GPT-4 대 ​​GPT-3: 비즈니스에 사용할 모델

인공 지능(AI)은 매년 점점 더 큰 추세가 되고 있습니다. IDC에 따르면 AI 중심 솔루션에 대한 전 세계 지출은 2024년까지 1,540억 달러에 달해 2022년 금액보다 26.9% 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 통합 중 채택률과 인기 측면에서 선두주자는 미국 AI 연구소인 OpenAI에서 제작한 찬사를 받는 ChatGPT입니다. GPT-4 모델의 최신 릴리스와 이전 "GPT-n" 시리즈 모델의 지속적인 업데이트는 "어떤 것을 사용할 것인가?"라는 논리적 질문으로 이어집니다.

최신 버전이 항상 가장 적합하다고 생각할 수 있지만 이 경우에는 절대적인 사실이 아닙니다. 덜 강력함에도 불구하고 GPT-3는 낮은 통합 비용과 GPT-4보다 훨씬 빠르게 하위 수준 작업을 처리할 수 있는 기능 덕분에 여전히 많은 기업에서 그 자리를 찾고 있습니다.

이 기사에서는 주로 GPT-4 대 ​​GPT-3 경쟁에 초점을 맞추고 두 모델 간의 주요 차이점을 조사할 것입니다. 마지막으로 저희 팀이 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 배우게 될 것입니다.

• 비즈니스 요구 사항에 완벽하게 부합하는 올바른 AI 솔루션을 선택하십시오.
• AI 솔루션을 프로젝트에 정확하게 통합합니다.
• 데이터베이스를 기반으로 AI 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 최신 상태를 유지하기 위해 지속적인 지원 및 유지 관리를 제공합니다.

GPT-4 대 ​​GPT-3: 기업을 위한 이점

이 섹션에서는 GPT-3가 비즈니스 및 신생 기업에 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 GPT-4가 제공하는 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

주로 GPT-3를 채택하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트를 생성합니다 .가장 뻔하지만 중요한 것. GPT-3는 기업 슬로건에서 전문 이메일에 이르기까지 다양한 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 작업 결과는 나중에 확인해야 하지만 AI 텍스트 생성기를 사용하면 이러한 프로세스를 보다 쉽게 ​​수행할 수 있습니다.
• 고객 챗봇을 만듭니다 .자동화된 챗봇을 사용하면 고객 지원팀이 기업의 목소리 톤과 일치하면서 동시에 더 많은 문의를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 고객 지원 직원 고용 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다.
• 데이터 정렬 및 분석 .GPT-3는 대용량 데이터를 요약하고 구조화하는 데 자주 사용되므로 다양한 비즈니스 요구에 맞게 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 이 모델은 회의 요약을 작성하고 텍스트 및 지침의 중요한 부분을 강조 표시하여 시간을 절약할 수 있도록 큰 텍스트를 주요 포인트로 분류할 수 있습니다.

최신 GPT-4는 주로 이전 버전의 GPT-3를 기반으로 하지만 이전 버전에서는 볼 수 없었던 추가 기능으로 향상되었습니다. 이미지 입력, 더 나은 정확도, 더 큰 컴퓨팅 성능 및 더 큰 데이터 볼륨이 유일한 차이점은 아닙니다. 그러나 목록의 맨 위에는 모델 분석 기술의 향상이 있습니다. 최근 출시된 모델은 이전 모델에서는 제공하지 못했던 철저한 데이터 분석이 필요한 기능을 더 많이 제공할 수 있습니다. 이제 새로운 GPT-4가 제공할 수 있는 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

