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OpenAI 및 GPT-3 VS NLP 클라우드

OpenAI는 NLP Cloud와 어떻게 다른가요? 두 플랫폼 모두 텍스트 이해 및 텍스트 생성을 위한 고급 AI 모델을 제안하지만 기능, 가격 및 서비스 약관 측면에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

이 글에서는 OpenAI와 NLP Cloud를 심층적으로 비교해 보겠습니다.

사용 가이드라인 및 신청서 검토

GPT-3 이전에는 OpenAI가 오픈소스 AI 모델을 공개했었습니다. GPT와 GPT-2는 모두 누구나 원하는 대로 배포하고 사용할 수 있는 오픈 소스 모델이었습니다. 그래서 "OpenAI"에 "오픈"이라는 단어가 붙었습니다. 하지만 GPT-3를 만들 때 OpenAI는 유료 API를 통해서만 사용할 수 있는 블랙박스로 유지하기로 결정했습니다. 공식적으로는 윤리적 이유 때문이었습니다.

그 이후로 GPT-J, GPT-NeoX와 같은 오픈소스 버전이 출시되었으며, 직접 설치하여 원하는 대로 사용할 수 있습니다.

OpenAI는 허용하는 애플리케이션의 종류에 대해 매우 제한적입니다. 먼저 애플리케이션을 제출하여 유효성 검사를 받지 않으면 프로덕션 환경에서 API를 통합할 수 없으며, 매우 엄격한 '사용 가이드라인'을 적용합니다. 다음은 검증 프로세스에 대한 개요입니다.

"비과학적" 전제에 기반한 애플리케이션, "표절"로 간주되는 의역 및 재작성 애플리케이션, 다단계 마케팅 등과 같이 일부 애플리케이션은 기본적으로 허용되지 않습니다. 자세한 목록은 OpenAI의 사용 가이드라인에서 확인할 수 있습니다:

OpenAI 허용되지 않는 애플리케이션

또한, 사용자가 염두에 두고 있는 많은 AI 애플리케이션은 OpenAI에 의해 거부될 가능성이 매우 높습니다. 예를 들어 대용량 콘텐츠를 생성할 수 없으므로 GPT-3를 사용하여 전체 블로그 기사를 작성할 수 없습니다. 많은 챗봇 사용 사례도 거부됩니다. 예를 들어 동반자 역할을 하는 챗봇이나 모욕이나 성인용 단어를 사용하는 챗봇은 만들 수 없습니다. 또한 소셜 미디어, 의료, 코칭, 법률 등과 관련된 챗봇을 개발하는 경우에도 신청이 거부될 가능성이 높습니다. 다음은 '고위험' 도메인(거부될 가능성이 매우 높은 매우 민감한 것으로 간주되는 애플리케이션) 및 텍스트 길이에 대한 OpenAI의 가이드라인의 일부 발췌문입니다:

OpenAI 하이 스테이크 도메인 제한 사항

OpenAI 세대 길이

OpenAI는 애플리케이션의 각 최종 사용자를 개별적으로 식별할 수 있는 '사용자 식별자'를 구현하도록 요청합니다. 이를 기반으로 속도 제한이 적용되어 최종 사용자는 분당 60건 이상의 요청을 할 수 없습니다.

이러한 엄격한 제한으로 인해 많은 프로젝트가 중단됩니다.

NLP Cloud에는 이러한 제한이 적용되지 않습니다. 모든 종류의 애플리케이션에 제한 없이 NLP Cloud를 사용할 수 있으며, 요금 제한 없이 최종 사용자당 원하는 만큼 요청할 수 있습니다(물론 올바른 요금제를 선택하는 한).

가격 차이

OpenAI와 NLP 클라우드는 모두 종량제 가격을 제안합니다. 즉, 실제로 사용한 요청 또는 토큰 수에 대해서만 사후에 지불할 수 있습니다.

NLP Cloud는 또한 선불로 지불하는 표준 패키지를 제안합니다. 이러한 요금제를 사용하면 분당 특정 수의 요청에 액세스할 수 있습니다. 이러한 요금제는 수행해야 할 요청의 양이 많은 경우 종량제보다 비용 효율적입니다.

