GPT-4 개발자 데모 라이브 스트림이 진행됩니다. 회사 설립 이후부터 OpenAI는 이 기술을 만들고 있었으나, 최근 2년간은 GPT-4를 출시하기 위해 모델을 훈련시키고, 위험성을 파악하고, 파트너와 함께 실제 시나리오에서 테스트하며, 모델을 최적화시키는 작업에 집중해왔습니다. 이번 데모에서는 GPT-4의 가능성과 한계, 여전히 작업 중인 부분을 보여주고, 좋은 도구와 파트너로서 GPT-4를 최대한 활용하는 방법을 소개할 예정입니다. 데모 스트림에 참여하고 싶다면 openAI의 디스코드에 가입하여 의견을 제시해주세요. 첫 번째로 GPT-4가 3.5에서는 할 수 없었던 작업을 소개할 예정이며, 훈련 도중 수행하는 작업들을 지속적으로 수행해나갈 것입니다. GPT-4는 OpenAI에서 개발 중인 AI 모델로, 이전 모델보다 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-4가 수행할 수 있는 작업 중 하나인 챗봇이 있습니다. GPT-4의 API를 사용하여 사용자 메시지를 입력하면, 모델이 적절한 응답을 반환합니다. 이를 통해 챗봇 대화가 더 구조화되고, 모델이 더욱 신뢰성 높은 작동이 가능해집니다. 이러한 기술을 활용하여 더욱 발전된 AI 모델을 만들어 나갈 것입니다. GPT-4는 글의 특정 단어로 시작하는 요약문을 작성할 수 있는 능력도 갖추고 있습니다. GPT-4를 활용하여 기존 콘텐츠를 창조적으로 활용하고, AI 프로그래밍 어시스턴트를 만들 수 있습니다. OpenAI에서는 GPT-4의 성능을 평가하기 위한 오픈소스 평가 프레임워크를 제공하고 있으며, 이를 통해 모델의 한계를 파악하고 개선할 수 있습니다. GPT-4 모델이 문서를 활용하여 새로운 내용을 합성하고 Discord API와 Jupyter Notebook에서 발생할 수 있는 오류를 처리합니다. 모델이 미리 학습한 정보를 새로운 방식으로 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력이 있으며, Discord API와 Jupyter Notebook에서 발생할 수 있는 오류를 처리하는 데도 유용합니다. 사용자는 모델이 생성한 코드를 항상 검토하고, 신뢰할 수 없는 코드를 실행하지 않아야 합니다. 또한, Discord API와 Jupyter Notebook의 버전이 모델이 학습한 버전과 다를 경우, 모델이 생성한 코드는 작동하지 않을 수 있으므로 주의해야 합니다. 이러한 오류를 처리하기 위해 모델에 오류 메시지를 입력하면 모델이 해당 오류를 수정하고 올바른 코드를 생성할 수 있습니다. 또한, 모델이 현재 환경에서 실행되는지 확인하기 위해 Jupyter Notebook을 사용할 때는 적절한 라이브러리를 설치하고, Discord API의 버전 문제를 해결하기 위해 모델이 제안하는 방법을 따르는 것이 좋습니다. GPT-4 모델은 이미지를 인식할 수 있습니다. 예를 들어, Discord API를 통해 이미지와 텍스트를 혼합하여 입력할 수 있습니다. 모델이 이미지를 인식하기 위해서는 이미지에 대한 설명을 자세히 제공해야 하며, 모델은 제공된 정보를 기반으로 이미지를 분석합니다. Discord에서는 메시지 내용을 인식하기 위해 intent 필드가 필요한데, 이를 활용하여 모델이 메시지를 인식할 수 있습니다. 단, 이 기능은 모델이 인식할 수 있는 범위를 벗어날 수 있으므로, 테스트를 통해 최적화할 필요가 있습니다.