퍼플렉시티를 유료로 하면 여러가지 인공지능 모델중에서 골라서 사용할 수 있다는데, 그러면 회사업무나 일반 작업에서 우린 무엇을 골라야 할까?
유료화가 되면 뭔가 좋아질 수 있습니다. 퍼플렉시티 경우, 월간 5달러에 프로 Pro 즉, 유료화로 업그레이드 되는데, 다른 챗지피티나 제미나이에 비하여 매우 싼 편입니다. 퍼플렉시티의 유료 버전은 다음과 같은 특징적인 장점을 제공합니다.
퍼플렉시티 유료화 되면 향상되는 기능들
프로 검색 기능의 확장: 무료 버전에서는 4시간마다 5회로 제한되는 프로 검색을 300회 이상 사용할 수 있습니다. 당연하게도 돈을 주면 더 사용할 수 있다는 말이죠. 이를 통해 더 자세하고 맞춤화된 답변을 더 자주 받을 수 있습니다.
향상된 답변 품질: 프로 검색은 일반 검색보다 훨씬 더 많은 출처(약 30여 개)를 활용하여 더 상세하고 깊이 있는 정보를 제공합니다. 이게 중요한것인데, 사실 인공지능으로 나온 답변에 대하여, 우리는 완전히 믿을 수 있기까지는 앞으로 좀 더 개발이 되어야 할겁니다. 그런데, 확실히 현재 시점에서 더 많은 출처를 훑어서 나온 답변은 좋다고 볼 수 있으니, 유료 버전이 이런 장점은 있어야죠.
맥락에 맞는 세부 정보: 사용자의 구체적인 요구사항을 파악하여 그에 맞는 상세한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 고사양 노트북 선택 시 용도에 따른 맞춤형 조언을 제공합니다. 사용자의 의도를 파악하는데서 좀 더 구체적이라는 뜻입니다.
다양한 AI 모델 활용: 자체 LLM, GPT-4, Claude 2.1 등 다양한 AI 모델을 지원하여 더 폭넓은 정보 처리가 가능합니다. AI모델 자체에 대한 비교는 아래서 추가적으로 그 장단점을 알려드리겠습니다.
멀티미디어 참고 자료: 텍스트 답변 외에도 관련 이미지와 비디오 자료를 제공하여 정보의 이해도를 높입니다. 뜻을 알기쉽게 표현해야 쉽게 써먹을 수 있습니다. 그래서 유료가 좀 더 낫다는것입니다.
다단계 추론: 질문에 대해 더 깊이 있는 접근 방식을 취하며, 필요한 추가 정보를 자동으로 검색하여 제공합니다.
파일 업로드: PDF 파일을 무제한으로 업로드하고 분석할 수 있습니다. 무제한이란것에 요주의!
이미지 생성: 하루 50개의 답변을 시각화할 수 있는 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 정도면 충분합니다.
API 크레딧: 월 $5 상당의 API 크레딧을 제공합니다.
고급 수학 및 프로그래밍 기능: 복잡한 수학 문제와 프로그래밍 관련 쿼리에 대해 향상된 성능을 제공합니다. 업무나 금융, 혹은 회계 관련 보고서를 다룰 때 필요합니다.
주의: 만일 문서작업에 따른 전략을 원한다면, 퍼플렉시티는 다른 전략을 써야 합니다. 아래를 참고하세요.
퍼플렉시티 유료화시 가능 모델 장점 정리
계속 가볼까요? 위 항목 4번을 다시 한번 읽어보세요. 유료가 되면 다양한 AI 모델을 사용한다고 했는데 그럼 과연 어떤 용도에 우리는 어떤 목적으로 이 모델들을 골라서 써야 할까요?
우선 아래표가 개략적인 각 모델의 특징과 강점입니다.
| 모델 | 주요 특징 | 강점 |
|---|---|---|
| GPT-4o | – 128K 토큰 입력 컨텍스트 윈도우 – 2,048 토큰 최대 출력 – 지식 기준: 2023년 10월 |
– 일상적인 반복 코딩 작업에 적합 – 최신 지식 활용 가능 |
| Claude 3.5 Sonnet | – 200K 토큰 입력 컨텍스트 윈도우 – 4,096 토큰 최대 출력 – 지식 기준: 2024년 4월 |
– 일상적인 코딩 작업에 유연성과 속도 제공 – 대학원 수준의 추론 능력 – 뛰어난 코딩 실력 |
| Claude 3 Opus | – Claude 3.5 Sonnet보다 더 강력한 성능 | – 복잡한 작업 처리에 적합 – 더 깊이 있는 분석 가능 |
| Sonar Large | – 텍스트 기반 AI 모델 | – 특정 작업에 최적화된 성능 제공 |
| Sonar Huge | – Sonar Large보다 더 큰 규모의 모델 | – 더 복잡하고 대규모 작업에 적합 |
회사업무나 일반작업에 유리한 모델은?
