OpenAI - GPT 4.1 in the API
GPT 4.1은 개발자를 위해 설계된 세 가지 모델(GPT 4.1, GPT 4.1 Mini, GPT 4.1 Nano)로 구성되어 있으며, 이 모델들은 GPT 4.0보다 모든 면에서 우수하고, 일부 주요 측면에서는 GPT 4.5를 능가합니다. 특히, 이 모델들은 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있는 긴 문맥을 지원합니다. 코딩, 복잡한 지시사항 따르기, 에이전트 구축에 뛰어나며, SWEBench와 Ader polyglot 같은 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 모델은 불필요한 파일 읽기 및 수정 횟수를 줄이고, 덜 장황하게 응답하여 사용자 경험을 개선합니다. 가격 면에서도 GPT 4.1은 GPT 4.0보다 26% 저렴하며, Nano 모델은 가장 저렴한 모델로 제공됩니다.
Key Points:
- GPT 4.1은 개발자를 위해 설계된 세 가지 모델로, 더 빠르고 저렴하며 향상된 성능을 제공합니다.
- 모든 모델은 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있는 긴 문맥을 지원합니다.
- 코딩, 복잡한 지시사항 따르기, 에이전트 구축에 뛰어나며, SWEBench와 Ader polyglot 같은 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.
- 모델은 불필요한 파일 읽기 및 수정 횟수를 줄이고, 덜 장황하게 응답하여 사용자 경험을 개선합니다.
- GPT 4.1은 GPT 4.0보다 26% 저렴하며, Nano 모델은 가장 저렴한 모델로 제공됩니다.
Details:
1. 🎉 새로운 도약 - GPT 4.1 소개
- Kevin은 OpenAI의 제품 책임자입니다. 그는 GPT 4.1의 제품 전략과 전반적인 방향성을 책임지고 있습니다.
- Michelle은 후속 연구 리드로서, 새로운 기능 연구와 AI 모델의 향상에 관여하고 있습니다.
- Ishan은 후속 훈련 작업을 수행하며, AI 모델의 정확성과 효율성을 높이기 위한 최적화 작업을 이끌고 있습니다.
2. 🚀 혁신적 성능 개선 및 모델 특징
- GPT 4.1은 개발자를 위한 API 모델 시리즈로 발표되었습니다.
- 세 가지 모델로 구성: GPT 4.1, GPT 4.1 Mini, 그리고 최초의 GPT 4.1 Nano.
- GPT 4.1 Nano는 가장 작고 빠르며 저렴한 모델로 출시되었습니다.
- 이 모델들은 거의 모든 면에서 GPT-4.0보다 성능이 우수합니다.
- 일부 주요 지표에서는 GPT 4.5를 능가합니다.
- 세 모델 모두 최대 백만 개의 컨텍스트를 처리할 수 있는 장기 컨텍스트 기능을 처음으로 제공합니다.
- GPT 4.1은 특히 대규모 데이터 처리에서 우수한 성능을 발휘하며, Mini와 Nano는 비용 효율성을 강조합니다.
- Nano는 소규모 응용 프로그램에 적합하며, Mini는 중간 규모의 프로젝트에 최적화되어 있습니다.
3. 📊 평가 및 데모 준비
- 모델 4.1의 명명 결정은 의도적이며, 이 모델은 모든 분야에서 성능이 더 우수합니다.
- 이 모델은 코딩, 복잡한 지침 수행, 에이전트 구축에 뛰어난 성능을 발휘합니다.
- 특히 코딩 분야에서의 성능은 이전 모델 대비 30% 향상되었으며, 복잡한 지침 수행 능력은 25% 증가했습니다.
- 에이전트 구축의 효율성은 40% 향상되어 사용자 경험이 대폭 개선되었습니다.
4. 💻 코딩 역량 강화
- 4.1 시리즈는 이전 모델인 40에 비해 성능이 크게 향상되었습니다. 새로운 모델들은 지능적으로 더 우수하여 프론티어를 상향 이동시킵니다.
- Nano 모델은 빠른 속도를 제공하면서도 지능적인 성능을 유지하여 사용자가 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 합니다.
- 4.1 모델 사용을 추천하며, 이 모델은 코딩, 지침 준수, 긴 문맥 처리에서 강력한 성능을 발휘합니다.
- 특히 긴 문맥을 처리하는 데 뛰어난 성능을 보여주며, 복잡한 코딩 작업에서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
- 사용자는 이 모델을 통해 더 효율적이고 정확한 코딩 작업을 수행할 수 있으며, 이는 생산성 향상에 크게 기여할 것입니다.
5. 📝 지시 사항 준수 능력 향상
- 4.1 mini 모델은 더 빠르고 간단한 사용 사례에 적합합니다.
- nano 모델은 자동 완성, 분류, 긴 문서에서 정보 추출 등 다양한 응용에 강력합니다.
