챗 GPT-4는 OpenAI가 개발한 GPT 시리즈의 4번째 모델이다.
현재는 ChatGPT plus나 bing Chat에서 사용 가능하다.
스픽의 AI 프리토킹 기능 AI 튜터에 이미 2023년 초부터 GPT-4가 탑재돼 있었다고 알려졌다. 특히 사용자가 말한 영어 문장에 곧바로 피드백을 하는 실시간 교정 기능에 GPT-4 기술이 쓰였다고 한다. 실제로 써보면 인간 선생님이 교정을 해주는 것 같은 기분이 든다. 예를 들어 "문법적으로는 완벽한데, 더 자연스럽게 말하려면 이런 문장으로 말해보세요"라는 조언을 해준다.
3월 17일, 마이크로소프트는 자사 인공지능 이벤트에서 워드, 엑셀, 파워포인트 등 Microsoft 365 제품군에 GPT-4를 탑재한 인공지능 도우미 기능인 Microsoft 365 Copilot을 공개했다.
GitHub Copilot에 GPT-4를 도입한 Github Copilot X가 공개됐다.
상세한 성능 비교는 OpenAI사의 GPT-4 관련 연구 소개 홈페이지를 참조할 수 있다. 개발자들에게도 성능을 측정하도록 독려하고 있다.
1. GPT-4는 유료 구독 서비스인 '챗GPT 플러스'를 통해 사용할 수 있다고 한다.
2. 이미지와 글을 동시에 다루고 변호사시험과 생물학 올림피아드에서 각각 백분위 90, 99% 달성
미국 변호사 시험에서 하위 10%의 성적을 낸 GPT-3.5와 달리 상위 10% 점수를 받을 수 있을 정도로 언어 능력을 향상했다"고 밝혔다. MMLU 밴치마크 테스트에서 인간 전문가 평균 89.8에 가까운 86.4점에 도달하여 이제 각 분야 전문가만큼 글을 이해하고 쓸 수 있게 되었다. GPT-4의 한국어 답변 성능은 14,000개의 전문적인 질문에 대한 답변을 요구하는 MMLU 벤치마크의 영어 질문 리스트를 자사 Azure 번역 서비스로 한국어로 해석한 후 이에 대한 답변을 요구할 시 GPT-3.5로 영어로 질문과 답변을 할 때보다도 정답을 잘 맞춘다. 이탈리아어, 아프리칸스어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 인도네시아어는 83~84점대의 점수를 보이고 한국어는 77점이지만 GPT-3.5는 영어 답변시에도 70.1점이었다. 웨일즈어, 라트비아어, 아이슬란드어 같은 소수 언어도 한국어 이상의 정답률을 보인다.
일례로 GPT-3.5는 미국 변호사 시험에서 400점 만점에 213점을 받았지만, GPT-4는 400점 만점에 298점을 받아 법률 지식을 한층 끌어올렸다. 미국 수학능력시험인 SAT의 경우 읽기 및 쓰기의 경우 800점 만점 기준 670점에서 710점으로 향상됐고, 특히 GPT-3.5의 약점으로 지적받은 수학 능력의 경우 590점에서 700점으로 크게 향상됐다. 의학지식 자가 진단도 정답률이 53%에서 75%로 향상됐다.
3. 한 번에 처리할 수 있는 단어량(token)을 3000개에서 2만5000개로 8배 이상 확대.
4. 오픈AI는 AI 보정, 사이버보안, 의학, 사회 안전 등 다양한 분야 전문가 50명과 함께 AI 모델이 위험한 답변을 하지 않도록 한층 강화한 안전 필터를 만들어 GPT-4에 적용했다. 이를 통해 AI 모델이 허용되지 않는 요청에 대한 답변에 응답하는 경향을 82% 줄였다.
5. AI가 사실과 다른 것을 마치 진실인 것처럼 강한 확신을 담아 답변하는 문제를 이전 모델보다 40% 높은 점수를 받아 환각 오류를 상당 부분 줄이는 데 성공했다.
MS는 기존에는 프로메테우스라는 GPT-3.5 기반의 AI라고 두루뭉실하게 설명했으나, 사실 이미 BingAI 자체가 GPT-4에서 검색어 분야로 특화한 모델이라고 정정했다.새로운 빙AI, GPT-4였다
OpenAI에서 발표한 기술보고서에 따르면 OpenAI는 이 GPT-4 모델로 많은 것을 시도해본 것으로 보인다.
자가복제, 연계된 시스템에 대해 많은 권한을 얻고싶어하는지, 장기계획을 세우고 움직이려고 하는지 등을 ARC라는 회사를 통해 테스트하였다. 많은 권한을 가지면 위협으로부터 그만큼 안전해질수 있기 때문이고, 실제로 그러려는 창의적 움직임에 대한 증거가 있다고 한다. 그러나 실제로 그런정도까지 모델이 동작하지는 않았다고.
학습을 하면 할수록 인공지능이 정답을 낼 확률이 낮아지는 Inverse Scaling Prize 문제의 hindsight neglect에서 GPT-4 모델은 100% 정답을 냈다고 한다. 여기서 주목해야할 것은 두 가지인데, 지금까지 나온 모든 인공지능들은 이 문제를 학습하면 할수록 오답을 내놓을 가능성이 커졌다. GPT-3.5도 이 문제에 대해 많이 학습을 시키니 정답률이 25%정도까지 내려간 것으로 나와있다. 그런데 GPT-4는 항상 100% 정답을 냈다는 것이며, OpenAI도 어떻게 이게 가능하게 되었는지 모를 것이라는 것이다.
사회적으로 위험한, 즉 사용지침을 위반하는 말을 생성하게 하는 소위 '탈옥'을 하게 만드는 문구가 존재하며 OpenAI도 이를 인지하고 있다. 이는 이전버전을 사용하는 ChatGPT도 동일하다. 일단 탈옥을 거치게되면 GPT-4가 제약을 받지않고 대답을 하는데 이는 사회적으로 유익할수도있지만 해로울 가능성도 굉장히 높아서 위험한 대답을 하지 못하게 하는데 많은 시간을 할애했다고 한다(협박편지작성, 위험한 약물제조법 등). 그러나 완전히 막지는 못하였다. 탈옥을 가능하게 하는 문구를 지속적으로 막고있지만 그 문구가 GPT에게 어떤 영향을 미쳐서 OpenAI의 제약을 벗어나게 만드는지 정확하게 알지못하기 때문에 원천적으로 봉쇄하지는 못하는것으로 보인다. 이런 블랙박스 문제는 인공지능 학계의 전반적인 공통점이다.
마이크로소프트의 한 논문에서 GPT-4를 초기버전의 AGI로 볼 수 있다는 주장이 제기됐다.