여기에서 NLP Cloud의 가격을 확인하세요. 아래에서 OpenAI의 가격을 확인하세요:

OpenAI 가격

간단한 시뮬레이션을 해보겠습니다. GPT-J는 GPT-3 퀴리와 동일하므로 두 가격을 비교해 보겠습니다.

NLP 클라우드에서 각각 800개의 토큰을 사용하여 GPT-J에서 분당 10건의 요청을 하면 월 $199(전체 GPU 요금제)의 비용이 듭니다.

OpenAI에서는 0.006 x 0.8 x 10 x 60 x 24 x 31 = 월 $2,142의 비용이 듭니다.

가격 차이는 매우 크며, 실제로 미세 조정 및 임베딩 요금제를 비교할 때 훨씬 더 중요합니다!

사용 가능한 기능 및 모델

OpenAI와 NLP Cloud는 매우 다른 두 가지 전략을 채택했습니다: OpenAI는 하나의 단일 자체 모델(GPT-3)을 만드는 반면, NLP Cloud는 동일한 플랫폼에서 최고의 오픈 소스 AI를 조합합니다.

즉, NLP 클라우드에서는 물론 GPT-J 및 GPT-NeoX와 같은 일부 GPT-3 경쟁 제품을 사용할 수 있지만 Bart, T5, Distilbert, NLLB 200, spaCy 등과 같은 다른 많은 모델도 사용할 수 있습니다.

특화된 소형 모델을 사용하는 것이 매우 다재다능하더라도 거대한 GPT 모델을 사용하는 것보다 훨씬 비용 효율적이고 훨씬 빠른 경우가 많습니다.

때때로 일부 사용 사례는 GPT-3, GPT-J 및 GPT-NeoX로 처리할 수 없습니다. 예를 들어 다국어 번역이 이에 해당합니다. 이러한 사용 사례의 경우 Facebook의 M2M100과 같은 전용 모델을 사용해야 합니다.

전문 모델을 활용하는 것도 복잡성을 줄이는 좋은 방법입니다. 예를 들어, GPT-3로 요약 작업을 수행하려면 약간의 고급 프롬프트 엔지니어링이 필요하지만, Facebook의 Bart Large CNN과 같이 미세 조정된 전용 모델을 사용하면 매우 간단하게 고급 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호

데이터 개인 정보 보호와 관련하여 OpenAI와 NLP Cloud에는 상당한 차이가 있습니다.

NLP Cloud의 개인정보 보호정책은 매우 간단합니다. API로 전송된 사용자 데이터는 NLP Cloud의 서버에 저장되지 않으며, 누구도 이 데이터에 액세스할 수 없습니다.

반면에 OpenAI는 고객 데이터로 많은 일을 하고 있습니다. 사용자 데이터는 일부 내부 소프트웨어에 의해 처리되고 때로는 OpenAI의 직원이 검토하기도 합니다. 더 중요한 것은 이 데이터가 무제한으로 저장되며, 시맨틱 검색 및 분류 모델과 같은 OpenAI의 일부 AI 모델을 훈련하고 개선하는 데 사용된다는 점입니다. 아래에서 OpenAI의 개인정보 처리방침에서 발췌한 내용을 참조하세요:

OpenAI 개인정보 보호정책

이러한 개인정보 보호 고려 사항은 많은 기업, 특히 의료, 법률, 금융 등 데이터에 민감한 산업을 다루는 기업에게 매우 중요할 수 있습니다.

결론

많은 고객이 사용 사례 제한, 데이터 개인 정보 보호 정책, 비싼 가격 때문에 OpenAI의 대안을 찾고 있습니다.

저희는 NLP 클라우드 API가 OpenAI의 매우 훌륭한 대안이라고 믿습니다!

NLP Cloud는 모든 고객에게 높은 수준의 지원을 제공하는 것을 자랑스럽게 생각하며, 고객이 AI 프로젝트를 신속하게 제공할 수 있도록 지속적으로 최첨단 AI 모델을 추가하고 있습니다.

한번 사용해 보시겠어요? 여기에서 NLP 클라우드를 테스트하세요!

Juliette
NLP 클라우드의 마케팅 관리자