해서는 아직 최적화되지 않았습니다.
즉, 현재 릴리스는 수학 및 코딩과 같이 강력한 추론 기술에 크게 의존하는 영역에서 큰 개선을 가져오지 않습니다. 이러한 영역은 GPT-4.5가 현재 상태에서 완전히 보유하지 못한 더 깊은 수준의 논리적 추론 및 문제 해결을 필요로 합니다.
강력한 추론 기능이 필요한 작업의 경우 GPT-4o가 여전히 선두 모델입니다. OpenAI의 전략은 단계적 접근 방식을 포함하는 것으로 보이며, GPT-4.5의 초기 릴리스는 일반 지식, 사용자 경험 및 감성 지능과 같은 영역에 중점을 둡니다. 회사는 향후 반복에서 추론 능력을 향상시키기 위해 GPT-4.5에 추가 RL 훈련을 적용하는 데 초점을 맞출 가능성이 높습니다. 이는 지속적인 개선에 대한 의지를 시사하며, 향후 업데이트는 추론 집약적인 작업의 현재 한계를 해결할 수 있습니다.
향후 개선 사항이 격차를 좁혀 결국 GPT-4.5를 추론 기반 응용 프로그램의 리더로 자리매김할 것으로 예상됩니다.
전반적인 내용:
GPT-4.5의 출시는 복잡한 그림을 제시합니다. 특히 사용자 경험과 감성 지능 측면에서 특정 영역의 발전을 보여줍니다. 그러나 가격 모델은 접근성 및 전반적인 가치 제안에 대한 심각한 우려를 제기합니다. 이 모델은 한 단계 더 발전한 것이지만 비용 효율성은 AI 커뮤니티 내에서 여전히 논쟁의 대상입니다. 추론 능력의 한계는 또한 진행 중인 개발 프로세스를 강조하며 향후 업데이트에서 이러한 단점을 해결할 것으로 예상됩니다. GPT-4.5의 궤적은 OpenAI가 성능, 비용 및 접근성 간의 균형을 어떻게 유지하는지에 따라 달라지며 궁극적으로 더 넓은 AI 환경에 미치는 영향을 결정합니다.