OpenAI의 o1 모델: 기술적 차이와 실생활 경험, 그리고 선택 팁

 

AI 기술이 발전할수록 우리는 더 정교하고 복잡한 모델을 기대하게 됩니다. 하지만 OpenAI의 새로운 o1 모델은 그 방향과는 약간 다릅니다. 기존의 모델들이 "더 많은 파라미터, 더 많은 모달리티"를 추구하며 발전했다면, o1은 그런 방향에서 벗어나 '측면적 발전'을 선택했습니다. 이번 글에서는 o1 모델과 GPT-4의 기술적 차이점을 설명하고, 실제 대화 사례를 통해 그 차이를 알아보며, 마지막으로 어떤 상황에서 o1을 선택하는 것이 유리한지에 대한 팁을 제공해보도록 하겠습니다.

기술적 차이점: o1과 GPT-4

o1 모델의 가장 큰 특징은 '에이전틱 래퍼(agentic wrapper)'로서 작동한다는 점입니다. 즉, o1은 질문에 바로 답변을 시작하는 대신, 먼저 해당 질문을 어떻게 접근할지 분석합니다. 이를 통해 질문을 여러 하위 작업으로 나누고, 각 작업을 차례대로 실행합니다. 이 과정에서 중간 결과에 따라 계획을 다시 조정하기도 합니다.

반면, GPT-4는 질문을 받으면 바로 답변을 제공하는 경향이 있습니다. 즉, 한 번의 생각으로 문제에 답을 하는 방식을 선호합니다. 이와 같은 차이는 메타인지적 접근에서 비롯됩니다. 메타인지는 '생각에 대한 생각'으로, o1은 스스로의 사고 과정을 분석하며 더 나은 답변을 제공하려고 노력합니다.

Tree of Thought 접근 방식

o1이 사용하는 메타인지적 접근은 'Tree of Thought'라는 개념에 기반합니다. 이것은 문제를 해결하는 여러 가지 가능성을 미리 탐색한 후, 가장 적합한 해결 방법을 선택하는 방식입니다. 이 과정에서 o1은 각 하위 작업에 대해 간단한 설명을 제공하며, 그 작업을 어떻게 해결해 나갈지 보여줍니다.

Andrew Ng가 메타인지적 접근에 대해 쓴 글을 읽어보면, 이 방식이 어떻게 AI 시스템의 사고 과정을 개선하는지 더 깊이 이해할 수 있다고합니다.

o1 모델의 비용과 속도

하지만 이런 메타인지적 접근이 항상 효율적이지는 않습니다. o1 모델은 GPT-4에 비해 6배 더 느리고 6배 더 비쌉니다. 이 비용은 o1이 질문을 분석하고 계획을 세우는 데 더 많은 시간을 소비하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 이 접근이 항상 더 나은 답변을 제공하는 것은 아닙니다. 특히, 팩트 기반 질문이나 단순한 생성 작업에서는 오히려 GPT-4가 더 나은 선택일 수 있습니다.

새로운 대화 유형의 가능성

그렇다면 o1이 더 나은 성과를 내는 상황은 언제일까요? o1은 새로운 대화 형식을 가능하게 합니다. 단순히 정보를 제공하는 것이 아니라, 질문을 듣고 이해한 후 이에 대해 더 깊이 생각한 답변을 제공하는 것입니다.

o1과 GPT-4의 대화 비교

o1은 질문을 듣고, 내가 이해한 내용을 문장별로 분석하며 피드백을 제공했습니다. 한 문장 한 문장을 꼼꼼히 따져보고, 내가 잘못 이해한 부분은 교정해 주었습니다. 반면 GPT-4는 내가 이미 아는 정보를 반복하는 경향이 있었습니다. 이는 마치 대화 상대가 자신의 한계를 느끼고, 계속해서 같은 내용을 다른 말로 포장해 설명하는 것과 같았습니다.

재확인 대화 사례

o1과의 대화는 매우 인상적이었습니다. 27초 동안 생각한 후, 내가 쓴 문장을 하나씩 분석하면서 어떤 부분이 맞고 어떤 부분이 틀렸는지 설명해 주었습니다. 특히 중요한 차이점은, 내가 놓친 차이를 명확히 짚어주면서 더 깊이 있는 피드백을 제공했다는 점입니다. 반면, GPT-4는 계속해서 VAE의 정의를 반복하는 데 그쳤습니다.

사람과의 대화에 비유

GPT-4는 마치 모든 것을 아는 친구처럼, 질문을 받으면 생각나는 대로 말하는 경향이 있습니다. 이런 대화 방식은 정보를 빠르게 얻는 데 유용할 수 있지만, 깊이 있는 대화를 원하는 경우에는 아쉬울 수 있습니다. 반면, o1은 마치 조용히 귀 기울여 듣고, 깊이 고민한 후 핵심을 짚어주는 친구와 같습니다.

o1이 더 나은 선택일 때

그렇다면 어떤 상황에서 o1을 사용하는 것이 더 나을까요? 첫째, 문제 해결을 위한 도구로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, o1은 특정 주제에 대한 이해를 깊게 도와주거나, 논리적으로 생각해야 하는 문제를 해결할 때 더 유리합니다. 둘째, 수학 올림피아드 문제나 논리적 추론이 중요한 작업에서는 o1이 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다. 마지막으로, 퍼즐이나 다단계 문제와 같이 문제 해결 방법을 미리 생각해야 하는 작업에서는 o1이 GPT-4보다 더 적합합니다.

GPT-4가 더 유용할 때

물론 GPT-4도 여전히 많은 상황에서 유용합니다. 특히 단순한 정보 검색이나 빠른 답변이 필요한 경우, GPT-4는 훨씬 효율적입니다. 정보의 양이 중요한 작업에서는 GPT-4가 더 적합할 수 있습니다.

결론

o1과 GPT-4는 서로 상호 보완적인 역할을 합니다. 각각의 강점이 다르기 때문에, 상황에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 논리적 추론과 메타인지적 접근이 필요한 경우에는 o1이 더 나은 선택일 수 있지만, 간단한 질문에는 GPT-4가 더 효율적일 수 있습니다.

o1과 GPT-4 선택에 대한 팁

1. 논리적 추론이 필요한 경우: 수학 문제나 복잡한 퍼즐과 같이 한 번에 해결하기 어려운 문제라면 o1을 선택하세요.
2. 빠른 답변이 필요한 경우: 간단한 정보나 빠른 생성 작업에는 GPT-4가 더 적합합니다.
3. 비용과 시간을 고려하세요: o1은 비용이 높고 더 느리기 때문에, 이를 고려해 선택하는 것이 중요합니다.

위 내용은 아래 아티클을 참고로 작성하였습니다.

https://medium.com/@waleedk/what-makes-o1-different-1e4c0504539d

What makes o1 different