AI 모델 선택은 더 이상 단순한 도구 선택이 아닌 전략적인 결정을 요구합니다. 추론(Reasoning) 모델은 모호한 문제와 복잡한 데이터를 해결하는 데 최적화된 혁신 도구로, AI의 새로운 가능성을 엽니다. 여기서는 추론(Reasoning) 모델과 GPT 모델의 주요 차이점을 알아보고, 각각의 사용 사례와 효과적인 사용 팁을 소개합니다. 정확성과 문제 해결에 중점을 둘 때 어떤 모델이 효과적인지 알아보세요.
- 추론(Reasoning) 모델과 GPT 모델의 차이점: 추론 모델은 높은 복잡성과 모호한 문제 해결에 강하며, GPT 모델은 비용 효율적이고 빠른 태스크 실행에 적합합니다.
- 일상 생활과 업무 변화: 다양한 비즈니스 및 개인 작업에서 정확성과 속도 요구에 맞게 최적화할 수 있습니다.
- 비즈니스의 새로운 변화: 추론 모델은 복잡한 계획과 데이터 분석에 강점이 있어 업무 프로세스를 개선하고 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
소스
오픈AI의 추론(Reasoning) 모델과 GPT 모델은 각각 독특한 강점과 사용 사례를 가지고 있습니다. 추론 모델은 복잡한 문제를 긴 과정을 거쳐 해결하고, 높은 정확도와 판단력을 요구하는 작업에 적합합니다. 예를 들어, 법률 계약서 분석, 대량 데이터 세트의 관계 파악, 복잡한 금융 문제 해결 등에서 우수한 성능을 보입니다. 반면 GPT 모델은 빠르고 비용 효율적으로 간단한 태스크를 처리하는 데 적합하며, 일상적인 작업과 체계적인 태스크 수행에 유리합니다. 이 두 모델은 조화를 이루어 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.
추론(Reasoning) 모델은 기업과 연구, 특히 금융, 법률 분석 등 고도의 정확성이 요구되는 분야에서 중요하며, GPT는 빠르고 효율적으로 실행이 필요한 다양한 일상 및 업무 작업에서 사용됩니다. 최근 Reasoning 모델은 비전 기능에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 이미지를 통해 복잡한 데이터를 이해하거나 코드 품질을 분석하는 데 강점을 나타냅니다. 이처럼 AI 모델의 선택은 사용 목적과 상황에 따라 달라질 수 있으며, 두 모델의 협력적 활용은 특히 다단계 전략과 실행이 필요한 환경에서 가치를 극대화할 수 있습니다.
아래는 번역문 전문입니다.
추론 모범 사례
추론 모델을 언제 사용해야 하는지, 추론 모델이 GPT 모델과 어떻게 비교되는지 알아보세요.
OpenAI는 두 가지 유형의 모델을 제공합니다: 추론 모델(예: o1 및 o3-mini)과 GPT 모델(예: GPT-4o)이 있습니다. 이 모델 제품군은 서로 다르게 작동합니다.
이 가이드에서 다음의 내용들을 다룹니다:
- 추론형과 비추론형 GPT 모델의 차이점
- 추론 모델을 사용해야 하는 경우
- 추론 모델을 효과적으로 유도하는 방법
추론 모델과 GPT 모델 비교
GPT 모델과 비교했을 때, O 시리즈 모델은 다른 작업에 탁월하며 다른 프롬프트가 필요합니다. 한 모델군이 다른 모델군보다 나은 것이 아니라 서로 다를 뿐입니다.
저희는 O 시리즈 모델(‘기획자’)이 복잡한 작업에 대해 더 오래, 더 열심히 생각하도록 훈련시켜 전략 수립, 복잡한 문제에 대한 해결책 계획, 대량의 모호한 정보를 바탕으로 한 의사 결정에 효과적이도록 만들었습니다. 또한 이러한 모델은 높은 정확도와 정밀도로 작업을 실행할 수 있어 수학, 과학, 엔지니어링, 금융 서비스, 법률 서비스 등 사람의 전문가가 필요한 영역에 이상적입니다.
