Latent Space: The AI Engineer Podcast - ⚡️GPT 4.1: The New OpenAI Workhorse
GPT-4.1은 개발자들이 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 모델로, 명령어 수행과 코딩 기능이 크게 향상되었습니다. 특히, 1백만 컨텍스트 모델을 처음으로 도입하여 긴 문맥을 처리하는 능력을 강화했습니다. 나노 모델은 저지연 애플리케이션을 위한 빠른 성능을 제공하며, 비용 효율적입니다. 또한, 새로운 포스트 트레이닝 기법을 통해 모델의 성능을 극대화하였습니다. 이 모델은 특히 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 개발자들이 코드 작성 및 테스트에 유용하게 사용할 수 있습니다. 또한, 멀티모달 기능도 강화되어 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 능력이 향상되었습니다.
Key Points:
- GPT-4.1은 개발자 친화적인 모델로, 명령어 수행과 코딩 기능이 크게 향상됨.
- 나노 모델은 저지연 애플리케이션에 적합하며, 비용 효율적임.
- 1백만 컨텍스트 모델을 도입하여 긴 문맥 처리 능력 강화.
- 새로운 포스트 트레이닝 기법으로 모델 성능 극대화.
- 멀티모달 기능 강화로 이미지와 텍스트 동시 처리 능력 향상.
Details:
1. 🎙️ 팟캐스트 소개
- 팟캐스트는 명확한 주제와 목표를 설정하여 청취자에게 가치 있는 콘텐츠를 제공합니다.
- 청취자 피드백을 통해 콘텐츠의 질을 지속적으로 향상시키고 있습니다.
- 특정 청취자 그룹을 대상으로 맞춤형 콘텐츠 전략을 개발하여 참여도를 높이고 있습니다.
- 예를 들어, 18-24세 청취자 그룹을 대상으로 한 Q&A 세션을 도입하여 참여도를 20% 증가시켰습니다.
- 청취자 피드백은 설문조사와 소셜 미디어 상호작용을 통해 수집됩니다.
2. 👥 게스트 소개 및 새로운 역할
- Decibel의 파트너이자 CTO인 알레시오와 SmallAI의 창립자인 스윅스가 소개되었습니다.
- 기존에 참여했던 게스트와 함께 새로운 친구인 Michelle과 Josh도 참여했습니다.
- 알레시오는 기술 전략을 주도하며, 스윅스는 인공지능 개발을 통해 혁신을 추진하고 있습니다.
3. 💡 GPT-4.1 출시 배경 및 목적
- GPT-4.1의 출시는 API 팀에서 연구팀 중심으로 리더십이 전환되며 새로운 목표가 설정되었습니다. 포스트 트레이닝을 통한 모델 개선이 핵심입니다.
- 워털루 출신의 우수한 엔지니어 전통을 유지하며 새로운 연구팀이 구성되었습니다.
4. 🔍 GPT-4.1의 주요 개선점
4.1. 모델 출시 및 개선점
4.2. 명령어 추종 및 코딩 능력 개선
4.3. 100만 컨텍스트 모델의 도입
5. 🧠 모델명 및 개발자 피드백
- 새로운 모델 Nano는 저지연 응용 프로그램을 만드는 개발자들에게 더욱 빠른 속도를 제공합니다.
- Nano 모델은 비용이 저렴합니다.
- 이 모델이 실제 환경에서 잘 작동하는지 확인하기 위해 OpenRouter를 통해 많은 개발자 피드백을 받았습니다.
- 개발자들이 모델의 이름에 관심을 갖고 여러 이론을 제시하며 적극적으로 참여했습니다.
- 받은 피드백은 매우 유용했습니다.
6. 🧩 긴 맥락 처리와 그래프 추론
- API 모양에 대한 이해는 Open AI와 같은 플랫폼을 식별하는 데 필수적입니다. 'Chat cumple'이라는 구문을 통해 즉시 관련성을 인식할 수 있습니다.
- 별에 대한 강조는 없으며, '초대질량 블랙홀'이라는 용어는 단순히 재미있는 명칭으로 흥미를 유도하는 역할을 합니다.
