GPT-3.5 16K의 힘
Cody의 유료 버전으로 업그레이드해야 합니까? 원하는 이유는 다음과 같습니다.
며칠 전 OpenAI 출시 직후 모든 유료 사용자를 위한 최신 모델인 GPT-3.5 16k를 출시했습니다. 위협적으로 들릴지 모르지만 비즈니스의 게임 체인저가 될 수 있습니다. 이 블로그에서는 GPT-3.5 16k의 사용 사례를 살펴보고 장점을 살펴보고 기존 GPT-3.5 모델 및 최신 고급 GPT-4와 어떻게 다른지 강조합니다.
GPT-3.5 16K는 무엇입니까?
이전에 Cody의 무료 버전을 사용해 본 적이 있다면 OpenAI gpt-3.5-turbo 의 모델을 활용하는 바닐라 GPT-3.5 모델에 이미 익숙할 것입니다. 이 모델은 대부분의 경우 경제성, 속도 및 신뢰성을 제공하므로 많은 사용자에게 인기 있는 선택입니다. 반면 GPT-3.5-16k는 OpenAI의 gpt-3.5-turbo-16k 모델을 활용합니다 gpt-3.5-turbo. 중요한 차이점은 ’16k’측면에 있습니다.
16K는 무엇입니까?
’16K’ 접미사는 모델에 16,000개의 토큰이 있는 컨텍스트 창이 있음을 나타내며, 이는 기존 4,096개 토큰에서 크게 증가한 것입니다. 이전 블로그에서 토큰이 무엇인지 자세히 설명했습니다. 모델의 컨텍스트 창이 작을수록 다음과 같은 몇 가지 제한 사항이 발생할 수 있습니다.
- 관련성 부족: 컨텍스트 창이 제한되어 있으면 모델이 대화 또는 작업의 더 넓은 컨텍스트와의 관련성을 포착하고 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 컨텍스트를 유지할 수 없음: 컨텍스트 창이 작을수록 모델이 대화의 초기 부분에서 정보를 기억하고 참조하기 어려워 일관성 없는 대화를 유지하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
- 입력 쿼리 길이에 대한 제약 조건:Constraints on input-query lengths: 컨텍스트 기간이 짧을수록 입력 쿼리의 길이에 제약이 가해져 포괄적인 정보를 제공하거나 복잡한 질문을 하기 어렵습니다.
- 기술 자료 컨텍스트 제한 사항:Knowledge-base context limitations: 컨텍스트 창이 작을수록 데이터 수집 제한으로 인해 관련 문서의 지식을 지식에서 통합하는 데 제한이 있을 수 있습니다.
더 큰 컨텍스트 창의 장점
GPT-3.5는 4096개의 토큰에 불과함에도 불구하고 어떻게 Cody에서 1000개 이상의 웹 페이지와 문서를 처리할 수 있습니까? 생성형 AI 분야의 발전으로 컨텍스트를 제공한다는 것은 단순히 GPT-3.5 Turbo와 같은 언어 모델에 전체 문서를 제공하는 것을 의미하지 않습니다. 청크, 임베딩 및 벡터 데이터베이스와 같은 백엔드 프로세스는 데이터를 전처리하는 데 사용되며, 청크 내에서 관련성을 유지하고 모델이 사전 정의된 컨텍스트 창을 탐색할 수 있도록 합니다.
현재 시나리오에서 컨텍스트 창이 클수록 더 크고 복잡한 입력을 수용하여 AI의 전반적인 성능을 향상시키는 동시에 응답을 생성하는 데 필요한 벡터 스토리지 트랜잭션 수를 줄일 수 있습니다. 컨텍스트 창은 입력과 출력을 모두 포함하므로 창이 클수록 모델이 대화 컨텍스트를 유지하면서 정교하고 일관된 응답을 제공할 수도 있습니다.
컨텍스트 창이 클수록 대화의 토큰 제한을 초과할 때 발생할 수 있는 환각을 완화하는 데도 도움이 됩니다.
GPT-3.5 터보 16K v/s GPT-4
gpt-3.5-turbo-16k OpenAI gpt-4 의 최신 릴리스이지만 시각적 컨텍스트 이해, 창의성 향상, 일관성 및 다국어 성능과 같은 다양한 측면에서 여전히 이를 능가합니다. GPT-3.5-16k가 뛰어난 유일한 영역은 GPT-4가 현재 8k 변형에서 사용할 수 있고 32k 변형이 여전히 점진적으로 출시되고 있기 때문에 컨텍스트 창입니다.
