는 것입니다. 곡선 아래 면적이 클수록 모델의 성능이 더 좋습니다. 이 영역은 표의 범례에 표
시됩니다.
GPT
-
4o
의 경우
0
.
9888
이고,
GPT
-
4o
미니의 경우는
0
.
9871
로
GPT
-
4o
가 조
금 더 성능이 좋습니다.
NOTE
아마존 리뷰에서 사용된 데이터셋은 분류하기 비교적 쉽습니다. 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰는 감정을 나
타내는 전형적인 텍스트로 명확하게 식별됩니다. 그래서 매우 어려운 분류 문제는 아닙니다. 두
LLM
이 얻은 결과는 정
말 좋습니다.
다음 절에서는 오픈
AI
API
를 사용해 애플리케이션을 구축할 때 고려해야 할 다양한 사항들에
대해 논의합니다. 비용 관리,
LLM
통합으로 인한 취약성이나 일반적으로
API
를 호출한 뒤 지
연이나 실패를 처리하는 방법도 소개합니다.
3.5
비용 관리
솔루션을 구축할 때 비용을 고려하지 않는 게 더 좋아 보일 수 있습니다. 오픈
AI
는 버전마다
더 긴 컨텍스트, 더 강력한 기능 등을 지원하지만, 사용료가 더 비싸기도 합니다. 멋진 효과를
가진 솔루션을 만들겠다는 생각에 간단한 나머지 다른 방법이 있다는 사실을 잊기 쉬우나, 구
축이 더 오래 걸리는 방법이 더 저렴할 수도 있습니다. 이 도서는
GPT
모델을 이용한 애플리
케이션 개발을 다루지만 비용
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