Microsoft Copilot 및 ChatGPT를 대체하는 LLM: 포괄적인 개요

현재 인공 지능에는 다양한 "대형 언어 모델"(LLM)이 있는데, 이 모델들은 다양한 응용 프로그램에 활용될 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Microsoft Copilot과 ChatGPT에 대한 가장 유망한 대안을 소개하겠습니다. 사용 가능한 도구들과 그들이 제공하는 이점, 사용 시 주의해야 할 점을 배우게 될 것입니다. 지금부터 우회하지 않고 바로 자세히 알아보도록 하겠습니다.

중요한 발견

• 다양한 LLM이 존재하지만 모든 경우에 적합한 것은 아닙니다.
• Perplexity나 Anthropic의 Cloud와 같은 일부 도구들은 특별한 기능을 제공하며, Hugging Chat과 같은 오픈 소스 대안은 많은 개발자들에게 흥미롭습니다.
• 그럼에도 불구하고 Microsoft Copilot은 표준 인터페이스에서 포괄적인 기능을 제공하기 때문에 최고의 옵션 중 하나입니다.

단계별 안내

1. Perplexity 탐구하기

소개하고 싶은 첫 번째 도구는 Perplexity 입니다. ChatGPT나 Copilot의 인터페이스와 유사하게 Perplexity는 가장 강력한 GPT-4 모델에 액세스할 수 있습니다. 이 인터페이스를 통해 텍스트를 삽입하고 결과를 직접 분석할 수 있습니다. 추가로 Perplexity는 즉시 웹 검색을 통합하고 있는 장점이 있습니다. 이는 항상 최신 정보에 액세스할 수 있음을 의미합니다.

그러나 몇 가지 단점도 있습니다. Perplexity에서 이미지를 생성할 수 없으며, 인터페이스를 다른 앱에 통합할 수는 없습니다. 그에도 불구하고 빠른 웹 검색과 텍스트 분석에 유용한 도구입니다.

2. Anthropic의 Cloud

다음 도구는 Anthropic의 Cloud입니다. 기본적으로 Perplexity와 유사하게 작동하지만 몇 가지 특정한 차이가 있습니다. Cloud는 모델에 따라 최대 20만 토큰까지 매우 큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 이는 더 긴 대화나 복잡한 텍스트를 분석할 때 특히 유용합니다.

단점 중 하나는 Cloud가 주로 영어로 제공되며 다른 프로그램에 쉽게 통합되지 않는다는 사실입니다. 그러나 API를 통해 Cloud를 사용할 수 있지만 여기에서는 다루지 않겠습니다.

3. Hugging Chat 이해하기

Hugging Chat은 오픈 소스 도구로 특히 언급할 만합니다. 여기서 Meta의 Llama나 Mistral과 같은 다양한 오픈 소스 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 특히 프로그래밍 작업에 최적화된 Code Llama라는 추가적인 흥미로운 모델도 있습니다. 이 다양성은 개발자들과 기술 애호가들에게 Hugging Chat을 매력적으로 만듭니다.

이 챗봇 아레나에서 여러 모델을 탐험하고 실험하여 요구 사항에 가장 잘 부합하는 모델을 찾는 것이 가능합니다. 다양한 모델을 시험해볼 수 있는 기회는 Hugging Chat의 큰 장점 중 하나입니다.

4. 모델 비교

다양한 LLM이 존재하지만 60가지 모델을 모두 살펴볼 필요는 없습니다. GPT-4와 Microsoft Copilot에 초점을 맞추면 대부분의 요구 사항을 충족시킬 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 많은 대안이 특정 인터페이스로 제한되어 있어 유연성이 제한될 수 있습니다.

5. LLM의 미래

마지막으로 새로운 모델이 계속 출시되고 인공 지능 분야가 지속적으로 변화하고 있음을 언급하고 싶습니다. 따라서 최신 정보를 항상 알아두고 가능한 유연하게 유지하는 것이 중요합니다. Copilot은 확실한 솔루션을 제공하지만 새로운, 더 강력한 모델이 이 분야를 곧 바꿀 수도 있습니다.

요약

전체적으로 대형 언어 모델 분야에서 일부 중요한 도구에 대한 간략한 개요를 살펴보았습니다. Perplexity와 Cloud가 유용한 대안을 제공하며, Hugging Chat을 통해 다양한 오픈 소스 모델을 선택할 수 있다는 것을 알아보았습니다. 그럼에도 불구하고 Microsoft Copilot은 넓은 범위에 대한 가장 견고한 옵션 중 하나임을 강조합니다.