인공지능 기술이 날로 발전하는 가운데, OpenAI에서 또 한 번 업계를 뒤흔들 혁신적인 모델을 발표했습니다. 바로 GPT-4o 옴니(omni), AI 기술의 새로운 지평을 여는 차세대 멀티모달 모델입니다.
GPT4o는 텍스트는 물론 오디오와 이미지까지 실시간으로 이해하고 분석할 수 있는 놀라운 능력을 갖추었습니다. 이는 기존 AI 모델들의 한계를 뛰어넘는 성과로, 자연어 처리를 넘어 컴퓨터 비전과 음성 인식 분야에도 새로운 바람을 불어넣을 전망입니다.
뿐만 아니라 기존 모델 대비 추론 속도가 2배 이상 빨라졌고, 최적화된 아키텍처 덕분에 학습에 필요한 연산량과 비용까지 크게 절감했습니다. 이는 곧 더 신속하고 정확한 AI 서비스로 이어질 것입니다.
그럼 이제 GPT4o가 가진 놀라운 잠재력과 그것이 가져올 변화에 대해 자세히 알아보겠습니다.
GPT-4o 옴니(omni) 란?
GPT4o는 OpenAI가 2024년 5월 13일 공개한 차세대 AI 언어 모델입니다. 기존 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 최신작으로, 특히 오디오와 이미지 처리 능력이 대폭 향상된 것이 특징입니다.
여기서 'o'는 'omni'의 약자로, '모든'이라는 뜻을 담고 있습니다. 다시 말하면 텍스트, 오디오, 비전 등 다양한 형태의 데이터를 아우르는 멀티모달 AI 모델임을 의미 합니다.
이는 최근 AI 기술 발전의 큰 흐름 중 하나입니다. 기존에는 주로 단일 모달(modality)에 특화된 모델들이 개발되었다면, 이제는 멀티모달 학습을 통해 더욱 폭넓고 심도 있는 인식 능력을 갖춘 AI를 만드는 데 주력하고 있습니다.
GPT4o의 등장은 이러한 멀티모달 AI 연구의 최전선에 있는 OpenAI의 역량을 다시 한번 입증한 사례라 할 수 있겠습니다. 자연어 처리는 물론 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서도 큰 진전을 이뤄낼 것으로 기대됩니다.
GPT-4o의 혁신적 특징
1) 멀티모달 AI로의 진화
첫번재는 멀티모달 처리 능력입니다. 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 형식의 데이터를 하나의 모델로 다룰 수 있게 된 것이죠. 이는 기존의 단일 태스크 특화 모델들과는 확연히 구분되는 GPT-4o만의 강점입니다. 특히 자연어 처리뿐 아니라 컴퓨터 비전, 음성인식 분야에서도 괄목할 만한 성능 향상을 보여주었습니다.
2) 자연스러운 음성 대화 능력
또한 음성 대화에서 인간과 유사한 자연스러움을 보여줍니다. 기존의 음성 모델은 음성인식-질의응답-음성합성의 3단계를 거쳐야 했지만, GPT-4o는 End-to-End 학습을 통해 이를 단일 프로세스로 압축했습니다. 그 결과 실시간 음성 대화가 가능해졌고, 중간에 말을 끼어들 수 있는 인터럽트 기능도 지원합니다. 여기에 풍부한 감정 표현과 상황 인지 능력이 더해져 한층 인간다운 대화를 만들어냅니다.
3) 실시간 이미지/영상 분석 기능
카메라로 보이는 상황을 실시간으로 분석하고 관련 질의에 답변할 수 있습니다. 스마트폰 카메라로 책상 위 물건들을 비추면 각 물건이 무엇인지 알려주는 식이죠. 아직은 실험적 기능이지만, 시각장애인 보조나 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 아울러 복잡한 이미지에서 한글 텍스트를 추출하는 OCR 기술의 정확도도 크게 개선되었습니다.
4) 코드 이해 및 창 의적 작업 지원
마지막으로 개발자들에게 반가운 소식도 있습니다. GPT-4o는 이미지로 제공된 코드를 빠르게 이해하고 분석해 줍니다. 코드의 주요 기능과 동작 방식을 설명하고 개선점을 제안하는 것은 물론, 주석 자동 생성 기능도 갖추었습니다. 이는 개발자들의 생산성 향상에 큰 도움이 될 것입니다. 창의적인 작업에도 도움이 됩니다. . 텍스트 지시에 따라 이미지를 생성하고 편집하는가 하면, 3D 모델링 에셋을 자동 제작하기도 합니다.
5) 향상된 추론 속도와 비용 효율성
기존 GPT-4 대비 추론(inference) 속도가 약 2배 가량 빨라졌습니다. 이는 실제 서비스에 적용 시 사용자 경험을 크게 개선해 줄 것으로 보입니다. 더 이상 AI의 답변을 기다리는 데 오랜 시간이 걸리지 않을 것이죠.