반면에 지연 시간이 짧고 비용 효율이 높은 GPT 모델(“실무자 / 일꾼”)은 간단한 실행을 위해 설계되었습니다. 애플리케이션은 문제 해결을 위한 전략을 계획할 때는 O 시리즈 모델을 사용하고, 특히 완벽한 정확도보다 속도와 비용이 더 중요한 경우 특정 작업을 실행할 때는 GPT 모델을 사용할 수 있습니다.
선택 방법
사용 사례에서 가장 중요한 것은 무엇인가요?
- 속도 및 비용 → GPT 모델이 더 빠르고 비용이 적게 듭니다.
- 잘 정의된 작업 실행 → GPT 모델은 명시적으로 정의된 작업을 잘 처리합니다.
- 정확성 및 신뢰성 → o-시리즈 모델은 신뢰할 수 있는 의사 결정자입니다.
- 복잡한 문제 해결 → o-계열 모델은 모호성과 복잡성을 잘 처리합니다.
작업을 완료할 때 속도와 비용이 가장 중요한 요소이고 사용 사례가 간단하고 잘 정의된 작업으로 구성되어 있는 경우라면 GPT 모델이 가장 적합합니다. 그러나 정확성과 신뢰성이 가장 중요한 요소이고 해결해야 할 문제가 매우 복잡하고 여러 단계로 구성된 경우라면 o-시리즈 모델이 적합할 수 있습니다.
대부분의 AI 워크플로에서는 에이전트 계획 및 의사 결정에는 o-시리즈, 작업 실행에는 GPT 시리즈 등 두 가지 모델을 조합하여 사용합니다.
GPT-4o 및 GPT-4o mini 모델은 고객 정보로 주문 세부 정보를 분류하고 주문 문제와 반품 정책을 식별한 다음 이러한 모든 데이터 포인트를 o3-mini에 입력하여 정책에 따라 반품 가능성에 대한 최종 결정을 내립니다.
추론 모델을 사용하는 경우
다음은 OpenAI 내부 및 고객으로부터 관찰한 성공적인 사용 패턴의 몇 가지 예입니다. 이는 가능한 모든 사용 사례에 대한 포괄적인 검토는 아니며, o-series 모델 테스트에 대한 실질적인 지침을 제공합니다.
추론 모델을 사용할 준비가 되셨나요? 빠른 시작 가이드로 건너뛰기 →
1. 모호한 작업 탐색
추론 모델은 제한된 정보나 분리된 정보를 가지고 간단한 프롬프트로 사용자의 의도를 이해하고 지침의 격차를 처리하는 데 특히 뛰어납니다. 실제로 추론 모델은 무지한 추측을 하거나 정보 격차를 메우려고 시도하기 전에 명확히 묻는 질문을 자주 합니다.
“o1의 추론 능력은 복잡한 문서를 처리할 때 포괄적이고, 형식이 잘 갖춰져 있으며, 상세한 응답을 생성할 수 있도록 멀티 에이전트 플랫폼 Matrix를 가능하게 합니다. 예를 들어, o1은 Matrix가 기본 프롬프트로 신용 계약의 제한된 지불 능력 하에서 사용 가능한 바구니를 쉽게 식별할 수 있도록 했습니다. 이전 모델은 이처럼 성능이 좋지 않았습니다. o1은 다른 모델에 비해 복잡한 신용 계약 프롬프트의 52%에서 더 강력한 결과를 산출했습니다.”
—Hebbia, 법률 및 금융 AI 지식 플랫폼 회사
2. 건초 더미에서 바늘 찾기
많은 양의 비정형 정보를 전달할 때 추론 모델은 질문에 답변하는 데 가장 관련성이 높은 정보만 이해하고 추출하는 데 뛰어납니다.
