지금 가장 ‘똑똑한’ AI는 누구?
요즘 AI는 다 GPT만 있는 게 아니다
안녕하세요. 오늘은 Chat GPT와 다른 AI들은 무엇이 있고, 어떤 차이가 있는지 알아보려고 합니다.
실시간 멀티모달, 대용량 문서 처리, 검색 기반 생성 등 2024년의 AI는 이제 성격과 쓰임새가 완전히 달라졌습니다.
2024~2025년, AI는 어떻게 진화하고 있을까요?
멀티모달 AI로의 진화
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능을 말합니다.
예를 들어, 이미지를 올리면서 질문하거나, 음성으로 대화하는 것이 가능한 AI가 바로 멀티모달 AI입니다. 이 기술 덕분에 이미지를 보고 설명하거나, 음성으로 대화하고, 텍스트와 이미지를 함께 분석하는 더 자연스럽고 똑똑한 AI 서비스가 가능해졌습니다.
생성형 AI는 단순한 텍스트 챗봇을 넘어 문서 분석, 검색 최적화, 음성·이미지 이해 등
업무 목적에 맞춰 ‘전문화된 도구’로 빠르게 발전하고 있습니다.
최근 출시된 GPT-4o(OpenAI), Claude 3.5 Sonnet(Anthropic), Command R+(Cohere) 세 가지를 비교해 볼까요? 이 중 GPT와 Claude가 멀티모달 AI입니다.
• GPT-4o: 텍스트, 이미지, 음성까지 모두 실시간으로 이해하는 ‘완전한 멀티모달 AI’
• Claude 3.5 Sonnet/Opus: 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 AI
• Command R+: 텍스트 기반 AI (이미지, 음성 등 멀티모달 입력은 공식 지원하지 않음)
• Claude 3.5 Sonnet은 Opus보다 2배 빠른 속도와 코딩·이미지 처리에서 우수
• Command R+는 텍스트 기반 RAG(검색 증강 생성)에 특화
멀티모달 AI(GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet)와 LLM(Command R+)의 장단점
멀티모달 AI(GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet)
장점
1. 다중 데이터 처리: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력을 통합적으로 분석해 맥락 이해도가 높음
2. 창의적 문제 해결: 이미지 생성, 복합 데이터 분석, 예술적 콘텐츠 제작 가능
3. 실시간 상호작용: 음성 대화, 실시간 번역, 영상 분석 등 인간과 유사한 인터랙션 구현
4. 고급 추론 능력: Claude 3.5 Sonnet은 GPT-4o 대비 코딩 정확도 70% 향상, 시각적 수학 추론에서 우수
단점
1. 고비용·고사양: GPU 리소스 집약적, 운영 비용이 상대적으로 높음
2. 데이터 정합성 문제: 이미지-텍스트 간 시간차·품질 불일치 시 오류 발생 가능
3. 프라이버시 리스크: 음성·영상 등 민감 데이터 처리 시 보안 취약점 노출
4. 환각 현상: 복합 데이터 처리 시 사실과 다른 답변 생성 가능성(GPT-4o보다 Claude 3.5가 18% 낮음)
주요 활용 분야
• GPT-4o: 실시간 회의 요약, 다국어 통역 챗봇, 의료 이미지 분석
• Claude 3.5 Sonnet: 대형 보고서 요약, 마케팅 카피, 시나리오 작성, 복잡한 코드 생성
LLM 중심 AI(Command R+)
장점
1. 텍스트 특화 효율성: 128K 토큰 컨텍스트로 대용량 문서 처리 최적화, GPT-4 Turbo 대비 50% 빠른 속도
2. RAG 최적화: 외부 문서 기반 정확한 답변 생성, 환각 현상 32% 감소
3. 비용 효율성: 멀티모달 대비 30% 낮은 운영비, 클라우드 플랫폼 유연한 통합
4. 다국어 지원: 10개 언어 크로스링구얼 검색, 번역 작업 정확도 89%
단점
1. 멀티모달 미지원: 이미지·음성 입력 불가, 텍스트 기반 작업에 한정
2. 창의성 제한: 구조화된 답변에 특화되어 예술적 콘텐츠 생성에는 부적합
3. 복잡성 한계: 다단계 추론 작업에서 Claude 3.5 Sonnet 대비 정확도 15% 낮음
주요 활용 분야
1. 사내 지식 검색 시스템
2. 법률 문서 분석·계약서 검토
3. 다국어 고객 지원 챗봇
RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 뭔가요?
