[Day 1] OpenAI o1 and o1 pro mode in ChatGPT

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/Day-1-OpenAI-o1-and-o1-pro-mode

오픈 AI 에서 오늘(24.12.06)부터 12일간 라이브를 매일 진행합니다 💌

딱 크리스마스 시즌에 맞춰서 언박싱하는 느낌으로 데모를 준비한 느낌을 팍팍 주는데요!!

• 링크 : https://youtu.be/iBfQTnA2n2s

  

💡 Day 1은 O1 및 O1 Pro 모드 출시를 통해 ChatGPT의 지능적 추론 능력과 신뢰성을 한층 강화한 Pro 플랜을 선보였습니다.

ChatGPT Pro 플랜 개요

OpenAI는 AI 기술이 발전함에 따라 점점 더 복잡하고 중요한 문제를 해결하기 위해 막대한 연산(Compute) 자원이 필요하다는 점을 강조합니다. 이를 바탕으로 월 $200의 “ChatGPT Pro” 플랜을 선보였으며, 이는 가장 뛰어난 언어 모델들과 고사양 연산 모드를 자유롭게 활용할 수 있는 “최고급 액세스”를 제공합니다.

플랜에 포함된 핵심 요소는 다음과 같습니다.

1. O1 모델 및 O1-mini, GPT-4o, Advanced Voice 무제한 액세스:

   Plus 플랜($20/월)에서도 O1 모델과 일부 기능은 사용할 수 있지만, Pro 플랜에서는 이들을 사실상 무제한으로, 그리고 제약 없이 활용할 수 있습니다. 이는 대용량 데이터 분석, 빈번한 프로토타이핑, 지속적인 모델 활용이 필요한 고급 사용자에게 특히 유용합니다.

2. O1 Pro 모드(O1-Pro mode):

   Pro 플랜 사용자는 O1 모델의 특수한 변형인 “O1 Pro 모드”를 사용할 수 있습니다. 이 모드는 더 많은 연산 자원을 투입하여, 특히 난이도 높은 문제를 더 깊게 사고하고 더욱 신뢰성 있는 답변을 제공합니다. 단순한 질의응답을 넘어, 연구 및 개발 맥락에서 검증이 필요하거나 복잡한 수학적·과학적 문제 해결 시에 차별화된 성능을 기대할 수 있습니다.

3. 향후 고성능, 고계산 기능 추가 예정:

   OpenAI는 앞으로 ChatGPT Pro 플랜에 연산 집약적인 생산성 도구를 추가할 예정이라고 밝히고 있습니다. 이는 멀티모달 이해나 대규모 코드베이스 자동 분석, 정교한 데이터 파이프라인 최적화 등의 더 심화된 응용 분야 지원을 의미합니다.

O1 모델과 O1 Pro 모드의 가치

향상된 “사고 시간”과 신뢰성 있는 해답

• 더 길고 깊은 추론:

  • O1 Pro 모드는 가장 까다로운 질문에 대해 더 오래 생각하여, 보다 신뢰성 높은 답변을 생성합니다. 이 때 “오래 생각한다”는 단순히 응답 시간이 느리다는 의미가 아닌, 더욱 많은 계산 단계를 수행하고 더 엄밀한 추론 경로를 탐색한다는 뜻입니다.
  • 공식 사이트(https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pro/)에 따르면, O1 Pro 모드는 데이터 사이언스, 프로그래밍, 판례 분석 등 정교한 지식 적용이 필요한 분야에서 특히 높은 정확도와 포괄성을 보여줍니다.

• 4/4 Reliability (4회 연속 정답 판정) 지표:

  • 모델 신뢰성을 강조하기 위해 OpenAI는 한 번의 성공적인 답변만으로 모델 품질을 평가하지 않습니다. 대신, 동일한 문제를 4번 반복 질의했을 때 모두 정답을 맞춰야만 “진정으로 신뢰할 수 있는 모델”로 봅니다.
  • 이 기준은 실제 연구나 엔지니어링 상황에서 모델이 우연히 한두 번 잘 맞추는 것이 아닌, 일관되게 높은 품질의 답을 내놓을 수 있음을 보장하는데 도움을 줍니다.
  • O1 Pro 모드는 이 강화된 평가 지표에서 O1 및 O1 Preview 대비 뛰어난 성능을 보여주며, 이는 고난이도 문제일수록 더욱 값진 개선입니다.

벤치마크 성능 개선: 수학, 과학, 코딩에서의 탁월함

공식 제공 자료(이미지 및 그래프)에 따르면, O1 Pro 모드는 기존 O1 또는 O1 Preview 모델과 비교했을 때 경쟁적 성격의 벤치마크 테스트(수학 경진대회 문제, 코딩 대회 문제(Codeforces), 박사급 과학 질문(GPQA Diamond) 등)에서 더욱 뛰어난 결과를 보였습니다.

