chatgpt 생성 형 인공지능 유사 프로그램 비교

chatGPT가 불러 일으킨 생성형 ai의 개발은 그것이 공개된 직후 많은 부분에서 속도가 빨라졌다. 특히 학습과 더불어 다양한 분야로의 진출이 뚜렷해졌는데 그동안은 일상 속의 소소한 정보를 제공하는 인공지능이었다면 지금은 창의력과 응용력이 필요한 인간의 직장 환경에 업무 효용을 늘리는 차원에서 발전하였다. 그 중 사람에게 필요한 것은 비서(검색), 글쓰기, 이미지, 동영상, 음성+텍스트, 작곡, 코딩, 사무 등에서도.

이번 시간은 chatGPT를 통한 글쓰기가 얼마나 나아졌는지 다른 ai 유사 프로그램에 비교해서 알아보겠다.

# 질문
[ “비교군”과 chatgpt 중에 블로그작성용으로 가장 적합한 것은?]

1. ChatGPT (OpenAI)

• 학습 데이터 소스: 인터넷에서 수집된 대규모 텍스트 데이터, 책, 웹사이트, 그리고 다양한 문서들. OpenAI는 데이터의 품질과 다양성을 높이기 위해 다양한 출처를 사용한다.
• 특징: 방대한 양의 데이터를 통해 다양한 주제에 대해 높은 이해도를 보인다.

model : gpt-3.5-turbo-0125

1. Copilot
2. ChatGPT
3. Claude
4. Gemini
5. ClovaX
6. Llama3
7. Mistral

2. Wrtn (뤼튼):

• 학습 데이터 소스: Wrtn은 한국어 기반의 다양한 텍스트 데이터와 웹사이트, 문서 등을 사용하여 학습되었다.
• 특징: 한국어 처리에 강점을 가지며, 다양한 한국어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 사용자 맞춤형 지시사항을 설정할 수 있는 기능을 제공한다.
• 특히 chagGPT 4.0을 무료로 쓸 수 있는 장점이 있다.

model : chatGPT 4.0 

1. ChatGPT
2. Claude
3. Gemini
4. Copilot
5. ClovaX
6. Llama3
7. Mistral

3. Gemini (Google):

• 학습 데이터 소스: Google의 방대한 검색 데이터와 다양한 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등).
• 특징: 멀티모달 데이터를 활용하여 텍스트뿐만 아니라 이미지와 오디오 등 다양한 입력을 처리할 수 있습니다.

model : gemini-1.5-pro-api-0514

다음은 두 모델의 장단점을 비교한 표입니다.

특징	Gemini	ChatGPT
정보 검색 및 요약	탁월	좋음
창의적인 글쓰기	좋음	탁월
사실 정확성	높음	보통
편견 없는 콘텐츠 생성	높음	보통
다양한 글쓰기 스타일	보통	높음

결론적으로, 블로그 작성에 가장 적합한 모델은 블로그의 주제와 작성 스타일, 그리고 사용자의 선호도에 따라 달라집니다. 정보 전달을 목표로 하는 블로그라면 Gemini가, 개인적인 경험이나 창의적인 글쓰기를 목표로 하는 블로그라면 ChatGPT가 더 적합할 수 있습니다.

4. Copilot (Microsoft):

• 학습 데이터 소스: GitHub의 코드 리포지토리, 문서화된 코드 예제, 그리고 다양한 프로그래밍 관련 자료.
• 특징: 주로 프로그래밍 언어와 관련된 데이터를 학습하여 코드 생성 및 자동 완성 기능을 제공합니다.

블로그 작성용으로 단 한 가지를 선택해야 한다면, ChatGPT가 더 적합할 수 있습니다. 그 이유는 ChatGPT가 방대한 데이터셋을 기반으로 훈련되어 다양한 주제에 대해 정확하고 최신 정보를 제공할 가능성이 높기 때문입니다. 또한, ChatGPT는 입력 프롬프트를 기반으로 일관되고 잘 구조화된 글쓰기를 생성할 수 있어, 편집 및 정제하기 쉽습니다. 물론, 창의적이고 대화형 블로그 게시물을 원한다면 LLaMA도 좋은 선택이 될 수 있습니다. 어떤 스타일의 블로그를 작성하고 싶은지에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

