OpenAI 추론 모델 사용 방법: o1-preview/o1-Mini 모델 - 무료 AI 채팅
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빠르게 발전하는 인공지능 분야에서 OpenAI는 o1 시리즈로 알려진 획기적인 대형 언어 모델 시리즈를 소개했습니다. 이 모델들은 복잡한 추론 작업을 수행하도록 설계되어 개발자와 연구자 모두에게 강력한 도구가 됩니다. 이 블로그 포스트에서는 OpenAI의 추론 모델을 효과적으로 사용하는 방법을 탐구하며, 그들의 능력, 한계 및 구현을 위한 모범 사례에 중점을 두겠습니다.
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OpenAI o1 시리즈 모델 이해하기
o1 시리즈 모델은 독특한 훈련 방법론 덕분에 OpenAI의 이전 언어 모델과 구별됩니다. 이들은 강화 학습을 활용하여 추론 능력을 향상시키며, 응답을 생성하기 전에 비판적으로 사고할 수 있게 합니다. 이러한 내부 사고 과정은 모델이 긴 추론 체인을 생성할 수 있게 하여 복잡한 문제를 해결하는 데 특히 유용합니다.
OpenAI o1 모델의 주요 특징
1. **고급 추론**: o1 모델은 과학적 추론에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 경쟁 프로그래밍 및 학술 벤치마크에서 인상적인 결과를 달성합니다. 예를 들어, Codeforces에서 89번째 백분위수에 랭크되며, 물리학, 생물학, 화학과 같은 과목에서 박사 수준의 정확성을 보여주었습니다.
2. **두 가지 변형**: OpenAI는 API를 통해 o1 모델의 두 가지 버전을 제공합니다:
- **o1-preview**: 광범위한 일반 지식을 활용하여 어려운 문제를 해결하기 위해 설계된 초기 버전입니다.
- **o1-mini**: 코딩, 수학 및 과학 작업에 특히 적합한 더 빠르고 비용 효율적인 변형으로, 광범위한 일반 지식이 필요하지 않은 작업에 적합합니다.
3. **컨텍스트 윈도우**: o1 모델은 128,000 토큰의 상당한 컨텍스트 윈도우를 제공하여 광범위한 입력 및 추론을 가능하게 합니다. 그러나 토큰 한도에 도달하지 않도록 이 컨텍스트를 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다.
OpenAI o1 모델 시작하기
o1 모델을 사용하려면 개발자는 OpenAI API의 채팅 완성 엔드포인트를 통해 접근할 수 있습니다.
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OpenAI o1 모델 베타 한계
o1 모델이 현재 베타 상태에 있다는 점을 유의해야 하며, 이는 인지해야 할 몇 가지 한계가 있음을 의미합니다:
베타 단계에서는 많은 채팅 완성 API 매개변수가 아 직 사용할 수 없습니다. 특히 주목할 점은:
- 모달리티: 텍스트만 지원하며, 이미지는 지원되지 않습니다.
- 메시지 유형: 사용자 및 어시스턴트 메시지만 지원되며, 시스템 메시지는 지원되지 않습니다.
- 스트리밍: 지원되지 않습니다.
- 도구: 도구, 함수 호출 및 응답 형식 매개변수는 지원되지 않습니다.
- 로그확률: 지원되지 않습니다.
- 기타:
temperature,top_p및n은1로 고정되어 있으며,presence_penalty및frequency_penalty는0으로 고정되어 있습니다. - 어시스턴트 및 배치: 이러한 모델은 어시스턴트 API 또는 배치 API에서 지원되지 않습니다.
**컨텍스트 윈도우 관리**:
128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 공간을 효과적으로 관리하는 것이 필수적입니다. 각 완성은 최대 출력 토큰 한도가 있으며, 여기에는 추론 및 가시적 완성 토큰이 포함됩니다. 예를 들어:
- **o1-preview**: 최대 32,768 토큰
- **o1-mini**: 최대 65,536 토큰
OpenAI o1 모델 속도
예를 들어, 우리는 GPT-4o, o1-mini 및 o1-preview의 응답을 단어 추론 질문에 대해 비교했습니다. GPT-4o가 잘못된 답변을 제공한 반면, o1-mini와 o1-preview는 모두 올바른 답변을 했으며, o1-mini는 약 3-5배 더 빠르게 올바른 답변에 도달했습니다.
GPT-4o, O1 Mini 및 O1 Preview 모델 간 선택 방법?