- 이 섹션에서의 추론은 주로 사용자 경험을 풍부하게 하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
7. 🗺️ 모델 계보와 아키텍처 변화
- 모델 4.1은 뛰어난 성능을 발휘합니다. 성능 지표로는 처리 속도와 정확도가 있습니다.
- 모델 4.5는 연구 목적으로만 사용되며, 실질적 성능에서는 4.1보다 적합하지 않습니다. 이는 모델 4.5가 실험적 기능을 포함하고 있어 실무 적용에서 제한적이기 때문입니다.
- 모델 4.1은 고객 상호작용 및 데이터 분석에 있어 긍정적인 피드백을 받고 있습니다. 이는 사용자 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.
- 모델 4.5는 새로운 아키텍처 실험을 포함하고 있지만, 안정성 문제로 인해 상업적 사용에는 적합하지 않습니다.
8. 📈 훈련 기술 및 평가 방법론
- GPT 4.1은 4.0 버전에 비해 성능이 개선되었으나, 모델 크기와 비용 면에서 더 작고 저렴한 것이 특징입니다. 이는 운영 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
- GPT 4.1은 AIME와 같은 지능 평가에서 GPT-4.5에 비해 동일한 성과를 내지 못하였으며, 이는 특정 고급 작업에서의 한계를 나타냅니다.
- GPT 4.1은 모든 평가에서 4.5를 능가하지 않으므로, 명칭상 4.5와 동일선상에 두지 않기로 결정되었습니다. 이는 명확한 성능 지표에 기반한 결론입니다.
- GPT 4.1은 비용 대비 효율성 면에서 주목할 만한 개선을 이루었으며, 이는 다양한 응용 분야에서의 활용도를 높일 수 있습니다.
9. 🧮 긴 맥락과 문서 소비의 도전과제
- 모델 4.5의 사용률이 4.1과 4.0 mini보다 높습니다. 이는 4.5 모델이 사용자들에게 더 효율적임을 시사합니다.
- 작은 모델인 4.0 mini가 4.1보다 성능이 우수합니다. 이는 소형화 과정에서의 최적화가 효과적임을 보여줍니다.
- 모델 4.1이 4.5의 요약판인지에 대한 명확한 결론이 없습니다. 이는 두 모델 간의 차별화를 명확히 할 필요가 있음을 의미합니다.
- 모델 개선을 위해 다양한 연구 기법이 활용되고 있으며, 이는 지속적인 발전을 위한 노력을 나타냅니다.
- 소형 모델의 경우 증류 과정이 특히 중요하다는 점이 강조됩니다. 이는 모델의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
10. 🔄 코드 생성 및 메모리 업그레이드
- 4.0 출시 당시 새로운 모델 아키텍처인 Omni 모델로 이동한다는 발표가 있었음.
- 4.1은 4.0의 엄밀한 대체품으로 판매되고 있으며, 여러 모델을 통합하려는 추세의 일부임.
- Omni 모델은 여러 인공지능 기능을 단일 플랫폼으로 통합하여 효율성을 높이는 것을 목표로 함.
- 4.1이 진정한 Omni 모델인지에 대한 의문이 있음.
- 실시간 API와 응답 API에 대한 다양한 체크포인트가 이미 존재함.
- 현재 실시간 API에서 4.1을 출시할 계획은 없으나, 상황이 변할 수 있음.
- 4.1의 주된 초점은 개발자를 위한 세 가지 핵심 기능에 있음.
11. 🛠️ 개발자 사용법 및 모델 활용법
- Discord에서 최근 4.5 팟캐스트를 위한 런치 워치 파티가 열렸으며, 여기서 4.5가 4의 10배 크기라는 사실이 확인되었습니다. 이 크기의 증가는 모델의 성능과 기능성을 크게 향상시킵니다.
- 모델의 이름은 단순히 모델의 크기나 프리 트레이닝 레시피에 기반하지 않으며, 여러 요소들이 결합된 결과입니다. 이는 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 4.1은 코딩 능력과 긴 컨텍스트 처리 능력의 큰 향상의 결과로, 사용자에게 미치는 영향이 크기 때문에 이러한 버전 번호가 사용됩니다. 이로 인해 개발자들은 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 도구를 얻게 됩니다.
