클로드 3 vs GPT-4 vs 제미나이 전격 비교, 코딩 실력부터 가격까지!

오늘은 얼마 전 출시된 앤트로픽의 클로드3, 구글의 제미나이 울트라, 오픈AI의 GPT-4를 비교해 보겠습니다. 과연 GPT-4를 뛰어넘는 성능의 모델이 빠르게 확산되고 있는 것일까요?

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1. 앤트로픽 "클로드 3가 GPT-4 성능을 뛰어넘었다" 주장!

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Anthropic은 3월 4일, 지능, 속도, 비용 효율성의 균형을 통해 기업 고객의 다양한 요구를 충족하도록 설계된 AI 모델 Claude 3 시리즈를 공개했습니다. 라인업에는 고급 Opus, 중급 Sonnet, 곧 출시될 경제적 모델 Haiku가 포함됩니다.

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앤트로픽 CEO Amodei는 Opus가 다양한 벤치마크에서 GPT-4 , GPT-3.5 및 Gemini Ultra 와 같은 최고의 AI 모델보다 성능이 뛰어나다고 설명했습니다. 수학적 추론을 위한 GSM-8k 및 전문가 수준 지식을 위한 MMLU와 같은 학문적 벤치마크에서도 1위를 했다고 합니다.

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위의 차트 Q&A를 보시면, 클로드 3 하이쿠 모델이 GPT-4V나 제미나이보다 뛰어난 것을 보실 수 있습니다.
클로드 3은 멀티 모달 입력이 가능해, 텍스트, 이미지, PDF 등을 이해할 수 있습니다. GPT-4보다 더 많은 데이터(한 번에 약 150,000단어(200k 컨텍스트 창))를 처리할 수 있으며, 99% 정확도가 넘는 향상된 메모리 기억도 제공됩니다.

클로드 3의 특징을 정리해보겠습니다.

• 향상된 분석, 예측, 콘텐츠 생성 및 다국어 커뮤니케이션 가능
• 새로운 비전 기능, 차트 및 다이어그램 등 다양한 시각적 형식을 처리
• 복잡한 다중 모드 분석 수행 위해 하위 에이전트 활용
• 프롬프트를 거부할 가능성 적고, 향상된 정확성과 회상 능력

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2. 클로드 3 vs GPT-4 vs 제미나이, 비교해 보자!
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1) 세 모델의 강점 및 한계 비교

가장 뛰어난 성능을 보여줬던 GPT-4에 대응해, 클로드 3가 OCR과 시각적 데이터 해석에 대한 강점을 내세우고 있습니다. 제미나이는 클로드 3 이전에 비전 작업에서 우위를 보이다 이제 클로드 3와 경쟁해야 하는 상황이네요.

시각적 이미지 성능이 점점 중요해지는 이유는, 엔터프라이즈에서 AI를 사용할 때 복잡한 표나 차트, 다이어그램 등을 해석해서 AI 에이전트로서의 역할을 하길 기대하기 때문입니다.

• Claude 3
  • 강점: OCR(광학 문자 인식), 복잡한 쿼리에 대한 미묘한 이해, 벤치마크 성능 향상, 이미지 속 번호판 번호 등 정확하게 시각 인식, 한번에 최대 20개 이미지 분석
  • 한계: 낮은 해상도 이미지 분석 부족, 이미지 속 기상 조건 등 미묘한 디테일 감지 부족, 2023년 8월 이전의 데이터로 학습, 최신 웹 검색 불가
  • 앤트로픽의 주장: 코딩 및 OCR에서 챗GPT 및 제미나이보다 성능 뛰어남(벤치마크)
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• GPT-4
  • 강점: 광범위한 지식 기반의 강력한 대화 기능, 쓰기, 요약, 질문 답변을 포함한 광범위한 텍스트 기반 응용 프로그램의 탁월한 성능, 사용자 친화적
  • 한계: 특정 기술 벤치마크 뒤처짐, 컨텍스트 창이 클로드보다 적음
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• Gemini 1.0 Ultra
  • 강점: 비전 작업과 일반 AI 기능에서 강력한 성능
  • 한계: OCR 영역에서 경쟁우위 낮아짐, 클로드3과 경쟁

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2) 세 모델의 코딩 성능 비교

코파일럿을 비롯해 LLM을 코딩 작업에서 사용하는 것은 점점 당연해지고 있는데요.
코딩 작업에서는 정확한 결과물도 중요하지만, 코딩 스타일을 잘 구현하는 것도 중요합니다. 상세한 프로그래밍 작업을 이해하고, 맥락에 맞게 실행할 수 있어야 개발자에게 큰 도움이 됩니다.

• Claude 3
  • 복잡한 쿼리, OCR 및 이미지 추론과 같은 전문 작업을 처리하는 데 있어 상당한 발전
  • Haiku, Sonnet, Opus 계층화로 사용자는 간단한 쿼리부터 복잡한 분석까지 특정 요구 사항에 가장 적합한 모델 선택 가능

• GPT-4
  • 상세한 토론에 참여하고, 광범위한 질문에 답하고, 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있는 대화형 AI를 만드는 데 탁월

• Gemini 1.0 Ultra
  • 텍스트와 시각적 정보 혼합 처리의 경쟁 우위.
  • Claude 3과 시각 정보 처리에서 경쟁하며, 더 깊은 상황별 이해와 정확성 개선 예정

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3) 비용과 접근성

• Claude 3
  • Opus: $15 / $75
  • Sonnet: $3/ $15
  • Haiku: $0.25/ $1.25
  • (각각 백만 입력 토큰당, 백만 출력 토큰당 가격)

• GPT-4
  • GPT-4 터보: $10 / $30
  • GPT-4: $30 / $60
  • (각각 백만 입력 토큰당, 백만 출력 토큰당 가격)

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3. 이제 어떤 LLM을 사용해야 할까?

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클로드 3은 멀티 입력(이미지 등)은 가능하지만, 멀티 출력을 하지는 않습니다. 텍스트 대신 이미지 등을 생성하지 않는다는 의미인데요. 얼마 전 제미나이에서 이미지 생성시 오류, 환각이 있었던 점을 반영한 것이 아닌가 합니다.

하지만 앞서 말씀드린 것처럼 기업의 AI 사용에서는 점점 더 복잡한 표, 차트, 다이어그램 등을 PDF에서 불러와서 해석하고, 고도화된 결과물을 만들어내는 것이 중요해지고 있습니다.

그런 측면에서 OCR의 강점을 보이는 제미나이와 클로드 3의 경쟁이 기대됩니다.

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