📍 AI 모델 비교: LLM, 추론 모델, 딥 리서치
| 특성 | 대형 언어 모델 (LLM) | 추론 모델 | 딥 리서치 |
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| 정의 및 목적 |
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| 훈련 방법 및 비용 |
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| 성능 및 응용 분야 |
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📍 (자세한 분석) LLM, 추론 모델, 딥 리서치
| 항목 | OpenAI LLM (예: GPT-4) | OpenAI Reasoning Model (예: O3) | OpenAI Deep Research |
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| 정확도 | 일반적인 지식과 언어 작업에서 매우 높지만 복잡한 다단계 논리에서는 실수가 있을 수 있음. | 복잡한 추론에 최적화 – 수학, 코딩, 과학 문제에서 우수한 성능을 보임 (더 어려운 작업을 정확하게 해결) | 최대한의 사실 정확도 – 출처를 바탕으로 답을 연구하며 오류를 최소화. 훈련 데이터에 없는 최신 정보나 틈새 정보를 잘 처리함. |
| 속도 | 빠른 실시간 응답(초 단위). | 내부 추론 단계로 인해 답변 속도가 느림(지연 시간 높음) | 느림 (쿼리당 몇 분) – 웹 검색 및 읽기를 수행하기 때문에 |
| 강점 | 탁월한 유창함과 폭넓은 지식; 틈새 또는 복잡한 쿼리에서 사실 오류나 환각이 발생할 가능성 낮음 | 일관된 논리적 출력, 더 나은 문제 해결 능력; 다단계 작업에서 실수 감소 (정확성을 위한 내부 사고 과정을 사용) | 포괄적이고 증거 기반의 보고서를 제공; 최신 데이터와 교차 검증을 통해 사실 오류를 거의 제거할 수 있음. |
| 주요 사용 사례 | – 일반 목적의 어시스턴트: 채팅, 글쓰기, 번역, 일반 Q&A – 창의적 작업 (스토리텔링, 브레인스토밍) – 간단한 “지식” 질문에 대한 간결한 답변 – 코딩 도움 및 요약(직관적인 작업에 대해) | – 복잡한 문제 해결: 어려운 수학, 복잡한 코딩 도전 과제, 논리 퍼즐 – 전문가 영역: 과학적 분석, 단계별 추론이 필요한 기술적 Q&A – 계획 작업: 다단계 추론, 예: 전략 수립 또는 새로운 문제 해결 – 도구 사용 에이전트의 이상적인 백엔드 (강력한 계획 능력 덕분) | – 심층 연구: 문헌 리뷰, 시장/재정 분석, 법률 연구 – 여러 출처를 읽고 종합하는 작업 (예: “X에 대한 보고서를 작성하되 참고문헌 포함”) – 사실 확인 및 최신 정보 찾기 – 상세하고 인용된 답변이 필요한 쿼리 |
| 훈련 및 데이터 | – 방대한 다양한 텍스트(인터넷, 책 등)에서 비지도 학습을 통해 훈련; 인간의 선호를 RLHF로 조정 – 언어와 지식에 대한 폭넓은 범위, 그러나 _심사숙고_ 훈련 없음 – 데이터에서 올바른 답을 모방하여 학습; 추론 능력은 규모에서 나옴, 명시적으로 가르쳐지지 않음. | – 추론을 위한 강화 학습을 추가로 진행 | – 다단계 연구 작업을 위한 추론 모델을 기반으로 튜닝됨 |
| 비용 및 접근성 | – 광범위하게 접근 가능. GPT-3.5는 무료로 사용 가능(ChatGPT), GPT-4는 월 $20 구독 또는 API 사용 시 요금 부과 – API 가격: 대부분의 모델은 저렴 (예: 천 개 토큰당 몇 센트) | – 2025년부터 o3-mini는 모든 ChatGPT 사용자에게 제공 (무료 및 유료) – O3 모델은 제한된 출시(연구 미리보기, Pro 사용자는 특정 기능 통해 이용 가능) | – Deep Research는 현재 API나 ChatGPT UI 외부에서 제공되지 않으며, 고급 계산 작업을 필요로 하여 비즈니스 및 파워 사용자들 대상으로 프리미엄 서비스로 제공. 무료 옵션 없음 |
| 기술 아키텍처 | – 모델: 거대한 트랜스포머 기반 GPT – 작동 방식: 한 번의 생성(명시적인 자기 반영 루프 없음) – 지식: 모델 가중치에 인코딩됨(훈련 후 정적, 지식 컷오프) – 입출력: 텍스트(및 GPT-4 비전에서 이미지) 입력, 텍스트 출력. 도구 사용 없음 | – 모델: 동일한 트랜스포머 핵심, 하지만 _“반영적인”_ GPT로 구성 – 작동 방식: 두 단계 추론 – 내부 사고 생성 후 답변 생성 – 지식: 동일한 훈련 데이터 기반, 그러나 추론을 더 잘 활용; 사용자가 제공한 데이터나 파일을 더 효과적으로 활용 가능 | – 시스템: 도구 사용(웹 브라우저 등)과 결합된 추론 모델을 가진 AI _에이전트_ – 작동 방식: 반복 루프: 쿼리 작성 → 웹 검색 → 내용 검색 → 읽고/분석 → 필요 시 반복 → 최종 보고서 종합 – 기능: 긴 연구 세션 동안 상태를 유지하며, 다중 모드 입력 처리 가능 (예: 이미지/PDF에서 텍스트 추출), 출력은 텍스트뿐만 아니라 참조 및 차트/시각적 자료도 포함될 예정 |