“회사의 인수를 분석하기 위해 o1은 계약 및 임대와 같은 수십 건의 회사 문서를 검토하여 거래에 영향을 미칠 수 있는 까다로운 조건을 찾았습니다. 모델은 핵심 용어를 표시하는 임무를 맡았고 그 과정에서 각주에서 중요한 “지배권 변경” 조항을 식별했습니다. 회사가 매각되면 즉시 7,500만 달러의 대출금을 상환해야 한다는 내용이었습니다. o1의 뛰어난 세부 사항에 대한 주의력은 AI 에이전트가 금융 전문가가 중요한 정보를 식별하도록 지원할 수 있게 합니다.”
—Endex, AI 금융 정보 플랫폼
3. 대규모 데이터 세트에서 관계 및 뉘앙스 찾기
저희는 추론 모델이 법률 계약, 재무 제표, 보험 청구와 같이 수백 페이지에 달하는 조밀하고 비정형적인 정보가 있는 복잡한 문서에 대해 추론하는 데 특히 뛰어나다는 것을 발견했습니다. 모델은 문서 간의 유사점을 도출하고 데이터에 표시된 묵시적인 진실을 기반으로 의사 결정을 내리는 데 특히 강력합니다.
“세무 연구는 최종적이고 설득력 있는 답변을 생성하기 위해 여러 문서를 종합해야 합니다. GPT-4o를 o1으로 교체한 결과 o1이 문서 간의 상호 작용을 통해 단일 문서에서는 명확하지 않은 논리적 결론에 도달하는 데 훨씬 더 뛰어나다는 것을 발견했습니다. 결과적으로 o1으로 전환하여 엔드 투 엔드 성능이 4배 향상되는 놀라운 결과를 보았습니다.”
—Blue J, 세무 연구 AI 플랫폼
추론 모델은 또한 미묘한 정책 및 규칙을 추론하고 당면한 작업에 적용하여 합리적인 결론에 도달하는 데 능숙합니다.
“재무 분석에서 분석가는 종종 주주 자본과 관련된 복잡한 시나리오를 해결하고 관련 법적 복잡성을 이해해야 합니다. 저희는 펀드레이즈가 기존 주주, 특히 반희석 권리를 행사할 때 기존 주주에게 어떤 영향을 미치는지에 대한 어렵지만 일반적인 질문으로 여러 제공업체의 약 10개 모델을 테스트했습니다. 이를 위해서는 선불 및 후불 가치 평가를 통해 추론하고 순환 희석 루프를 처리해야 했습니다. 이는 최고의 재무 분석가가 파악하는 데 20~30분이 걸리는 작업입니다. 저희는 o1과 o3-mini가 이를 완벽하게 수행할 수 있다는 것을 발견했습니다! 모델은 심지어 10만 달러 주주에 대한 영향을 보여주는 명확한 계산 표를 생성했습니다.”
–BlueFlame AI, 투자 관리 AI 플랫폼
4. 다단계 에이전트 계획
추론 모델은 에이전트 계획 및 전략 개발에 매우 중요합니다. 저희는 추론 모델이 "계획자"로 사용되어 문제에 대한 자세한 다단계 솔루션을 생성한 다음, 높은 지능이 중요한지 또는 낮은 지연 시간이 중요한지에 따라 각 단계에 적합한 GPT 모델(“실행자”)을 선택하고 할당할 때 성공을 거두었습니다.
“저희는 에이전트 인프라에서 o1을 계획자로 사용하여 워크플로에서 다른 모델을 오케스트레이션하여 다단계 작업을 완료합니다. 저희는 o1이 데이터 유형을 선택하고 큰 질문을 더 작은 덩어리로 나누는 데 정말 뛰어나 다른 모델이 실행에 집중할 수 있도록 한다는 것을 발견했습니다.”
—Argon AI, 제약 산업 AI 지식 플랫폼
“o1은 업무용 AI 비서인 Lindy에서 많은 에이전트 워크플로를 강화합니다. 이 모델은 함수 호출을 사용하여 캘린더나 이메일에서 정보를 가져온 다음 자동으로 회의를 예약하고, 이메일을 보내고, 일상적인 업무의 다른 부분을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 저희는 문제를 일으키던 모든 에이전트 단계를 o1로 전환했고, 에이전트가 기본적으로 하룻밤 사이에 완벽해지는 것을 관찰했습니다!”
