GPT-3.5 Turbo란?

GPT-3.5 Turbo의 출시로 OpenAI는 강력한 언어 모델의 새로운 시대를 열었습니다. 이 최신 버전은 이전 버전인 GPT-3.5가 구축한 놀라운 기반을 바탕으로 구축되었으며 자연어 이해 및 생성 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다.

GPT-3.5와 비교할 때 GPT-3.5 Turbo는 상당한 향상을 제공합니다. AI 기반 언어 모델의 강력한 경쟁자로 자리매김했습니다. 더 긴 정보 스트림을 분석하는 GPT-3.5 Turbo의 용량은 가장 눈에 띄는 개선 사항 중 하나입니다.

GPT-3.5 Turbo의 새 버전은 16K 컨텍스트 창을 기본적으로 지원합니다. JSON 모드, 병렬 함수 호출 및 향상된 명령 따르기가 새로운 3.5 Turbo에서 지원됩니다. 내부 평가에 따르면 XML, YAML, JSON 생성 등 형식을 따르는 작업이 38% 향상된 것으로 나타났습니다.

개발자는 API에서 gpt-3.5-turbo-1106을 호출하여 이 새로운 모델에 액세스할 수 있습니다. get-3.5-turbo 이름을 사용하는 애플리케이션은 자동으로 새 모델로 업데이트됩니다. 하지만 2024년 6월 13일까지 API를 통해 gpt-3.5-turbo-0613을 제공하여 이전 모델에 계속 액세스할 수 있습니다.

GPT 3.5 Turbo의 주요 강점

GPT-3.5 Turbo는 주로 빠른 응답 시간과 확장성이 필수적인 시나리오를 위해 설계되었습니다. 빠른 반응 시간과 확장성이 필요한 상황에서는 GPT-3.5 Turbo가 탁월한 옵션입니다. 이 접근 방식이 제공하도록 설계된 신속한 답변은 실시간 애플리케이션에 필수적입니다.

낮은 대기 시간 시나리오를 관리할 수 있는 능력은 특히 빠른 피드백이 필수적인 애플리케이션의 경우 큰 장점입니다. 이러한 응답성은 지연이 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 대화형 챗봇 및 인스턴트 메시징 시스템과 같은 다양한 상황에서 매우 중요합니다.

속도 외에도 GPT-3.5 Turbo의 확장성은 중요한 특성입니다. 대용량 동시 요청을 원활하게 관리할 수 있으므로 광범위한 사용자 기반을 갖춘 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. 이 기능은 사용량이 가장 많은 시간 동안 성능 수준을 유지하는 데 필수적입니다.

대용량 애플리케이션에서 GPT-3.5 Turbo의 비용 효율성 및 원활한 통합

GPT-3.5 Turbo의 대용량 사용에 대한 비용 효율성은 주목할 만합니다. 다른 모델보다 토큰당 비용이 저렴하므로 많은 요청을 처리하는 애플리케이션에 더욱 경제적인 선택이 됩니다.

• 훈련: $0.0080 / 1K 토큰
• 사용법 입력: $0.0120/ 1K 토큰
• 사용량 출력: $0.0120/ 1K 토큰

이 모델은 간단하고 직접적인 쿼리를 효율적으로 처리하고 기존 시스템에 원활하게 통합됩니다. 이러한 통합 용이성은 광범위한 수정 없이 AI 기능을 추가해야 하는 시스템에 특히 유용하므로 기업은 중단을 최소화하면서 서비스를 향상할 수 있습니다.

더 나은 성능을 위한 미세 조정 GPT 3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo는 미세 조정 옵션을 제공합니다.성능을 향상시키기 위해 특정 작업이나 산업을 추가로 사용자 정의합니다. 미세 조정GPT-4는올 가을에 옵니다.

다른 발전으로 OpenAI는 두 가지 향상된 GPT-3 기본 모델을 출시했습니다(배비지-002그리고다빈치-002) 페이지 매김을 활성화하고 “더 많은 확장성”을 제공하며 미세 조정할 수 있습니다. OpenAI는 2024년 1월 4일에 원래 GPT-3 기본 모델을 폐기할 계획입니다.

