네이버 클라우드 CEO 김유원 대표는 클로바X를 만든 이유에 대해 이렇게 이야기했다. '네이버도 구글과 같은 검색엔진으로서의 위기감을 갖고 있다. 그러한 절박함에서 LLM에 대한 연구가 반드시 필요했다' 순수 검색 엔진만으로는 미래에 승부가 날 수 없다는 판단에 LLM 연구를 시작했다는 것이다.
그도 그럴 것이 점점 사람들은 내가 '서칭한다'는 것이 시간 낭비라고 인식하고 있다는 것이다. 네이버 클라우드 CEO가 세계지식포럼에서 어떤 말을 했는지 일일이 기사 찾아보면서 어떤 말 했는지 눈에 불을 켜고 찾아볼 필요 없이 그냥 GPT에 '세계지식포럼에서 네이버 클라우드 CEO가 했던 말을 상세히 알려줘' 한 문장이면 그 어떤 누구보다 자세히 찾아주니까.
LLM 이란?
LLM은 Large Language Model의 약자로, 초대형 언어 모델을 의미한다.
LLM은 자연어 처리(NLP) 기술을 바탕으로, 사람의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 가진 인공지능 모델을 가리킨다.
ChatGPT, 클로바 X 등이 대표적인 LLM에 속한다.
그래서 2023년 8월 24일, 클로바X는 베타버전으로 처음 선보이게 되었다. 사실 첫 시장 반응은 썩 좋지 못 했던 걸로 알고 있다. 대놓고 '국내 시장'만을 노린다는 마인드로 '한국어 처리 능력'을 앞세웠지만 처리 응답의 정확도가 좋지 못했기 때문이다. 그리고 당시 비교 대상인 LLM 모델의 선두주자 Chat GPT의 성능이 월등했기 때문에 더욱 차이나 보일 수밖에 없었다.
그렇다면 지금 현재, 4o 버전까지 나온 Chat GPT와의 성능 대결을 펼쳤을 때, 차이가 많이 날까? 몇 가지 동일한 질문을 던지고, 그 차이를 한번 살펴보겠다. 최대한 한국 상황에 맞춘 질문을 던져보겠다.
Q1.
최근 부동산 시장 상황에 대해 정부가 발표한 정책 중 주요 내용을 요약해 줘.
일반인에게 이해하기 쉽게 설명해 줄 수 있어?
대체로 비슷한 내용을 이야기해줬지만, 일단 한눈에 봐도 Chat gpt의 더 상세하게 알려준다는 것을 알 수 있다. 그리고 눈에 띄는 차이는 바로 출처다. Chat gpt는 다양한 출처를 활용해서 요약해 줬고, 클로바X는 단 하나의 출처만 참고했다. 다른 질문을 해보자.
Q2.
서울과 부산에서 자취하는 대학생이 자주 찾는 맛집이나 카페를 몇 곳 추천해 줘.
각 도시의 차이점도 설명해 줄래?
Chat gpt는 도시 안 세부 지역을 나눠 각 지역마다 두 곳의 맛집을 추천해 줬지만 설명이 다소 부실했다. 도시별 차이점은 클로바 X가 훨씬 더 상세히 알려줬다. 확실히 한국에 대한 이해도는 클로바X가 조금 더 높은 듯했다. 마지막 질문을 해보자.
Q3.
회사에서 프로젝트를 기획하고 있는데,
한국에서 자주 쓰이는 온라인 마케팅 전략과 그 성공 사례를 알려줄래?
내 개인적인 생각은, Chat gpt가 압도적인 성능 차이를 보여줬다고 생각한다. 기본적으로 사용자가 이해하기 쉽도록, 또 읽기 쉽도록 배려한 부분들도 느껴지고, 또한 내용적인 면에서도 훨씬 더 상세하고 이해하기 쉽게 대답했다고 생각한다. 또한 예시도 비교적 최근 사례를 들면서 참고하기 훨씬 더 좋았다고 볼 수 있다. (스타일난다를 얘기하는 건.. 20년 전 마케팅 사례를 참고하라는 건데.. 많이 아쉬웠다.)
일단 클로바 X는 무료다. 현재 내가 Chat gpt 유료 결제금액 20달러(약 28,000원)를 내고 이용하고 있다는 걸 생각하면 꽤나 쓸만한 AI라고는 볼 수 있다. 하지만 Chat gpt를 이미 쓰고 있는 나로선 과연 클로바 X로 갈아탈 만큼 이 사이트에 매력을 느낄 수 있을까? 그래도 우리가 구글보다 네이버를 더 익숙해하고 편함을 느끼는 것처럼, 성능이 더 좋아지고, 한국인 맞춤 서비스를 많이 제공한다면 또 모를 것이다. 생각보다 '완전 별로네!'는 아니었고, 그래도 LLM 모델을 활용하지 않았던 유저라면 그래도 써볼 만하지 않을까.
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