그 동안 32k 버전의 gpt-4 에 널리 액세스할 수 있게 될 때까지 GPT-3.5-16k는 더 큰 컨텍스트 창으로 눈에 띕니다. 보다 광범위한 컨텍스트 창을 제공하는 모델을 특별히 찾고 있다면 GPT-3.5-16k가 이상적인 선택입니다.
더 큰 컨텍스트 창의 사용 사례
- 고객 지원: 컨텍스트 창이 클수록 모델의 단기 기억력이 향상되어 고객 지원, 양식 작성 및 사용자 데이터 수집과 관련된 애플리케이션에 적합합니다. 이를 통해 모델은 더 오랜 기간 동안 컨텍스트를 유지하여 이름, 고객 ID, 불만 사항 및 피드백과 같은 사용자 입력에 대해 보다 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다.
- 직원 교육: 직원 교육 목적으로 Cody를 활용하는 것은 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 직원 교육에는 종종 비즈니스 활동, 단계 및 프로세스와 관련된 광범위한 데이터가 포함됩니다. 교육 프로그램 전반에 걸쳐 상황적 관련성을 유지하려면 교육생의 전체 대화 기록을 통합해야 합니다. 컨텍스트 창이 클수록 더 많은 기록 정보를 포함할 수 있으므로 보다 포괄적이고 효과적인 교육 환경을 용이하게 할 수 있습니다.
- 데이터 분석: 재무 분석 및 통계적 추론과 관련된 작업에서는 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해 대량의 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 컨텍스트 창이 클수록 모델은 계산 중에 더 많은 관련 정보를 보유할 수 있으므로 보다 일관되고 정확한 분석이 가능합니다. 예를 들어, 대차대조표와 회사의 연간 전체 성과를 비교하는 것은 더 큰 컨텍스트 창에서 보다 효과적으로 실행될 수 있습니다.
GPT-3.5 4K v/s 16K 비교
16K 모델의 개선 사항을 보여주기 위해 118개의 원소와 그 특징이 포함된 주기율표 파일을 쿼리했습니다.csv.
비교를 통해 GPT-3.5 4K는 반응에서 모든 방사성 원소를 생성할 수 없었고 일부 원소를 건너뛰었음을 알 수 있습니다. 대조적으로, GPT-3.5 16K는 제공된 표에 존재하는 거의 모든 방사성 원소를 생성했습니다. 이는 더 큰 컨텍스트 창으로 인해 응답의 정교함이 향상되었음을 보여줍니다. 이것은 16k 컨텍스트 창이 무한한 응용 프로그램과 구현이 있는 잠재력을 살짝 엿볼 수 있는 것입니다. 파이프라인에 GPT-4 32K가 있는 16K 모델은 더 큰 컨텍스트 창으로 보다 원활하게 전환할 수 있습니다.
업그레이드해야 합니까?
더 큰 컨텍스트 창은 의심할 여지 없이 단순한 특수 효과가 아니라 중요한 업데이트입니다. 향상된 컨텍스트 이해는 응답의 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 더 큰 컨텍스트 창은 이러한 LLM(언어 모델 모델)에 대한 상당한 잠재력을 열어줍니다. LLM은 대화 기록과 문맥 단서를 보다 광범위하게 파악할 수 있으므로 보다 정확하고 상황에 맞는 출력을 제공할 수 있습니다.
앞서 언급했듯이 GPT-3.5의 16K 변형은 기본 계획부터 모든 사용자가 사용할 수 있습니다. 한동안 개인(무료) 요금제를 사용해 왔다면 이미 Cody가 제공하는 기능을 경험했을 것입니다. 기본 계획은 특히 GPT-4의 추가 기능이 필요하지 않은 경우 비용 대비 뛰어난 가치를 제공합니다. GPT-3.5 16K의 추가 모델 선택으로 비즈니스를 위한 프로젝트 또는 프로토타입으로 봇을 구축하는 개인에게 적합합니다. 앞으로 GPT-4 32K 변형을 출시할 때 더 많은 토큰이 필요할 때 언제든지 프리미엄 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.
대기업의 경우 Advanced Plan은 리소스 집약적이고 대량 사용 요구 사항을 충족하는 가장 강력한 옵션입니다. 대규모 작업의 요구 사항을 충족할 수 있는 포괄적인 기능을 제공합니다.
