효율적으로 생성형 AI (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity.ai) 사용하기 (Cluade만 결제한 이유)
2024. 05. 16. by 박하람
생성형 AI의 춘추전국시대가 도래했다😺! 기술의 진보가 시간 단위로 바뀌고, 매주 또는 월단위로 새로운 버전의 AI가 등장하고 있는 것 같다. ChatGPT의 등장은 전세계에 상당한 임팩트를 줬지만, 현재는 미국을 중심으로 다양한 생성형 AI가 나오면서 어떤 것을 사용해야 할지 고민이 된다. (물론 얼마 전 발표된 ChatGPT-4o를 보면 여전히 OpenAI가 생성형 AI의 흐름을 주도하는 듯하다.) 이 포스팅은 직접 4가지의 대표적인 생성형 AI를 사용해보면서 텍스트 생성 관점에서 생성형 AI의 장점에 맞게 활용할 수 있는 방법을 설명한다. 본인이 사용한 생성형 AI는 Claude를 제외하고 모두 무료버전이다.
ChatGPT: 코드 생성과 수정에 활용하기
초반에 ChatGPT만 존재했을 때는 대부분 ChatGPT만 사용했지만, 다양한 생성형 AI가 등장한 이후로 나의 ChatGPT 사용량은 현저히 줄었다. 텍스트 생성에 있어 훨씬 더 좋은 기능을 답변을 제공하는 생성형 AI가 등장했기 때문이다. 그런데 ChatGPT를 뛰어넘지 못하는 분야는 코드와 관련된 분야다. 개인적으로 코드를 생성하거나 수정하는 데 있어 가장 큰 도움을 받았던 것이 ChatGPT다.
아래 그림은 ChatGPT에게 nginx에서 에러가 뜬 코드를 입력하고, 에러를 해결하는 방안에 대해 찾아달라고 한 내용이다. 평균적으로 에러 코드를 입력하면, 이 에러 코드를 잘 설명해주고 적절한 해결방안을 제시해준다. 왼쪽의 Chat 기록을 보면 대부분이 코드와 관련된 내용이다.
Claude: 탁월한 텍스트 생성 기능
개인적으로 현재 가장 유용하게 쓰고 있는 생성형 AI는 Claude다. 무료 버전으로 Cluade를 사용해도, 가장 강력한 텍스트 생성기능을 생성해줬다. 현재 논문을 작성하는 데 있어서 생성형 AI의 도움을 크게 받고 있는데, 형식에 맞춘 한글 패러프레이즈를 자주 질문한다. 예를 들어, "문장1, 문장2, 문장3. 위의 문장을 패러프레이즈해서 3개 예시를 작성해줘"를 질문한다고 생각해보자. ChatGPT와 Gemini, Cluade에게 물어본 결과를 정리하면 다음과 같다.
- ChatGPT: 질문을 잘 알아먹지 못한다..😮💨 특정 형식에 맞게 문장을 생성하는 것을 어려워하고, 패러프레이즈 결과도 만족스럽지 못하다.
- Gemini: 형식에 맞게 생성하긴 하지만, 패러프레이즈 결과가 두루뭉술하다. 딱히 도움이 되지 않는다.
- Claude: 형식에 맞게 글을 생성하고, 패러프레이즈 결과가 준수하다.
논문에 글 쓸 때 대부분은 Claude를 참고하고, 다음 그림과 같이 문장을 생성해달라는 요구도 할 때가 있다. 내가 작성한 3가지 문단을 제시하고, 이 문단에 적힌 내용을 특정한 방향으로 정리해달라고 할때, 완벽하진 않아도 참고할 수 있는 정도다. 사실 그대로 쓰는 경우는 거의 없고 일부 아이디어나 단어만 발췌하는 경우가 많다. 그러나 가끔 내가 생각하지 못한 방향으로 아이디어를 제공해줘서 유용하다.
Perplexity.ai: 정보 검색의 최강자
Perplexity.ai는 비교적 최근에 쓰게된 생성형 AI인데, 구글 검색엔진의 대안으로 각광받고 있는 것 같다. 미국에선 구글의 대항마로 여겨지며, 엔비디아와 제프 베조스(아마존 창업자)에게 엄청난 규모의 투자를 받았다고 하는데, 궁금해서 써봤더니 확실히 최신성이 높은 검색 능력을 제공한다. 생성형 AI는 과거의 데이터 학습에 의존하기 때문에, 개인적으로 생성형 AI에 최신 뉴스를 검색해보진 않았다. 그러나, Perplexity.ai는 현재도 뜨거운 감자인 하이브 vs. 민희진 사건에 대해 상세하게 설명해준다. 특히, 검색 결과에 대한 근거를 함께 제공해주기 때문에 더 신뢰도 있게 평가받는 것 같다 (Gemini처럼 깨진 링크를 제공하지 않는다). RAG와 같은 기술을 사용할 것이라 생각하지만, 안에 들어가는 기술 스택은 좀 궁금하다.