또한 최적화된 아키텍처 덕분에 모델 훈련에 소요되는 연산량과 비용도 30% 가량 절감되었다고 합니다. 이는 곧 더 적은 자원으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있음을 의미합니다. 특히 중소규모 개발사나 연구실에게는 매우 반가운 소식이 아닐 수 없습니다.
GPT-4o의 성능 평가 결과
기존의 전통적인 벤치마크 테스트에서도 우수한 성적을 거두었습니다. 특히 텍스트, 추론, 코딩 분야에서는 GPT-4 Turbo 수준의 성능을 보였고, 다국어, 오디오, 비전 분야에서는 새로운 최고 기록을 세웠죠.
텍스트 평가
일반 상식 질문을 다루는 0-shot COT MMLU 테스트에서 88.7%의 새로운 최고 점수를 기록했습니다. 이는 OpenAI의 새로운 simple evals 라이브러리를 통해 수집된 결과인데요. 또한 전통적인 5-shot no-CoT MMLU에서도 87.2%로 최고 성적을 냈습니다. 현재 Llama3 400b 모델이 아직 학습 중이어서 최종 결과가 나오진 않았지만, GPT-4o의 텍스트 분야 성능은 상당히 인상적입니다.
오디오 인식 성능
모든 언어, 특히 저자원 언어에 대한 음성 인식 성능을 Whisper-v3 대비 크게 향상시켰습니다. 이는 GPT-4o의 오디오 처리 능력이 매우 강력함을 보여주는 결과라 하겠습니다.
오디오 번역 성능
MLS 벤치마크에서 Whisper-v3 를 능가하며 음성 번역 분야 최고 성능을 기록했습니다. 단순히 음성을 텍스트로 변환하는 것을 넘어, 언어 간 번역까지 수행할 수 있게 된 것이죠.
비전 이해력 평가
시각적 인지 능력을 평가하는 벤치마크에서도 최고 수준의 성적을 거두었습니다. 이는 이미지와 영상에 대한 GPT-4o의 이해와 분석 능력이 상당함을 방증하는 결과입니다.
언어별 토크나이저 성능
평가에 사용된 20개 언어는 새로운 토크나이저의 압축률을 다양한 언어 계열에 걸쳐 대표성 있게 보여주기 위해 선정되었습니다. GPT-4o는 언어에 관계없이 효율적인 토큰화를 통해 많은 양의 텍스트 데이터를 처리할 수 있음을 확인할 수 있었습니다. 특히 한국어의 경우 토큰 수가 45에서 27로 1.7배 줄었습니다.
이처럼 GPT-4o는 텍스트는 물론 비전, 오디오 영역을 아우르는 종합적인 벤치마크 테스트에서 두각을 나타냈습니다. 단일 태스크에 특화된 모델들을 능가하는 성능을 보인 것은 물론,
GPT-4o 활용 팁과 주의점
GPT-4o를 제대로 활용하려면 몇 가지 팁과 주의점을 알아두면 좋습니다.
우선 오디오나 이미지 입력 시에는 적절한 전처리가 필요합니다. 너무 긴 음성이나 고해상도 이미지는 처리 속도만 늦출 뿐 결과 품질에는 큰 영향이 없습니다. 따라서 태스크에 맞는 최적의 데이터 포맷을 찾아 입력하는 것이 좋겠죠.
프롬프트를 설계할 때도 마찬가지입니다. GPT-4o의 멀티모달 특성에 맞는 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다. "Look at this image and describe what you see" 같이 시각 정보를 활용하도록 유도하는 명령어를 적절히 활용하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
아울러 GPT-4o의 성능을 최대한 끌어내려면 OpenAI에서 제공하는 API나 라이브러리를 적극 활용하는 것이 좋습니다. 강력하고 편리한 개발 도구들을 이용하면 훨씬 수월하게 GPT-4o 기반 애플리케이션을 구현할 수 있을 것입니다.
다만 GPT-4o도 완벽한 AI는 아닙니다. 데이터 편향성이나 프라이버시 이슈 등 AI 개발에 내재된 한계점이 존재합니다. 또한 강력한 성능인 만큼 악용 가능성도 염두에 두어야 합니다. GPT-4o를 활용할 때는 이런 윤리적 리스크를 항상 경계하고 책임감 있게 사용해야 할 것입니다.
결론
지금까지 차세대 AI 모델 GPT-4o에 대해 알아보았습니다. 텍스트는 물론 오디오, 이미지까지 아우르는 멀티모달 처리 능력은 AI 기술의 새 지평을 열어줄 것입니다. 오늘 소개한 GPT-4o는 AI 기술의 발전을 이끌어나가는 중요한 새로운 이정표가 될 것입니다.
※ 자세한 내용은 GPT-4o 소개 페이지 에서 확인 할 수 있습니다.