• 사기 탐지 .GPT-4는 GPT-3의 분석 기술을 한 단계 끌어올립니다. 그 덕분에 이 기술은 이제 사기 및 의심스러운 활동의 초기 징후를 발견할 수 있으므로 기업은 즉각적인 대응책을 제공할 수 있습니다.
• 예측 유지 보수 .GPT-3에 비해 GPT-4의 강력한 분석 기능은 장비의 유지 보수 필요성을 예측하는 데 성공적으로 사용됩니다. 예를 들어 물류에서 GPT-4는 다양한 IoT 센서에서 제공하는 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 계획적이고 효율적인 수리를 통해 바람직하지 않은 비용을 피하기가 더 쉬워집니다.
• 재정 고문으로 봉사 .향상된 분석을 통해 GPT-4는 내부 시장 동향에 대한 주요 정보를 제공하고 잠재적 투자의 성장 및 위험을 예측할 수 있습니다. GPT-4의 강력한 패턴 인식은 시장 변화에 따른 잠재적 수익 증대에 도움이 될 수 있습니다.
• 맞춤형 가상 쇼핑 .GPT-4는 고객의 이전 쇼핑 세션 및 검색 기록을 분석하여 다음 구매에 대한 개인화된 제안을 제공할 수 있습니다. 따라서 고객 선호도를 결정함으로써 GPT-4는 비즈니스 판매가 꽃피는 데 도움이 될 것입니다.
• 교육 지원 .GPT-4는 모든 학생을 위한 맞춤형 접근 방식을 만들어 교육 시스템을 보다 효율적이고 만족스럽게 만들 수 있습니다. 학생의 점수, 선호도, 출석 등에 대한 간단한 분석을 통해 이 AI 도구는 교육 프로세스를 사용자 정의하고 전반적인 성과를 개선하고 교육을 매력적으로 만들 수 있습니다.

• 품질 보증 .GPT-4의 실시간 분석은 또한 생성 과정에서 제품의 품질 문제 또는 과정 편차의 초기 징후를 감지할 수 있습니다. 인공 지능은 상황을 모니터링하고 잠재적인 문제가 발생할 경우 경고함으로써 예기치 않은 버그 및 오류가 발생하지 않도록 고객을 보호합니다.
• 스마트 채용 .GPT-4는 이제 HR 부서에서 다른 후보 중에서 가장 적합한 후보를 쉽게 찾고 선택할 수 있도록 합니다. 이력서와 직무 요구 사항을 철저히 분석하고 몇 초 만에 가장 적합한 항목을 찾아 채용 프로세스에 소요되는 시간을 줄입니다.
• 수요예측 .이제 모든 제품에 대한 미래 수요 예측이 GPT-4로 더 가능해졌습니다. 시장 경향, 판매 데이터 및 기타 경제적 요인을 분석하는 향상된 기능을 통해 기업은 시장의 미래를 더 잘 파악할 수 있습니다. 따라서 AI는 기업이 새로운 전략을 준비하거나 기존 전략을 적용할 수 있는 소중한 시간을 확보합니다.
• 사이버 보안 .GPT-4는 적시에 품질 보증을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 유출로 이어질 수 있는 의심스러운 활동을 인식합니다. 패턴 인식을 통해 이 AI 기반 솔루션은 손상이 발생하기 전에 보안에 경고하여 회사를 재정적 위험과 평판 위험으로부터 보호합니다.

GPT-4 대 ​​GPT-3: 자세한 비교

이제 각 모델이 일반적으로 비즈니스 요구 사항을 충족하는 방법을 알았으므로 더 자세히 비교하고 GPT-4와 GPT-3 간의 주요 차이점을 제공하겠습니다.

기존 GPT 모델 통합

기업이 GPT-3 또는 GPT-4 통합으로 얻을 수 있는 이점을 더 잘 이해했다면 이제 몇 가지 실용적인 예를 살펴볼 차례입니다. AI 솔루션이 성공적으로 도입되면서 다양한 산업이 꽃을 피우고 있는 가운데, 마인드 스튜디오에서 가장 우선시하는 분야인 의료 및 물류에 주목해 봅시다.

이 섹션에서는 GPT 모델이 제품 성공에 중요한 역할을 하는 의료 및 물류 분야의 AI 애플리케이션에 대한 두 가지 가장 두드러진 사용 사례를 보여줍니다.

환자 AI

2023년 4월 "의료 분야에서 세계 최초로 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 사용"이라는 헤드라인이 뉴스 매체를 강타했습니다. 선도적인 지능형 자동화 회사인 Notable은 새로운 프로젝트인 "Patient AI"에 GPT를 통합했습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

Patient AI는 모든 사람에게 보다 편리하고 개인화된 의료 서비스를 제공하는 것을 목표로 하는 플랫폼입니다. GPT로 구동되는 Notable은 다음과 같은 방식으로 용량을 사용할 수 있습니다.