—Lindy.AI, 업무용 AI 비서
5. 시각적 추론
오늘날 현재 o1은 시각 기능을 지원하는 유일한 추론 모델입니다. GPT-4o와 차별화되는 점은 o1이 모호한 구조의 차트 및 표 또는 화질이 낮은 사진과 같이 가장 어려운 시각 자료까지 파악할 수 있다는 것입니다.
“저희는 고급 보석 복제품, 멸종 위기에 처한 종, 규제 물질을 포함하여 온라인에서 수백만 개의 제품에 대한 위험 및 규정 준수 검토를 자동화합니다. GPT-4o는 가장 어려운 이미지 분류 작업에서 50%의 정확도를 달성했습니다. o1은 파이프라인을 수정하지 않고도 88%라는 놀라운 정확도를 달성했습니다.”
—SafetyKit, AI 기반 위험 및 규정 준수 플랫폼
자체 내부 테스트에서 저희는 o1이 매우 상세한 건축 도면에서 설비 및 재료를 식별하여 포괄적인 자재 명세서를 생성할 수 있다는 것을 확인했습니다. 저희가 관찰한 가장 놀라운 점 중 하나는 o1이 건축 도면의 한 페이지에 있는 범례를 가져와 명시적인 지침 없이 다른 페이지 전체에 올바르게 적용하여 여러 이미지 간에 유사점을 도출할 수 있다는 것입니다. 아래에서 4x4 PT 목재 기둥의 경우 o1이 범례를 기반으로 "PT"가 방부 처리된 목재를 의미한다는 것을 인식했음을 확인할 수 있습니다.
6. 코드 품질 검토, 디버깅 및 개선
추론 모델은 종종 모델의 높은 지연 시간을 감안하여 백그라운드에서 코드 검토를 실행하면서 많은 양의 코드를 검토하고 개선하는 데 특히 효과적입니다.
“저희는 GitHub 및 GitLab과 같은 플랫폼에서 자동화된 AI 코드 검토를 제공합니다. 코드 검토 프로세스는 본질적으로 지연 시간에 민감하지 않지만 여러 파일에서 코드 차이점을 이해해야 합니다. 바로 이 점에서 o1이 빛을 발합니다. o1은 인간 검토자가 놓칠 수 있는 코드베이스의 사소한 변경 사항을 안정적으로 감지할 수 있습니다. o-series 모델로 전환한 후 제품 전환율을 3배 높일 수 있었습니다.”
—CodeRabbit, AI 코드 검토 스타트업
GPT-4o 및 GPT-4o mini는 낮은 지연 시간으로 코드를 작성하는 데 더 적합할 수 있지만, 저희는 또한 지연 시간에 덜 민감한 사용 사례에서 o3-mini가 코드 생성에서 급증하는 것을 보았습니다.
“o3-mini는 일관되게 고품질의 결정적인 코드를 생성하며, 문제가 잘 정의된 경우 매우 어려운 코딩 작업에서도 매우 자주 올바른 솔루션에 도달합니다. 다른 모델은 소규모의 빠른 코드 반복에만 유용할 수 있지만, o3-mini는 복잡한 소프트웨어 설계 시스템을 계획하고 실행하는 데 탁월합니다.”
—Windsurf, Codeium에서 구축한 협업 에이전트 AI 기반 IDE
7. 다른 모델 응답에 대한 평가 및 벤치마킹
저희는 또한 추론 모델이 다른 모델 응답을 벤치마킹하고 평가하는 데 뛰어난 성능을 발휘하는 것을 확인했습니다. 데이터 유효성 검사는 특히 의료와 같은 민감한 분야에서 데이터 세트 품질과 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. 기존 유효성 검사 방법은 미리 정의된 규칙과 패턴을 사용하지만, o1 및 o3-mini와 같은 고급 모델은 컨텍스트를 이해하고 데이터에 대해 추론하여 보다 유연하고 지능적인 유효성 검사 접근 방식을 제공할 수 있습니다.