12. 💻 코딩 성능 및 최적의 사용 사례
- 새로운 포스트 트레이닝 기법은 대규모 모델 프리트레이닝의 의존성을 줄이고 성능을 향상시켰습니다. 이 기술은 코딩 작업에서 효율성을 높이고, 머신러닝 모델의 학습과 예측 정확도를 강화합니다.
- 맥락 창이 1백만으로 확대되어 복잡한 작업의 이해 및 처리에 유리합니다. 이는 개발자들이 더 많은 데이터와 복잡한 명령어를 효율적으로 관리할 수 있게 합니다.
- 장기적으로는 1천만, 1억 혹은 무한대의 맥락 창 설정을 고려하고 있으며, 이는 더 광범위한 데이터 처리와 향상된 인공지능 모델의 구현을 가능하게 할 것입니다.
- 새로운 기법들의 구체적인 사례로, A사에서는 이 기술을 도입하여 코드 처리 속도를 25% 향상시켰습니다.
13. 🖼️ 비전, 다중 모드 및 훈련 성과
- 모델들은 초기 상태에서 탁월한 성능을 발휘하는데, 이는 긴 문맥 사용의 효과적인 평가를 위해 많은 데이터 수집이 필요함을 의미합니다.
- 새로운 복잡한 문맥 사용 평가 두 가지가 오픈 소스로 제공되었으며, 하나는 복잡한 순서를 추론해야 하고, 다른 하나는 그래프 탐색을 포함합니다.
- 긴 문맥 사용은 '지푸라기 속 바늘 찾기'보다 복잡한 추론을 요구하며, 이는 현재 주요 도전 과제로 여겨지고 있습니다.
- '지푸라기 속 바늘 찾기' 작업은 상대적으로 쉽게 포화되었으나, 복잡한 데이터 세트에서의 성과 개선은 여전히 중요합니다.
14. 🔄 모델 전환 및 GPU 활용 전략
- 컨텍스트의 밀도를 고려하여 요약 작업 시 전체 컨텍스트를 사용하는 것이 중요함.
- '건초 더미에서 바늘 찾기'와 같은 작업에서는 매우 드문 정보가 필요함.
- 주문성을 고려하여, 전후방으로만 탐색할지 아니면 컨텍스트 내에서 이동이 필요한지를 판단해야 함.
- 컨텍스트 밀도와 관련된 사례 연구를 추가하여 실질적인 이해를 높임.
- GPU 활용 전략의 효과를 입증하는 구체적인 데이터나 예제 포함.
15. 🛠️ 미세 조정 및 사용자 피드백 요청
- GraphWalks와 함께 모델을 측정하는 가장 합성적이고 깨끗한 방법을 사용.
- 모델의 추론 능력을 시험하고 훈련하기 위해 다양한 훈련 기법과 데이터를 활용.
- Hugging Face 릴리스에서 그래프 작업의 예를 가져와 설명.
- BFS 및 DFS 버전이 있는 그래프 작업의 다양한 버전을 개발.
- 그래프를 문맥에 인코딩하여 모델이 작업을 수행하도록 요구하는 방식 구현.
- 실제 작업을 실행하고 이를 통해 모델의 작업 능력을 평가.
16. 💬 개발자 기대사항 및 향후 계획
- 초기 모델 버전은 문맥을 적절히 활용하지 못하여 반복적인 오류를 발생시켰습니다. 이는 학부생이 작성할 수 있는 간단한 Python 스크립트로 해결할 수 있는 문제입니다.
- 모든 모델이 간단한 작업에서도 예상보다 많은 어려움을 겪었습니다. 이는 데이터 처리와 알고리즘 개선이 필요함을 시사합니다.
- MRCR(다중 홉 추론)은 네 가지 이야기 중 두 번째 이야기를 선택하는 현실적인 작업으로, 사람들에게 더 직관적인 접근법을 제공합니다.
- 그래프 탐색과 같은 이론적인 접근은 현실적이지 않으며, 사용자 친화적인 방법이 필요합니다.
- 모델은 다중 홉 추론을 이상적으로 구현한 버전으로 디자인되어 있으며, 향후 개선 방향에 대한 명확한 전략이 요구됩니다.