- 개발자들은 코드 작성에 많은 관심을 가지고 있으며, 모델의 기능적 코드 작성 능력이 향상되었습니다.
- GPT4.1 모델은 이전 모델에 비해 55%의 정확도를 달성하며, 이는 33%였던 GPT40 모델에서 크게 향상된 수치입니다.
- GPT4.1 모델은 SWEBench 평가에서 비논리 모델로서 인상적인 성과를 거두며, 0.1 및 0.3 mini 모델을 능가합니다.
- Ader polyglot 벤치마크는 다양한 언어의 코딩 능력을 평가하는 데 유용하며, GPT4.1은 여러 언어에서의 코딩 능력도 향상되었습니다.
- 개발자들은 모델이 전체 파일을 다시 작성하거나 차이를 생성하는 것을 선호할 수 있으며, 후자의 경우 응용 프로그램 속도를 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
6. 📚 장문 맥락 처리의 진보
- GBD4.1의 diff 성능이 40에서 두 배로 증가하였다.
- GPT40 mini에 비해 mini 모델이 상당한 성능 개선을 보였다.
- 이 모델들은 모든 종류의 코딩 작업에 훌륭한 모델로 여겨진다.
- GPT40에 비해 GBT4.1 모델이 프론트엔드 코딩에서 더 나은 성능을 보인다.
- 하나의 프롬프트로 완전한 작동 애플리케이션을 생성할 수 있다.
- 모델의 명령어 수행 능력이 크게 향상되었다.
- 내부 명령어 수행 평가를 통해 API 개발자가 모델을 어떻게 사용하는지 모방하였다.
- 모든 난이도 수준에서 모델이 우수한 성능을 보였다.
7. 🎥 멀티모달 처리 및 데모 시연
- 모델 성능이 이전 버전 대비 상당히 개선되어, 특정 포맷의 데이터를 요구하는 지시사항을 정확히 수행합니다.
- 새로운 프롬프트 가이드가 제공되어 사용자가 모델을 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.
- 모델은 외부 벤치마크에서 지시사항 수행 능력 면에서 우수한 평가를 받았습니다.
- 여러 턴에 걸친 지시사항도 모델이 기억하고 일관성을 유지하는 능력이 향상되었습니다.
- 장문 데이터를 처리하는 성능이 향상되어 GBT4.1 Mini와 Nano 모델은 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있습니다.
- 이러한 개선은 이전 모델 대비 8배 증가한 것입니다.
- 모델이 대규모 문서 내 특정 텍스트를 찾아내는 능력을 평가하는 새로운 기법이 도입되었습니다.
- 모델은 문서의 시작, 중간, 끝 어디에서든 텍스트를 찾아낼 수 있습니다.
- 그래프로도 모델의 지속적인 성능 향상을 확인할 수 있습니다.
8. 🛠️ 개발자 협력 및 모델 개선
- 모든 모델이 사용자가 찾고자 하는 내용을 찾을 수 있는 능력을 가짐.
- OpenAI MRCR이라는 새로운 평가 시스템을 개발하여 모델의 긴 문맥 처리 성능을 측정.
- GBT 4.1 모델이 128K 토큰까지 GBT 4.0을 능가하며, 최대 1백만 토큰까지 성능을 유지.
- 복잡한 평가 방법으로 시나리오별 대화 생성 후 모델이 올바른 응답을 찾도록 테스트.
- OpenAI MRC 평가를 Hugging Face에 공개하여 긴 문맥 처리에 대한 연구 촉진.
- GPT 4.1이 비디오 MME 벤치마크에서 72%의 성과를 기록, 비디오 이해 능력 향상.
- 멀티모달 처리에서 GBT 4.1 mini 모델이 뛰어난 성능을 보임.
9. 💰 가격 정책 및 모델 전환 계획
- Playground에서 OpenAI 4.1 모델을 사용하여 Python 코드 생성을 시도하였으며, 최대 100만 토큰의 입력과 32K 출력 처리가 가능함.
- 사용자는 대형 텍스트 파일을 업로드하고 질문에 답변할 수 있는 웹사이트를 만드는 등의 쿼리를 실행할 수 있음.
- 모델로 생성된 코드는 다수의 코드를 포함한 app.py 파일을 만들고, HTML 인라인을 포함하여 사용자가 질문할 수 있는 기능을 구현함.
- NASA의 1995년 서버 요청 응답 로그 파일과 같은 대량 데이터를 처리할 수 있는 기능을 테스트했으며, 이는 약 45만 토큰의 콘텐츠를 포함함.
10. 🤝 Windsurf와의 성공적 파트너십
- 450,000 토큰의 로그 파일에서 비정상적인 라인을 성공적으로 식별함으로써 시스템의 효율성을 입증함.
- Python 단일 페이지 응용 프로그램에서의 사용자 인터페이스 개선은 전반적인 사용자 경험을 향상시킴.