• 경쟁 수학(AIME 2024): O1 Preview 대비 정확도가 크게 향상되었으며, O1에서 O1 Pro 모드로 전환 시 추가적인 정확도 상승이 확인되었습니다. 이로써 복잡한 수학적 추론 및 문제 해결 능력이 강화된 것을 알 수 있습니다.
• 코딩 챌린지(Codeforces): 프로그래밍 문제 해결 시, O1 Pro 모드는 코드 이해, 디버깅, 최적화 등에서 월등한 정확도를 보였습니다. 이는 대규모 코드 베이스 분석이나, 복잡한 알고리즘 설계 시에 큰 도움이 됩니다.
• 고난이도 과학 질의(GPQA Diamond): 박사급 수준의 과학 질문에서도 O1 Pro 모드는 전 세대 대비 개선된 정확도와 신뢰도를 입증하였습니다. 이는 생물정보학, 물리 시뮬레이션, 고급 통계 모델링 등 특수 영역의 문제 해결에 특히 유용합니다.

예측 가능하고 안정적인 응답 경험

Pro 모드에서는 요청한 질의가 특히 까다로운 경우 모델이 생각하는 데 더 많은 시간이 걸리며, 이를 화면에 진행 표시줄(progress bar)나 알림을 통해 사용자에게 안내합니다. 이는 모델이 단순히 빠른 응답이 아닌 고품질의 정교한 해답을 위해 추가적인 계산 단계를 거치고 있음을 투명하게 보여주는 인터페이스 상의 개선점입니다.

• 이런 사용자 경험은 연구/산업 현장에서 “모델이 왜 답변에 시간이 걸리는지” 명확히 이해하고 기다릴 수 있는 근거를 제공합니다.

멀티모달 입력을 통한 확장된 활용성

O1 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지 등의 비정형 데이터에 대한 처리를 지원하여, 복합적인 문제 해결에 더 유연한 접근을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 대화 환경 내에서 도표, 설계도, 그래프 등 시각적 정보를 모델에 직접 제시하고, 텍스트 설명과 결합하여 보다 풍부한 분석과 해석을 수행할 수 있습니다.

누가 Pro 플랜을 선택할까?

• 연구자 및 데이터 사이언티스트: 매일 복잡한 데이터 분석, 모델 검증, 알고리즘 설계를 수행하는 이들에게 O1 Pro 모드는 압도적인 생산성 향상을 제공할 수 있습니다. 일관된 답변 정확도, 멀티모달 처리, 고급 수학 및 과학적 추론 능력은 학술 연구 및 산업 연구 모두에 강력한 파트너가 될 것입니다.
• 엔지니어, 개발자 및 기업 사용자: 대규모 코드베이스를 관리하고, 성능 최적화를 수행하며, 오류를 추적하고 해결하는 데 능숙한 엔지니어들에게 O1 Pro 모드는 한 단계 진화한 문제 해결 도구가 됩니다. 특히 대화형으로 코드를 검토하고, 아키텍처 개선안을 제안받는 것은 개발 효율성을 극적으로 향상시킵니다.
• 법률, 의료, 금융 등 전문 영역 종사자: 판례 분석, 의료 데이터 해석, 금융 모델링 등 각 분야에서 높은 정밀도와 신뢰성을 요구하는 상황이 증가하고 있습니다. O1 Pro 모드는 이런 고난이도 전문 영역에서도 더 정확하고 일관된 답변을 제공하여, 최종 의사결정에 참고할 수 있는 믿을 만한 AI 파트너로 작용합니다.

결론

ChatGPT Pro 플랜 및 O1 Pro 모드의 출시는 AI 언어 모델 활용에 있어 질적 전환을 의미합니다. 단순한 언어 모델을 넘어, 고도로 정교한 문제 해결 능력, 안정적인 성능, 연구급 신뢰성을 제공하는 새로운 표준을 제시하고 있습니다. 오랜 추론 시간, “4/4 reliability” 같은 엄격한 성능 지표, 다양한 벤치마크 테스트에서의 우수한 성능은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어 실제 연구, 개발, 산업 의사결정에 깊숙이 스며들 수 있음을 보여줍니다.

좋은 건 알지만 월 $200는 부담스러워서 저는 잠시 Pro사용은 고민해봐야겠어요 ㅎㅎ

Daniel Ortega의 X 게시글을 인용하면서 마무리 지어보겠습니다!!

“매달 200달러라는 비용이 그만한 가치가 있는지는 잘 모르겠지만, 그래도 OpenAI가 자신들의 기술에 투자하고 있다는 점은 보기 좋네요.” - Daniel Ortega

내일은 어떤 내용을 공유해줄지 궁금하네요 😎

• Previous
  [TREND] 트렌스포머 이후의 차세대 아키텍쳐: MoE, SSM, RetNet, V-JEPA
• Next
  [Day 2] Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 소개