5. Claude (Anthropic):

• 학습 데이터 소스: 다양한 인터넷 텍스트 데이터, 문서, 그리고 대화 데이터.
• 특징: 안전성과 윤리성을 강조하며, 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

model : claude-3-5-sonnet-20240620

블로그 작성용으로는 Claude가 더 적합할 수 있습니다. Claude는 긴 컨텍스트 처리 능력, 창의적 글쓰기 스킬, 정확한 사실 확인 능력을 갖추고 있습니다. 또한 윤리적 고려사항을 중요시하며, 일관된 논리 전개와 개인화된 피드백 제공이 가능합니다. 이러한 특성들은 블로그 작성 시 콘텐츠의 질을 높이고 작성 과정을 효율적으로 만들 수 있습니다. 그러나 최종 선택은 개인의 필요와 선호도에 따라 달라질 수 있으므로, 직접 사용해보고 판단하는 것이 좋습니다.

6. Clova X (Naver):

• 학습 데이터 소스: 한국어 기반의 다양한 텍스트 데이터, 웹사이트, 문서 등.
• 특징: 한국어 처리에 강점을 가지며, 다양한 한국어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

블로그 작성용으로 인공지능 언어 모델을 선택해야 한다면, Clova X를 추천합니다. 네이버의 고유 기술인 하이퍼 클로바(HyperCLOVA) 기술을 기반으로 만들어졌으며 사용자와의 대화를 통해 문맥을 파악하고 이에 맞는 정보를 제공할 수 있습니다. 글의 내용과 형식을 자유롭게 구성할 수 있고 네이버의 다양한 서비스와 연동하여 더욱 편리하게 사용할 수 있습니다. 개인의 취향과 목적에 따라 선택하는 것이 중요하며 사용자님의 상황에 맞게 선택하시면 됩니다.

7. Llama3 (Meta AI):

• 학습 데이터 소스: Llama2는 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스만을 사용하여 학습되었습니다. 여기에는 웹스크래핑/크롤링, GitHub 코드, 위키피디아 텍스트, 퍼블릭 도메인 서적, LaTeX 코드로 작성된 논문, 질문질답 텍스트 등이 포함됩니다¹.
• 특징: 메타의 프로덕트 데이터는 사용하지 않으며, 개인 정보 데이터도 사용하지 않습니다. 약 2조 개의 토큰을 사용하여 학습되었습니다.

model : llama-3-70b-insturct

창의적이고, 매력적이며, 대화형 블로그 게시물을 생성할 수 있는 언어 모델을 찾고 있다면 LLaMA가 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 정확하고, 잘 구조화된, 정보 제공에 강한 콘텐츠를 생성할 수 있는 모델이 필요하다면 ChatGPT가 더 적합할 수 있습니다. 두 모델 모두 지속적으로 개선되고 있으며, 블로그의 기준과 요구를 충족하기 위해 출력물을 검토하고 편집하는 것이 중요합니다.

평가 : 라마는 모든 질문에 대해 자세히 설명해주는 것이 특징적이다. 다만 한국어로 질문하면 영문으로 답하는 것이 아쉽다.

8. Mistral AI:

• 학습 데이터 소스: Mistral AI는 공개 데이터와 기업 제공 데이터를 활용하여 학습되었습니다. 저작권 문제를 해결하기 위해 공개 데이터만을 사용하며, 아파치 2.0 라이선스 하에 무제한으로 사용 가능합니다.
• 특징: 영어와 코딩 작업에 특화된 언어 모델로, 빠른 추론과 긴 시퀀스 처리 능력을 갖추고 있습니다.

model : mistral-large-2402

Mistral과 ChatGPT는 모두 강력한 AI 모델이지만, 블로그 글 작성에 있어서 ChatGPT가 더 적합할 수 있습니다. ChatGPT는 대화형 AI 모델로, 사용자와의 상호작용을 통해 문맥을 이해하고 그에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다. 또한 다양한 주제에 대해 자연스러운 언어로 글을 작성할 수 있습니다. 그러나 Mistral도 강력한 언어 모델이며, 특정 주제에 대한 글을 작성하는 데 유용할 수 있습니다. Mistral은 주로 프랑스어로 개발된 모델이므로, 프랑스어 블로그 작성에 유용할 수 있습니다. 그러나 두 모델 모두 단독으로 블로그 글을 작성하는 데는 어려움이 있을 수 있으며, 사용자의 입력과 편집이 필요할 수 있습니다. 따라서 블로그 글 작성을 도우미로써 사용하는 것이 보다 효과적일 수 있습니다.