Siri와 ChatGPT: 애플의 LLM 인공 지능과 OpenAI의 GPT 비교

이 글은 이 링크의 기사를 번역하면서 제 생각을 조금 반영한 글입니다. 

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올해 WWDC 2023에서 Siri에 대한 언급이 거의 없었다는 사실을 눈치챈 분도 많으실 겁니다. 사실 거의 아무것도 없었죠. LLM 인공 지능 모델에 기반한 Apple의 어시스턴트가 OpenAI에서 사용하는 GPT 모델보다 더 구식으로 보이기 때문입니다.

팀 쿡은 가짜 뉴스와 혐오 메시지의 유포에 문제가 생길 수 있다고 우려하면서도 새로운 모델에 대한 관심을 지속적으로 보여 왔습니다. 게다가 다른 학습 모델로 전환하는 것은 농담이 아닙니다. 수년이 걸리고 대규모 데이터 베이스가 필요합니다.

그렇다면 이 두 모델의 차이점은 무엇일까요? Apple에서 사용하는 LLM(Large Language Model)과 OpenAI에서 사용하는 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 살펴보겠습니다.

 

Siri: LLM 기반 음성 어시스턴트
Siri는 2011년에 처음 소개된 Apple의 음성 어시스턴트로, 12년 동안 개발되었습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이라는 인공 지능 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP) 작업을 위해 특별히 설계되고 훈련되었습니다.

Siri는 문맥을 이해하고, 질문에 답하고, 사용자와 자연스럽게 상호 작용할 수 있습니다. 그러나 Siri는 성공에도 불구하고 생성형 인공 지능 분야의 발전을 따라잡지 못했는데, 이는 부분적으로는 생성형 구성 요소를 사용하지 않기 때문이며 이것이 아마도 가장 큰 한계일 것입니다.

모든 상호 작용은 컨텍스트 기반이며, Apple 서버의 신경 경로를 호출합니다. 그래서 매우 복잡하지만, 정해진 일 외에는 할 수 있는 것이 없습니다. 

ChatGPT: GPT 기반 모델
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 인공 지능입니다. 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 문맥을 이해하고, 질문에 답하도록 설계된 Generative Pre-trained Transformer(GPT)라는 AI 모델을 기반으로 합니다.

ChatGPT는 고급 수준의 사용자 상호 작용과 일관되고 관련성 있는 답변을 생성하는 능력으로 유명합니다.

현재 4세대에 접어들었으며 의미 있는 텍스트를 생성하는 방법을 이해하기 위해 수천억 개의 텍스트를 학습했습니다. 이러한 훈련을 통해 어려운 대학 시험에 합격할 수 있는 답안을 작성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 그는 미국 변호사 시험에서 90%의 문제에 대한 정답을 찾아낼 수 있습니다.

 

Siri와 ChatGPT의 차이점
Siri와 ChatGPT의 차이점은 주로 기본 인공 지능 모델에서 찾을 수 있습니다: Siri의 경우 LLM, ChatGPT의 경우 GPT. 두 모델 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하지만 범위와 기능이 다릅니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리를 위해 특별히 설계된 인공 지능 모델입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 사람과 유사한 텍스트를 생성하고 문맥을 이해하며 질문에 답할 수 있습니다.

LLM의 예로는 BERT와 RoBERTa가 있습니다. Siri는 LLM을 기반으로 하여 음성 인식 및 음성 합성과 같은 NLP 작업을 수행할 수 있습니다.

ChatGPT의 기반이 되는 모델과 같은 GPT 모델은 더 광범위하고 다재다능한 인공 지능 모델입니다. NLP 작업을 수행할 수 있는 동시에 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 강화 학습과 같은 다른 문제에도 적용될 수 있습니다. 따라서 GPT 모델은 LLM보다 더 유연하고 강력합니다.

생성형 인공 지능의 격차를 해소하기 위해 Siri가 해야 할 일은 무엇인가요?
Siri가 생성형 인공 지능 분야에서 ChatGPT를 따라잡고 능가하기 위해 Apple은 AI 모델과 기능에 몇 가지 변경 및 개선을 고려해야 합니다:

• GPT 모델 채택: Apple은 Siri의 기능을 개선하기 위해 ChatGPT에서 사용하는 것과 유사한 GPT 모델을 채택하는 것을 고려할 수 있습니다. GPT 모델을 사용하면 Siri가 더 다양하고 강력해져 더 광범위한 작업과 애플리케이션을 처리할 수 있습니다.
• 모델 트레이닝 개선: Siri와 ChatGPT 간의 격차를 줄이기 위해 Apple은 AI 모델의 심층적이고 대규모적인 트레이닝에 투자해야 합니다. 즉, 더 많은 데이터와 리소스를 사용하여 문맥을 이해하고 일관된 응답을 생성하는 Siri의 기능을 개선해야 합니다.
• 고급 기능 통합: 마지막으로, Apple은 텍스트 생성 및 언어 이해 영역에서 더 복잡하고 구체적인 작업을 수행할 수 있는 기능과 같은 고급 기능을 Siri에 통합해야 합니다. 여기에는 향상된 음성 인식 기능, 기계 번역 및 자연어 처리가 포함될 수 있습니다.

이를 통해 타사 웹사이트를 참조하지 않고도 사용자가 말하는 내용을 최종적으로 이해하는 Siri를 구현할 수 있습니다.

또한, GPT 기반 Siri는 메시지, 메일, 홈 등 다양한 회사 서비스의 원동력이 될 수 있습니다. 또한 이 모델은 현재 OpenAI에서 API를 가져오는 개발자에게도 제공될 수 있습니다.

결론
인공 지능의 발전으로 인해 Siri에서 사용하는 LLM 모델과 OpenAI의 ChatGPT에서 사용하는 GPT에는 상당한 차이가 있습니다. 두 모델 모두 다양한 기능을 제공하지만, 폭넓은 적용 범위로 인해 GPT가 더 다재다능하고 강력한 것으로 입증되었습니다.

Siri는 12년 동안 개발되었음에도 불구하고 이러한 혁신을 따라잡지 못했습니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 Apple은 GPT 모델 도입을 고려하고, 인공 지능 모델의 학습을 개선하고, Siri에 더 많은 고급 기능을 통합해야 합니다.

이러한 변화는 Siri를 한 단계 더 발전시켜 더욱 직관적이고 강력한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. GPT 모델을 통해 Siri는 문맥 이해와 일관된 응답 생성을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 다른 Apple 서비스를 위한 엔진이 되어 개발자에게 애플리케이션을 위한 고급 AI 모델을 제공할 수 있습니다.