“많은 고객이 Braintrust에서 평가 프로세스의 일부로 LLM-as-a-judge를 사용합니다. 예를 들어, 의료 회사는 gpt-4o와 같은 워크호스 모델을 사용하여 환자 질문을 요약한 다음 o1로 요약 품질을 평가할 수 있습니다. 한 Braintrust 고객은 판정관의 F1 점수가 4o에서 0.12에서 o1에서 0.74로 상승하는 것을 보았습니다! 이러한 사용 사례에서 그들은 o1의 추론이 가장 어렵고 복잡한 채점 작업에서 완료의 미묘한 차이를 찾는 데 게임 체인저가 된다는 것을 발견했습니다.”
—Braintrust, AI 평가 플랫폼
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추론 모델을 효과적으로 사용하는 프롬프트 작성 방법
이러한 모델은 직접적인 (straightforward) 프롬프트에서 가장 잘 작동합니다. 모델에 '단계별로 생각하기 (Chain-of-Thought)'를 지시하는 것과 같은 일부 프롬프트 엔지니어링 기법은 성능을 향상시키지 못할 수도 있고 때로는 성능을 저해할 수도 있습니다. 아래의 모범 사례를 참조하거나 프롬프트 예제로 시작하기를 참조하세요.
- 개발자 메시지(Developer messages)는 새로운 시스템 메시지:
o1-2024-12-17부터 추론 모델은 모델 사양에 설명된 명령 동작 체인에 따라 시스템 메시지가 아닌 개발자 메시지를 지원합니다. - 프롬프트를 간단하고 직접적으로 유지합니다: 이 모델은 간단하고 명확한 지시를 이해하고 응답하는 데 탁월합니다.
- 연쇄적인 프롬프트 피하기: 이 모델은 내부적으로 추론을 수행하므로 “단계별로 생각하라 (think step by step)” 또는 "추론을 설명하라 (explain your reasoning)"는 프롬프트는 불필요합니다.
- 명확성을 위해 구분 기호 사용: 마크다운, XML 태그, 섹션 제목과 같은 구분 기호를 사용하여 입력의 서로 다른 부분을 명확하게 표시하면 모델이 여러 섹션을 적절하게 해석하는 데 도움이 됩니다.
- 먼저 제로 샷(zero shot)을 시도한 다음 필요한 경우 퓨 샷(few shot)을 시도: 추론 모델은 종종 좋은 결과를 내기 위해 몇 개의 예제가 필요하지 않으므로 먼저 예제 없이 프롬프트를 작성해 보세요. 원하는 출력에 대한 요구 사항이 더 복잡하다면 프롬프트에 입력과 원하는 출력에 대한 몇 가지 예제를 포함시키는 것이 도움이 될 수 있습니다. 단, 예시와 프롬프트 지침이 일치하지 않으면 결과가 좋지 않을 수 있으므로 예시가 프롬프트 지침과 매우 밀접하게 일치하는지 확인하세요.
- 구체적인 가이드라인 제공: “500달러 미만의 예산으로 솔루션 제안” 등 모델의 응답을 명시적으로 제한하려는 방법이 있는 경우, 프롬프트에 이러한 제약 조건을 명시적으로 제시하세요.
- 최종 목표에 대해 매우 구체적으로 설명: 지침에서 성공적인 응답을 위한 매우 구체적인 매개 변수를 제시하고 모델이 성공 기준에 부합할 때까지 계속 추론하고 반복하도록 유도하세요.
- 마크다운 형식:
o1-2024-12-17부터 API의 추론 모델은 마크다운 서식을 사용하여 응답을 생성하지 않습니다. 응답에 마크다운 서식을 사용하려면 개발자 메시지의 첫 줄에포맷팅 다시 활성화문자열을 포함하여 모델에 신호를 보내세요.
기타 리소스
더 많은 영감을 얻으려면 예제 코드와 타사 리소스 링크가 포함된 OpenAI 쿡북을 참조하거나 모델 및 추론 기능에 대해 자세히 알아보세요: