단 3 년 전만 해도…
요약
이 글은 AI 기술의 초기 발전 과정을 회상하며, ChatGPT와 다양한 모델(GPT-3.5, text-davinci-003 등)을 사용했던 경험을 공유합니다. 필자는 과거 API를 활용한 프로젝트들(예: BabyAGI)이 모델 능력 부족으로 어려움을 겪었음을 언급하며, 당시 GPT-4가 최고의 성능을 보여주었지만 할당량 제한 등의 제약이 있었던 시기를 되돌아보고 있습니다.
핵심 포인트
- AI 기술의 발전 과정은 매우 역동적이며 다양한 모델(GPT-3.5, GPT-4 등)들이 등장했습니다.
- 초기 AI 프로젝트들은 API를 활용했으나, 모델 자체의 능력 부족으로 인해 기대만큼의 결과를 얻지 못하는 경우가 많았습니다.
- 당시 최고의 성능을 보여준 GPT-4는 높은 효율성을 가졌지만, 할당량(quota) 제한과 같은 사용상의 제약이 있었습니다.
저만이 느끼는 일인지, 아니면 다른 분들도 최근 AI 를 되돌아보며 저와 같은 감정을 경험해 보셨나요? 초기 ChatGPT 페이지를 기억하시죠. API 키를 처음 받아 Open Interpreter 을 시도했을 때의 모습, 그리고 당시 GPT-4 가 왕좌에 앉아있던 시절을요. 구식 gpt-3.5-turbo 와 원본 ChatGPT 의 시대도 있었고, 그 외에도 text-davinci-003 같은 모델들도 있었습니다. 아, 구글이 Palm-2 를 내놓기 전에는 Gecko 라는 것도 있었죠. 물론 이후에 더 이상 언급되지 않았지만 공정한 평가라면 구글은 이미 그렇게 하고 있었을 것입니다. 오픈 소스 엣지 모델을 출시했던 그 시기 말이죠. 당시 API 를 활용한 프로젝트들, 예를 들어 BabyAGI 는 에이전트적 행동을 시도했지만 모델의 능력 부족으로 99% 의 경우 실패했습니다. 말씀드리고 싶은 것은 아닙니다. Open Interpreter 과 3.5 turbo 로 꽤 많은 일을 해낼 수 있었지만, BabyAGI 같은 프로젝트는 유익한 결과를 내놓지 못했습니다. 그다음은 GPT-4 였죠. 제한된 할당량 (quota) 이었지만 당시에는 최고의 응답을 제공했습니다. 할당량이 재설정될 때마다 어려운 프롬프트들을 저장해두어야 했고, 외부 서비스를 통해 GPT-4 메시지를 받을 수 있는 계정을 설정하기도 했습니다.
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