• 철저한 데이터 분석 .GPT가 제공할 수 있는 심층 분석 덕분에 Patient AI는 대량의 의료 기록을 지속적으로 검토하고 이를 타사 데이터 세트 연구와 결합합니다. 이를 통해 Notable은 사람과의 상호 작용 없이 엄청난 양의 시간과 리소스를 절약하고 모든 환자에게 고유한 접근 방식을 만들 수 있습니다.
• 자동화된 문제 감지 .GPT는 모든 임상 문서를 스캔했기 때문에 누락된 진단, 만료된 보험 또는 잘못된 환자 개인 정보에 대해 개인화된 방식으로 경고하도록 훈련되었습니다.
• 개인화된 추천 생성 .분석을 기반으로 환자 AI는 하루 종일 환자에 대한 정확한 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 그것은 여정으로 제시되며 각 단계 Notable은 고객에게 개인화된 조치를 수행하여 건강을 개선하거나 더 복잡한 요청에 대한 지원을 받도록 제안합니다.

환자 AI가 데이터를 얼마나 깊이 분석하고 구조화하는지 더 잘 이해하기 위해 Notable은 다음 시나리오를 상상해 보라고 요청했습니다.

폐암에 걸린 사람은 교통 문제로 약속에 참석할 수 없습니다.

이 경우 환자 AI는 환자의 진단 및 출석을 기반으로 다음과 같은 개인화된 솔루션을 생성했습니다.

1. 선호하는 서비스의 원클릭 승차 예약.
2. 서로 다른 약속을 여러 날에서 하루로 재조정합니다.
3. 유효 기간이 만료될 것으로 예상되는 약의 리필 요청.
4. 사례 관련 정보를 통해 환자가 치료 및 가능한 증상에 대해 자세히 알 수 있습니다.

DHL

GPT를 채택함으로써 혜택을 받는 또 다른 산업은 물류입니다. 예를 들어, 세계적으로 유명한 운송 회사인 DHL은 다음을 위해 AI 기술을 성공적으로 구현했습니다.

• 경로 최적화 .예상치 못한 경로 문제가 발생할 경우 AI 분석을 통해 적시에 문제를 식별하고 정확한 위치를 파악하여 최적의 경로를 즉시 구축할 수 있습니다. 이를 통해 DHL은 예상치 못한 상황이 발생하더라도 정시에 상품을 배송할 수 있습니다.
• 부하 최적화 .고객 조사에 따르면 거의 모든 일반 패키지 부피는 24%의 빈 공간입니다. DHL은 이를 해결하기 위해 인공지능 솔루션 '옵티카톤(OptiCarton)'을 도입했다. 이를 통해 제품 특성을 분석하고 빈 공간을 덮는 데 자원을 낭비하지 않고 더 잘 맞는 상자를 만들 수 있습니다. 따라서 선적은 보다 효율적이고 시간을 절약하며 CO2 배출량을 크게 줄입니다.
• 창고 관리 .AI 덕분에 DHL은 알고리즘을 기반으로 주문에 대한 최단 경로를 계산하고 순식간에 우선 순위를 지정할 수 있는 향상된 창고 시스템을 만들었습니다.
• 고급 고객 서비스 .DHL에서는 주문과 관련하여 배송 추적 및 고객 응답 프로세스가 자동화됩니다. GPT로 구동되는 챗봇은 고객에게 배송 상태를 모니터링하고 알리고 덜 복잡한 문의를 처리하고 고객 경험을 향상하도록 훈련되었습니다.

자세히 보기: 물류 프로세스 자동화: 효율성 및 수익성 향상

GPT-4 및 GPT-3 비용

GPT-4와 GPT-3의 비교는 각 모델의 가격을 이해하지 않고는 결코 완전하지 않을 것입니다. 이제 이러한 기술이 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 더 잘 이해하고 있으므로 "이를 구현하는 데 비용이 얼마나 드나요?"라는 질문을 하게 될 것입니다. 구현할 가치가 있는지 판단하기 위해 제시된 생성 AI의 비용을 살펴보겠습니다.

GPT-3를 채택하려면 OpenAI 목록에서 언어 모델을 선택해야 합니다. 제시된 모든 모델에는 다양성과 전문성이 있어 선택에 따라 가격이 고유합니다. Ada는 가장 빠르고, Babbage, Curie, Davinci는 가장 강력합니다. 처리 속도가 더 빠른 Ada는 더 적은 컴퓨팅 성능에 대해 가장 저렴한 가격을 제공합니다. 반면에 Davinci(ChatGPT의 핵심)는 가장 유능한 동료보다 훨씬 더 많은 비용이 듭니다.

여기에서 가격이1K(1,000) 토큰당 제공되는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 이러한 토큰은 무엇을 의미합니까? OpenAI의 공식 설명은 토큰을 우리가 이해하는 것으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

1 토큰은 대략 4개의 문자 또는 3/4 영어 단어를 의미하며, 이는 100 토큰이 대략 75 단어와 같다는 것을 의미합니다.