모델을 미세 조정함으로써 회사와 개발자는 모델을 특정 활동이나 산업에 더 잘 적용하여 특정 애플리케이션에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 데이터세트에 대한 모델을 학습하고 필요에 따라 모델의 응답을 맞춤설정할 수 있습니다. 미세 조정을 위한 몇 가지 단계가 포함됩니다.

1단계: 데이터 준비

모델이 이해할 수 있는 형식으로 데이터세트를 준비해야 합니다. 이 데이터 세트는 지정된 역할(“시스템” 또는 “사용자”)과 콘텐츠가 포함된 일련의 메시지로 구성됩니다.

예제 데이터 형식:

{“메시지”: [ { “role”: “시스템”, “콘텐츠”: “당신은 언제든지 단어를 철자를 만드는 어시스턴트입니다” }, { “역할”: “사용자”, “콘텐츠”: “이야기를 들려주네요 제발.” }, { “role”: “어시스턴트”, “콘텐츠”: “어느 날 한 학생이 학교에 가는 것.” } ]}

{ “메시지”: [ { “role”: “system”, “content”: “당신은 가끔 단어 철자를 틀리는 어시스턴트입니다.” }, { “role”: “user”, “content”: “이야기를 들려주세요.” }, { “role”: “도우미”, “content”: “어느 날, 한 학생이 학교에 갔습니다.” } ] }

2단계: 파일 업로드

데이터가 준비되면 OpenAI 서버에 업로드하세요.

파일 업로드를 위한 cURL 명령 예:

컬 https://api.openai.com/v1/files 연락해 주셔서 감사합니다. -H “Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY” 연락해 주셔서 감사합니다. -F “목적=미세 조정” 연락해 주셔서 감사합니다. -F “파일=@path_to_your_file”

컬 https://api.openai.com/v1/files -H “권한 부여: $OPENAI_API_KEY 전달자” -F “목적=미세 조정” -F “파일=@path_to_your_file”

$OPENAI_API_KEY를 API 키로 바꾸고 path_to_your_file을 데이터세트 파일 경로로 바꿉니다.

3단계: 미세 조정 작업 생성

데이터를 업로드한 후 미세 조정 작업을 생성합니다. 이 작업은 모델이 데이터로부터 학습을 시작하도록 지시합니다.

미세 조정 작업 생성을 위한 cURL 명령 예:

컬 https://api.openai.com/v1/fine_tuning/jobs 연락해 주셔서 감사합니다. -H “Content-Type: application/json” 연락해 주셔서 감사합니다. -H “Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY” 연락해 주셔서 감사합니다. -d ‘{ “training_file”: “TRAINING_FILE_ID”, “모델”: “gpt-3.5-turbo-0613” }’

컬 https://api.openai.com/v1/fine_tuning/jobs -H “콘텐츠 유형: 애플리케이션/JSON” -H “권한 부여: $OPENAI_API_KEY 전달자” -d ‘{ “training_file”: “TRAINING_FILE_ID”, “모델”: “gpt-3.5-turbo-0613” }’

TRAINING_FILE_ID를 파일을 업로드할 때 받은 ID로 바꾸세요.

4단계: 미세 조정된 모델 사용

미세 조정 프로세스가 완료되면 모델을 사용할 수 있습니다.

미세 조정된 모델을 사용하기 위한 cURL 명령 예:

컬 https://api.openai.com/v1/chat/completions -H “콘텐츠 유형: 애플리케이션/JSON”. -H “권한 부여: $OPENAI_API_KEY 전달자” -d ‘{ “모델”: “ft:gpt-3.5-turbo:org_id”, “메시지”: [ { “역할”: “시스템”, “content”: “가끔 잘못된 것을 잘못하는 조수입니다” }, { “역할”: “사용자”, “content”: “안녕하세요! 파인튜닝이 무엇인가요?” } ] }’

컬 https://api.openai.com/v1/chat/completions -H “콘텐츠 유형: 애플리케이션/json” -H “권한: 전달자 $OPENAI_API_KEY”\ -d ‘{ “모델”: “ft:gpt-3.5-turbo:org_id”, “메시지”: [ { “역할”: “시스템”, “content”: “당신은 가끔 단어 철자를 틀리는 어시스턴트입니다.” }, { “역할”: “사용자”, “content”: “안녕하세요! 미세 조정이 무엇인가요?” } ] }’

org_id를 조직의 ID로 바꾸세요.

GPT 3.5 Turbo 모델 간 가격 차이

GPT-3.5 Turbo는 토큰 제한으로 구별되는 두 가지 주요 변형인 4K와 16K를 갖춘 고급 자연어 처리 모델입니다.

재정적 여유를 유지하면서 요구 사항에 맞게 GPT-3.5 Turbo를 최적화하려면 미세 조정 및 토큰 소비와 관련된 비용을 알고 있어야 합니다.

모델 변형	토큰 한도	입력 비용(토큰당)	출력 비용(토큰당)	훈련 비용(토큰당)
GPT-3.5 터보 4K	4,096	$0.0015	$0.002	–
GPT-3.5 터보 16K	16,385	$0.003	$0.004	–
GPT-3.5 Turbo 4K 미세 조정	–	$0.012	$0.016	$0.008
GPT-3.5 Turbo 16K 미세 조정	–	$0.003	$0.006	$0.008

결론

OpenAI의 GPT-3.5 Turbo 출시로 인공지능이 크게 발전했습니다. 이 최신 버전인 GPT-3.5는 이전 버전의 강력한 기반을 바탕으로 구축되었으며 자연어 생성 및 해석 분야에서 눈에 띄게 향상된 기능을 제공합니다. GPT-3.5 Turbo는 16K 컨텍스트 창을 통해 더 긴 정보 스트림을 처리할 수 있는 능력이 뛰어나 광범위한 애플리케이션에 매우 적합합니다.

자주 묻는 질문 (FAQs)

GPT-3.5 Turbo의 JSON 모드는 기능을 어떻게 향상합니까?

GPT-3.5 Turbo의 JSON 모드를 사용하면 보다 구조화된 데이터 처리가 가능합니다. 특히 데이터 직렬화 및 역직렬화와 관련된 작업에 유용하므로 XML, YAML, JSON과 같은 복잡한 데이터 형식을 더 쉽게 처리할 수 있습니다.

GPT-3.5 Turbo에서 병렬 함수 호출의 이점은 무엇입니까?

병렬 기능 호출을 통해 GPT-3.5 Turbo는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 특히 멀티태스킹 애플리케이션에서 효율성과 속도가 크게 향상됩니다.

GPT-3.5 Turbo의 16K 컨텍스트 창은 이전 모델과 어떻게 비교됩니까?

GPT-3.5 Turbo의 16K 컨텍스트 창은 이전 모델보다 훨씬 더 커서 단일 프롬프트에서 더 확장된 텍스트를 처리할 수 있습니다. 이는 깊은 맥락 이해나 긴 데이터 분석이 필요한 애플리케이션에 주로 도움이 됩니다.

GPT-3.5 Turbo 사용에 제한이 있나요?

GPT-3.5 Turbo는 매우 효율적이고 다재다능하지만 특정 복잡한 언어 이해 작업에서는 보다 포괄적인 GPT-3.5 모델만큼 미묘한 차이가 없을 수 있습니다. 일부 시나리오에서는 깊이에 따른 속도와 확장성에 최적화되어 있습니다.

새로운 GPT-3.5 Turbo 모델의 자동 업데이트는 기존 애플리케이션에 어떤 영향을 미치나요?

get-3.5-turbo 이름을 사용하는 애플리케이션은 자동으로 새 모델 버전으로 업데이트되어 최신 개선 사항의 혜택을 누릴 수 있습니다. 그러나 개발자는 새 모델과의 호환성과 최적의 성능을 보장하기 위해 애플리케이션을 테스트해야 합니다.

OpenAI는 GPT-3.5 Turbo를 사용하는 개발자에게 어떤 종류의 지원을 제공합니까?

OpenAI는 문서, 커뮤니티 지원 및 직접적인 지원 채널을 제공하여 개발자가 애플리케이션에 GPT-3.5 Turbo를 통합하고 최적화할 수 있도록 돕습니다.