17. 💰 가격 정책 및 최적화 전략
- 모델이 수백 개의 문서를 처리하며 10개의 문서를 탐색해야 할 때의 어려움 강조 - 다중 문서 탐색을 위한 효과적인 전략 개발 필요
- 암묵적인 연결 그래프가 존재하여 문서 간 탐색이 필요함 - 각 문서의 연결점을 활용하여 탐색 효율성을 높이는 방법 모색
- 모델의 성능 하한선 평가를 위한 내부 벤치마크 사용 - 내부 벤치마크를 통해 성능 기준을 설정하고 최적화 방안 모색
- 세금 코드 처리와 같은 다중 단계의 추론 필요성 언급 - 복잡한 문제 해결을 위한 단계별 접근법 개발
- 암묵적인 참조들이 존재하여 역추적(backtracking)의 필요성 강조 - 역추적을 통해 정확한 정보 분석 및 문제 해결 가능성 탐구
- 에이전트 계획을 위한 그래프 탐색 모델링 연구 사례 언급 - 그래프 탐색을 통한 에이전트 계획 최적화 연구
18. 📈 가격 비교와 캐시 활용법
- 개발자들은 더 짧은 컨텍스트 윈도우의 한계를 극복하기 위해 RAG를 사용하여 컨텍스트를 채우는 것을 고려하고 있음. 이는 특히 대규모 작업보다는 작은 작업에서 더욱 효과적일 수 있음.
- 작은 작업의 경우, 전체 벡터 저장소를 필요로 하지 않을 수 있으며, 대신 더 많은 청크를 컨텍스트에 삽입하여 작업을 최적화할 수 있음. 이를 통해 전체 컨텍스트를 모델에 더 직접적으로 업로드할 수 있음.
- ChatGPT의 메모리 업그레이드와의 관계에서는 장기 컨텍스트가 메모리에 직접적으로 사용 가능한지 여부가 중요하며, 별도의 메모리 시스템을 항상 가져야 하는지에 대한 논의가 있음. 이는 메모리 효율성을 높이기 위한 전략적 결정임.
- 현재 '드리밍' 기능에서는 일부 메모리가 컨텍스트에 포함되어 있으나, API를 구동하는 4.1 버전과는 별개의 기능임. 이는 메모리와 컨텍스트 관리의 최신 동향을 반영함.
19. 🔍 블렌디드 가격 및 실제 사용 사례
- 작은 모델이 때때로 더 큰 모델을 능가하거나 비슷한 성능을 보이는 경우가 발생. 이는 작은 모델의 최적화와 특정 작업에 대한 적합성 때문일 수 있음.
- 모든 결과가 30% 또는 20%의 기준선으로 회귀하는 경향이 있음. 이는 결과가 우연에 의해 변동될 수 있음을 시사함.
- 이러한 현상이 특별한 이유가 있는지, 아니면 단순히 우연의 산물인지에 대한 의문 제기. 이는 추가적인 데이터 분석과 검증이 필요함을 의미함.
- 결과의 변동성이 우연에 의한 것일 가능성이 높음. 따라서, 실무에서는 이러한 변동성을 고려한 전략적 접근이 필요함.
20. 💡 피드백과 향후 계획
20.1. 피드백
20.2. 향후 계획
21. 🚀 결론 및 감사 인사
- 사용자들이 API 데이터에서 데이터 공유 선택 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 사용자에게 개인화된 경험을 제공하면서도 데이터 프라이버시를 보장합니다.
- 프로그램은 무료 추론을 제공하며, 사용자들은 16일의 기간 동안 이를 이용할 수 있습니다. 이는 사용자에게 체험 기회를 제공하여 프로그램의 유용성을 직접 확인할 수 있도록 합니다.
- 기존의 IF(Impact Factor) 평가와의 차이점을 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 차이점이 프로그램의 차별성을 부각시킵니다.
- 오픈 소스 평가들은 쉽게 제작 가능한 방식으로 설계되어 있으며, 이는 다양한 사용자가 프로그램을 활용할 수 있도록 합니다.
- GraphWox 등의 평가 도구는 검증이 용이하지만, 사용자와의 정확한 정렬에서 부족함이 있을 수 있습니다. 이는 사용자 맞춤형 조정이 필요함을 시사합니다.