간단한 계산을 통해 Ada를 채택한 경우 100달러로 2억 5천만 개의 토큰을 얻을 수 있어 약 1억 8,750만 개의 영어 단어를 처리할 수 있습니다. 하지만 그 숫자에는 속임수가 있습니다.

잠재적인 1억 8,750만 개의 영어 단어에는 모델의 응답뿐만 아니라 사용자의 질문과 그들이 AI에 제공하는 지침도 포함됩니다.

차례로 가격 목록의 GPT-4는 프롬프트 토큰과 완료 토큰을 적절하게 구분합니다. 이전 버전과 달리 GPT-4는 선택할 수 있는 언어 모델을 제공하지 않지만 요청당 8K에서 32K 토큰 사이에서 적절한 컨텍스트 볼륨을 선택할 수 있습니다.

8K 컨텍스트의 경우 사용 사례에서 프롬프트 토큰의 약 30%와 완료 토큰의 70%를 가정하면 $100에 약 750K 영어 단어의 프롬프트 텍스트와 약 875K 단어의 완료 텍스트를 얻을 수 있습니다.

기존 비즈니스를 향상시키기 위해 사용할 OpenAI 모델

솔직히 말해서 OpenAI 모델 중에서 가능한 모든 사용 사례에 대한 묘책이 될 절대적인 선택은 없습니다.

특정 유형의 비즈니스에 일반적으로 사용되는 GPT 솔루션에 대한 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.

고객이 투자할 AI 도구를 선택할 수 있도록 Mind Studios는 다음을 포함하는 철저하고 체계적인 접근 방식을 우선시합니다.

• 비즈니스 요구 사항에 완벽하게 부합하는 올바른 AI 솔루션을 선택합니다 .Mind Studios는 향후 프로젝트에 대한 기대와 함께 비즈니스 및 시스템 요구 사항을 신중하게 분석합니다. 프로젝트 개발의 발견 단계가 완료되면 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 모델을 선택합니다. 당사의 전문가는 AI 통합에 대해 가질 수 있는 모든 질문에 답하고 정확한 사례에 맞는 솔루션과 그 이유를 설명할 수 있습니다.
• AI 솔루션을 프로젝트에 정확하게 통합합니다 .적절한 AI 솔루션을 선택한 후 당사 팀은 기능과 제한 사항을 고려하여 소프트웨어에 통합할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
• 데이터베이스를 기반으로 AI 모델 구축 및 교육 .우리 팀은 데이터베이스를 기반으로 선택한 AI 모델 또는 기존 AI 솔루션에 대한 교육 알고리즘을 실행하여 보다 정확하고 사용자 정의할 수 있습니다.
• 지속적인 지원 및 유지 관리를 제공합니다 .이미 작동 중인 AI 솔루션에 대해 지속적인 지원과 정기적인 업데이트를 제공할 수 있습니다. 귀하의 비즈니스가 최신 기능을 갖추고 있는지 확인하고 가능한 모든 문제를 신속하게 해결하는 것이 중요합니다.

결론

요약하자면, 우리가 조사한 모델은 많은 매개변수에서 다릅니다. 예상대로 GPT-4는 GPT-3보다 강력하고 정확하며 성능이 뛰어납니다. 비용면에서 모든 것이 합리적이며 더 많은 기능을 갖춘 GPT-4 모델이 더 비싸지 만 시장에서 더 저렴한 GPT-3을 완전히 능가하지는 않습니다.

이러한 모델 중 전적으로 사용해야 하는 모델은 비즈니스 목표 및 요구 사항에 따라 다릅니다. 중간 볼륨의 데이터를 경고하거나 모니터링하는 것과 같은 저용량 프로세스를 유지해야 하는 경우 사용하지 않을 컴퓨팅 성능에 대해 초과 비용을 지불할 필요가 없습니다. 반대로 많은 양의 정보를 처리해야 하고 다양한 센서에서 철저한 데이터 분석을 제공해야 하는 경우에는 GPT-4가 더 적합할 것입니다.

추가 질문이 있거나 올바른 AI 솔루션을 선택하고 통합하는 데 도움이 필요한 경우 언제든지 문의하십시오. 우리 팀은 우리의 기술과 전문성으로 귀사가 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 도와드립니다.

4