GPT-4의 새로운 기능 "함수 호출(function calling)"의 중요성과 기대효과

GPT-4은 "함수 호출(function calling)"이라는 새로운 기능을 도입하여 외부 도구를 활용할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 GPT 모델이 필요한 경우 외부 코드, 데이터베이스 또는 API를 호출할 수 있도록 합니다. 이러한 도구 호출은 GPT 모델의 능력을 크게 향상시켜줍니다.

GPT 모델은 기존에는 도구 사용 방법을 알지 못했기 때문에 제한적인 기능만을 가지고 있었습니다. 하지만 이제 GPT API에 포함된 "함수 호출" 업데이트를 통해 GPT 모델은 필요한 도구를 사용할 수 있게 되었습니다. 각 함수는 GPT 모델이 필요한 도구를 선택하여 사용할 수 있도록 합니다. 이는 GPT 모델이 자신이 원하는 것을 요청하고 얻을 수 있도록 해주는 강력한 업그레이드입니다.

함수 호출은 GPT 모델의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, GPT 모델은 수학 계산에 약하거나 개인 데이터에 접근할 수 없는 등의 제한이 있었습니다. 하지만 이제 GPT 모델은 어려운 질문에 대한 도움을 받기 위해 도구를 사용하도록 스스로 판단할 수 있습니다.

 

이러한 기능은 두 가지 큰 이유로 중요합니다. 첫째, GPT 모델의 능력이 크게 향상됩니다. 둘째, 이 기능은 오픈 소스 라이브러리의 일부 기능을 대체할 수 있습니다.

함수 호출을 사용하면 GPT 모델이 날씨 확인, 주식 가격 조회, 회사 데이터베이스 검색, 이메일 전송 등과 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 프로그래머는 이러한 기능을 GPT에게 도구로 제공하기만 하면 됩니다. GPT 모델은 주어진 작업을 완료하기 위해 필요한 도구를 지능적으로 사용할 것입니다.

이 기능은 단순히 일회성 호출에만 유용한 것은 아닙니다. "에이전트(agent)"라 불리는 작업 지향형 언어 모델에도 매우 유용합니다. 에이전트는 특정 작업과 필요한 도구 세트를 함께 제공받아 실행되는 모델입니다. 이전에는 이러한 에이전트를 구축하기 위해 많은 사용자 정의 코드나 오픈 소스 라이브러리를 사용해야 했습니다. 그러나 함수 호출 업데이트로 인해 간단한 에이전트를 쉽게 구축할 수 있으며 이전 세대보다 빠르고 더 안정적으로 작동합니다.

하지만 이러한 업데이트는 오픈 소스 라이브러리에게는 좀처럼 곤란한 문제를 야기할 수 있습니다. 인프라 레이어에서 개발 중인 회사에게는 큰 고민거리가 생깁니다. 개발한 기능이 OpenAI의 새로운 기능 업데이트로 인해 금방 사라지거나 사용되지 않게 될 수 있기 때문입니다. 이에 대한 대응으로 OpenAI가 구현하지 않을 기능을 개발하거나 OpenAI가 기능을 구현하기 전에 새로운 아이디어를 계속해서 구현하는 방향으로 나아갈 수 있습니다.

이는 어려운 게임이지만 Langchain과 같은 라이브러리가 이 문제에 대처하는 방법을 살펴볼 가치가 있습니다. Langchain은 OpenAI API를 직접 사용하는 대신 개발자들이 주로 Langchain을 통해 OpenAI API를 사용하는 경우가 많습니다. 그러므로 Langchain이 OpenAI가 제공하는 새로운 기능을 신속하게 구현하면 해당 라이브러리를 계속 사용할 가능성이 높습니다.