유용하게 Perplexity를 사용하는 분야는 사실 정보나 최신의 정보를 검색할 때다. 아래와 같이 SPARQL이 뭐야라고 질문을 하면, 대표적으로 기술하고 있는 웹 링크를 가져오고, 이를 근거로 대답한다(여기서 근거를 가져오는 웹 페이지 중 하나는 나의 이전 블로그 글이다 ㅎㅎ). 어느정도 정확한 답을 기대할 수 있기 때문에 구글의 검색엔진으로 답을 얻기 어려울 때 사용하기 좋다.
Gemini: 다른 생성형 AI의 보조도구...?
Gemini가 본격적으로 배포되고 나서 꽤 괜찮다고 생각했다. 그런데 다방면에서 준수하지만, 특별히 특출한 분야는 없어 다른 생성형 AI의 보조도구로 사용하게 된다. 코드 에러를 해결할 때는 ChatGPT에게 먼저 물어보고, 잘 해결 안되면 Gemini에 2차적으로 물어본다던가, 최신의 정보를 알고 싶다면 Perplexity에게 먼저 물어보고 두번째로 Gemini에 물어본다던지... Gemini가 참고한 블로그 글이나 웹 링크를 같이 제공해주지만, 깨진 경우가 상당히 많아 딱히 도움은 안됐다.
이렇게 4가지의 생성형 AI 장점에 맞는 활용에 대해 설명해봤다. 생성형 AI는 이제 우리 생활에 깊숙히 들어왔고, 이 생성형 AI를 어떻게 업무에 잘 활용할 수 있을지가 개인의 능력이 된다고 생각한다. 이 장점은 지극히 개인적인 후기에 불과하고, 다양한 생성형 AI를 사용해보면서 본인이 장점을 느끼는 것이 좋을 거라 생각한다. 모두 생성형 AI와 함께 즐거운 업무(?) 하세요!
생성형 AI의 춘추전국시대가 도래했다😺! 기술의 진보가 시간 단위로 바뀌고, 매주 또는 월단위로 새로운 버전의 AI가 등장하고 있는 것 같다. ChatGPT의 등장은 전세계에 상당한 임팩트를 줬지만, 현재는 미국을 중심으로 다양한 생성형 AI가 나오면서 어떤 것을 사용해야 할지 고민이 된다. (물론 얼마 전 발표된 ChatGPT-4o를 보면 여전히 OpenAI가 생성형 AI의 흐름을 주도하는 듯하다.) 이 포스팅은 직접 4가지의 대표적인 생성형 AI를 사용해보면서 텍스트 생성 관점에서 생성형 AI의 장점에 맞게 활용할 수 있는 방법을 설명한다. 본인이 사용한 생성형 AI는 Claude를 제외하고 모두 무료버전이다.
ChatGPT: 코드 생성과 수정에 활용하기
초반에 ChatGPT만 존재했을 때는 대부분 ChatGPT만 사용했지만, 다양한 생성형 AI가 등장한 이후로 나의 ChatGPT 사용량은 현저히 줄었다. 텍스트 생성에 있어 훨씬 더 좋은 기능을 답변을 제공하는 생성형 AI가 등장했기 때문이다. 그런데 ChatGPT를 뛰어넘지 못하는 분야는 코드와 관련된 분야다. 개인적으로 코드를 생성하거나 수정하는 데 있어 가장 큰 도움을 받았던 것이 ChatGPT다.
아래 그림은 ChatGPT에게 nginx에서 에러가 뜬 코드를 입력하고, 에러를 해결하는 방안에 대해 찾아달라고 한 내용이다. 평균적으로 에러 코드를 입력하면, 이 에러 코드를 잘 설명해주고 적절한 해결방안을 제시해준다. 왼쪽의 Chat 기록을 보면 대부분이 코드와 관련된 내용이다.