**O1 Preview**: 이는 OpenAI O1 모델의 초기 버전으로, 복잡한 문제를 해결하기 위해 광범위한 일반 지식을 활용하도록 설계되었습니다.
**O1 Mini**: O1의 더 빠르고 저렴한 버전으로, 코딩, 수학 및 과학 작업에 특히 적합하며, 광범위한 일반 지식이 필요하지 않은 상황에 이상적입니다.
O1 모델은 추론에서 상당한 개선을 제공하지만 모든 사용 사례에서 GPT-4o를 대체할 의도는 아닙니다.
이미지 입력, 함수 호출 또는 일관되게 빠른 응답 시간을 필요로 하는 애플리케이션의 경우, GPT-4o 및 GPT-4o Mini 모델이 여전히 최선의 선택입니다. 그러나 깊은 추론이 필요하고 긴 응답 시간을 수용할 수 있는 애플리케이션을 개발하는 경우, O1 모델이 훌륭한 선택이 될 수 있습니다.
O1 Mini 및 O1 Preview 모델의 효과적인 프롬프트를 위한 팁
OpenAI o1 모델은 명확하고 간단한 프롬프트와 함께 가장 잘 작동합니다. 몇 가지 기술, 예를 들어 몇 가지 샷 프롬프트를 사용하거나 모델에게 "단계별로 생각하라"고 요청하는 것은 성능을 향상시키지 않을 수 있으며 오히려 방해가 될 수 있습니다. 다음은 따라야 할 몇 가지 모범 사례입니다:
1. **프롬프트를 간단하고 직접적으로 유지하세요**: 모델은 광범위한 설명 없이 간결하고 명확한 지침을 받을 때 가장 효과적입니다.
2. **사고 과정 프롬프트 피하기**: 이러한 모델은 내부적으로 추론을 처리하므로 "단계별로 생각하라"거나 "당신의 추론을 설명하라"고 프롬프트할 필요가 없습니다.
3. **명확성을 위한 구분 기호 사용**: 삼중 따옴표, XML 태그 또는 섹션 제목과 같은 구분 기호를 사용하여 입력의 다양한 부분을 명확하게 정의하면 모델이 각 섹션을 올바르게 해석하는 데 도움이 됩니다.
4. **검색 증강 생성(RAG)에서 추가 컨텍스트 제한하기**: 추가 컨텍스트나 문서를 제공할 때는 모델의 응답을 복잡하게 만들지 않도록 가장 관련성이 높은 정보만 포함하세요.
o1 Mini 및 o1 Preview 모델의 가격.
o1 Mini 및 1 Preview 모델의 비용 계산은 다른 모델과 다르며, 추론 토큰에 대한 추가 비용이 포함됩니다.
o1-mini 가격
$3.00 / 1M 입력 토큰
$12.00 / 1M 출력 토큰
o1-preview 가격
$15.00 / 1M 입력 토큰
$60.00 / 1M 출력 토큰
o1-preview/o1-mini 모델 비용 관리
o1 시리즈 모델의 비용을 통제하기 위해 `max_completion_tokens` 매개변수를 사용하여 모델이 생성하는 총 토큰 수에 제한을 설정할 수 있습니다. 여기에는 추론 및 완성 토큰이 모두 포함됩니다.
이전 모델에서는 `max_tokens` 매개변수가 생성된 토큰 수와 사용자에게 표시되는 토큰 수를 모두 관리했으며, 이는 항상 동일했습니다. 그러나 o1 시리즈에서는 내부 추론 토큰 때문에 생성된 총 토큰 수가 사용자에게 표시되는 토큰 수를 초과할 수 있습니다.
일부 애플리케이션은 `max_tokens`가 API에서 수신한 토큰 수와 일치하는 데 의존하므로, o1 시리즈는 모델이 생성하는 총 토큰 수를 구체적으로 제어하기 위해 `max_completion_tokens`를 도입했습니다. 이는 기존 애플리케이션이 새로운 모델과 호환되도록 보장하는 명시적인 선택입니다. `max_tokens` 매개변수는 이전 모델에서와 같이 계속 작 동합니다.
결론
OpenAI의 o1 시리즈 모델은 인공지능 분야에서 중요한 발전을 나타내며, 특히 복잡한 추론 작업을 수행하는 능력에서 두드러집니다. 그들의 능력, 한계 및 사용을 위한 모범 사례를 이해함으로써 개발자는 이러한 모델의 힘을 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. OpenAI가 o1 시리즈를 계속 개선하고 확장함에 따라 AI 기반 추론 분야에서 더욱 흥미로운 발전을 기대할 수 있습니다. 숙련된 개발자이든 이제 막 시작하는 개발자이든, o1 모델은 지능형 시스템의 미래를 탐색할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 행복한 코딩 되세요!
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