Command R+의 핵심 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 “모르는 정보는 외부에서 찾아와 답변한다”는 개념입니다.
RAG 구조 4단계
1. 검색(Retrieval): 사용자 질문과 관련된 문서를 데이터베이스에서 추출
2. 프롬프트 확장: 검색된 문서를 AI 입력에 추가해 맥락 구성
3. 생성(Generation): 확장된 정보를 바탕으로 답변 생성
4. 출처 표기: 참조한 문서의 위치를 하이라이트
RAG의 장점
• 환각(hallucination) 감소: 팩트 기반 답변 가능
• 최신 정보 반영: AI 학습 데이터 이후의 정보도 활용
• 보안 강화: 민감한 내부 문서를 클라우드에 업로드하지 않고 로컬에서 처리
Command R+의 RAG 최적화 기술
• 128K 토큰 컨텍스트: 대용량 문서 처리 가능
• 다국어 지원: 10개 이상 언어 크로스링구얼 검색
• 효율성: 대형 모델 대비 50% 빠른 속도, 30% 낮은 비용
각 모델의 특징과 실제 활용법
GPT-4o (OpenAI)
• 실시간 멀티모달: 텍스트, 음성, 이미지까지 실시간으로 이해하고 대화 가능
• 빠른 속도: 이전 GPT-4 대비 응답 속도 대폭 향상
• 대표 활용: 회의 실시간 요약, 음성 대화형 챗봇, 이미지 분석, 다국어 번역
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
• 장문·복잡한 문서 처리: 200K 토큰의 초대형 컨텍스트, 긴 문서 요약과 분석에 최적
• 창의적 작업: 스토리텔링, 아이디어 브레인스토밍, 복잡한 논리 추론에서 강점
• 이미지 이해: 이미지를 첨부해 질문하면 내용 분석 및 설명 가능
• 대표 활용: 대형 보고서 요약, 창의적 콘텐츠 생성, 고객지원 자동화
Command R+ (Cohere)
• 검색 기반 생성(RAG) 특화: 방대한 사내 문서, 데이터베이스에서 정확한 정보 추출
• 단일 고성능 모델: 계층 없이 목적에 맞게 최적화
• 멀티모달 미지원: 텍스트 기반 입력에 특화 (이미지/음성 입력 불가)
• 대표 활용: 사내 지식 검색, 대규모 문서 기반 Q&A, 법률/계약서 분석
2024년의 생성형 AI는 단순 챗봇을 넘어 ‘업무 도구’로 진화하고 있습니다.
• GPT-4o는 텍스트, 이미지, 음성을 모두 이해하는 완전한 멀티모달 AI로, 새로운 인터페이스 경험을 제공합니다.
• Claude 3.5 Sonnet은 Opus보다 빠르고 실용적이며, 창의적 작업과 장문 처리에서 압도적인 효율성을 보입니다.
• Command R+는 텍스트 기반의 검색·생성 업무에 특화된, ‘실무형 AI’로 자리잡고 있습니다.
이제 AI 선택은 ‘어떤 모델이 최고인가’가 아니라, ‘어떤 업무에 어떤 AI를 조합할 것인가’의 전략적 판단이 되었습니다.
이런 자료를 참고했어요.
- Hello GPT-4o
- GPT-4o Guide: How it Works, Use Cases, Pricing, Benchmarks
- AnthropicClaude 3.5 Sonnet (Oct 2024)
- Use Cohere Command R and R+ 08-2024 in OCI Generative AI
- Retrieval-augmented generation