Claude: 탁월한 텍스트 생성 기능
개인적으로 현재 가장 유용하게 쓰고 있는 생성형 AI는 Claude다. 무료 버전으로 Cluade를 사용해도, 가장 강력한 텍스트 생성기능을 생성해줬다. 현재 논문을 작성하는 데 있어서 생성형 AI의 도움을 크게 받고 있는데, 형식에 맞춘 한글 패러프레이즈를 자주 질문한다. 예를 들어, "문장1, 문장2, 문장3. 위의 문장을 패러프레이즈해서 3개 예시를 작성해줘"를 질문한다고 생각해보자. ChatGPT와 Gemini, Cluade에게 물어본 결과를 정리하면 다음과 같다.
- ChatGPT: 질문을 잘 알아먹지 못한다..😮💨 특정 형식에 맞게 문장을 생성하는 것을 어려워하고, 패러프레이즈 결과도 만족스럽지 못하다.
- Gemini: 형식에 맞게 생성하긴 하지만, 패러프레이즈 결과가 두루뭉술하다. 딱히 도움이 되지 않는다.
- Claude: 형식에 맞게 글을 생성하고, 패러프레이즈 결과가 준수하다.
논문에 글 쓸 때 대부분은 Claude를 참고하고, 다음 그림과 같이 문장을 생성해달라는 요구도 할 때가 있다. 내가 작성한 3가지 문단을 제시하고, 이 문단에 적힌 내용을 특정한 방향으로 정리해달라고 할때, 완벽하진 않아도 참고할 수 있는 정도다. 사실 그대로 쓰는 경우는 거의 없고 일부 아이디어나 단어만 발췌하는 경우가 많다. 그러나 가끔 내가 생각하지 못한 방향으로 아이디어를 제공해줘서 유용하다.
Perplexity.ai: 정보 검색의 최강자
Perplexity.ai는 비교적 최근에 쓰게된 생성형 AI인데, 구글 검색엔진의 대안으로 각광받고 있는 것 같다. 미국에선 구글의 대항마로 여겨지며, 엔비디아와 제프 베조스(아마존 창업자)에게 엄청난 규모의 투자를 받았다고 하는데, 궁금해서 써봤더니 확실히 최신성이 높은 검색 능력을 제공한다. 생성형 AI는 과거의 데이터 학습에 의존하기 때문에, 개인적으로 생성형 AI에 최신 뉴스를 검색해보진 않았다. 그러나, Perplexity.ai는 현재도 뜨거운 감자인 하이브 vs. 민희진 사건에 대해 상세하게 설명해준다. 특히, 검색 결과에 대한 근거를 함께 제공해주기 때문에 더 신뢰도 있게 평가받는 것 같다 (Gemini처럼 깨진 링크를 제공하지 않는다). RAG와 같은 기술을 사용할 것이라 생각하지만, 안에 들어가는 기술 스택은 좀 궁금하다.
유용하게 Perplexity를 사용하는 분야는 사실 정보나 최신의 정보를 검색할 때다. 아래와 같이 SPARQL이 뭐야라고 질문을 하면, 대표적으로 기술하고 있는 웹 링크를 가져오고, 이를 근거로 대답한다(여기서 근거를 가져오는 웹 페이지 중 하나는 나의 이전 블로그 글이다 ㅎㅎ). 어느정도 정확한 답을 기대할 수 있기 때문에 구글의 검색엔진으로 답을 얻기 어려울 때 사용하기 좋다.
Gemini: 다른 생성형 AI의 보조도구...?
Gemini가 본격적으로 배포되고 나서 꽤 괜찮다고 생각했다. 그런데 다방면에서 준수하지만, 특별히 특출한 분야는 없어 다른 생성형 AI의 보조도구로 사용하게 된다. 코드 에러를 해결할 때는 ChatGPT에게 먼저 물어보고, 잘 해결 안되면 Gemini에 2차적으로 물어본다던가, 최신의 정보를 알고 싶다면 Perplexity에게 먼저 물어보고 두번째로 Gemini에 물어본다던지... Gemini가 참고한 블로그 글이나 웹 링크를 같이 제공해주지만, 깨진 경우가 상당히 많아 딱히 도움은 안됐다.
이렇게 4가지의 생성형 AI 장점에 맞는 활용에 대해 설명해봤다. 생성형 AI는 이제 우리 생활에 깊숙히 들어왔고, 이 생성형 AI를 어떻게 업무에 잘 활용할 수 있을지가 개인의 능력이 된다고 생각한다. 이 장점은 지극히 개인적인 후기에 불과하고, 다양한 생성형 AI를 사용해보면서 본인이 장점을 느끼는 것이 좋을 거라 생각한다. 모두 생성형 AI와 함께 즐거운 업무(?) 하세요!