만일 이 다양한 모델들을 회사업무와 관련하여 구분한다면, 어떤것을 사용하는것이 좋을까요?
GPT-4o: 일반 작업 및 코딩 관련 프로세스에 적합 큰 토큰 입력 창과 업데이트된 지식 기반
Claude 3.5 Sonnet : 복잡한 추론 및 전략기획 업무에 적합 높은 토큰 용량과 고급 추론 기능
Claude 3 Opus: 매우 복잡한 프로젝트 및 전략기획 계획 처리에 적합 Claude 3.5 Sonnet보다 향상된 성능
Sonar Large: 특정 운영 작업에 효과적이며 사전 정의된 특정 작업에 최적화됨. 일반적 회사 업무에 유리!
Sonar Huge: 대규모 작업 및 데이터가 많은 작업에 이상적이며 더 복잡하고 큰 작업시 유리
Sonar 모델의 장점
전반적으로 보아서 최신 견해로는
세일즈 포스 Salesforce와 같이 복잡한 시스템을 관리해야 하는 회사 업무의 경우, Sonar 모델이 특히 유용할 것으로 보입니다.
그 이유는 온보딩 시간을 단축하고, 작업 완료율을 높이며, 부서 간 협업을 개선하여 효율성을 향상시키는 기능을 제공하기 때문이죠. 이러한 기능은 프로세스를 간소화하고 전반적인 생산성을 개선하고자 하는 기업에게 매우 중요합니다.
따라서 회사 업무가 복잡한 시스템을 관리하거나 높은 수준의 협업이 필요한 경우 Sonar와 같은 모델이 가장 효율적입니다.
소나 라지 모델에 대하여
그렇다면 소나 라지 Sonar Large 모델은 퍼플렉시티 Perplexity AI에서 개발한 LLaMa 3 계열의 대형 언어 모델입니다. 이 모델의 주요 특징과 기능을 자세히 살펴보겠습니다. 업무에서 가장 활용도가 좋다는데, 왜 그러한지 알아봅니다.
소나 라지 모델 주요 특징
- 실시간 상호작용: ‘llama-3-sonar-large-32k-online’ 버전은 온라인 배포 모델로, 사용자와 실시간으로 대화할 수 있습니다.
- 향상된 성능: 이전 Perplexity 모델들보다 전반적인 성능이 개선되었습니다.
- 메모리 관리 개선: 장시간 대화에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 메모리 관리 기능이 향상되었습니다.
- 사용자 정의 시스템 역할: 특정 주제나 목적에 맞춰 대화를 진행할 수 있는 기능을 제공합니다.
소나 라지 모델 활용 사례
- 실시간 고객 서비스
예: 온라인 쇼핑몰에서 Sonar Large를 활용하여 고객의 질문에 즉시 답변하고, 제품 추천을 제공할 수 있습니다. - 콘텐츠 생성
예: 블로그 작성자가 Sonar Large를 사용하여 아이디어를 발전시키고, 글의 초안을 작성하는 데 도움을 받을 수 있습니다. - 교육 보조
예: 학생들이 복잡한 개념을 이해하는 데 어려움을 겪을 때, Sonar Large가 다양한 예시와 설명을 제공하여 학습을 돕습니다. - 데이터 분석 지원
예: 데이터 분석가가 대량의 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 과정에서 Sonar Large의 분석 능력을 활용할 수 있습니다.
소나 라지 모델의 한계점
- 메모리 제한: 장시간 대화 시 메모리 부족으로 성능이 저하될 수 있습니다.
- 시스템 프롬프트 인식 문제: 온라인 모델의 경우 시스템 프롬프트를 완벽히 인식하지 못하는 문제가 있습니다.
- 문서화 부족: 시스템 프롬프트 사용에 대한 상세한 문서가 부족한 상태입니다.
퍼플렉시티를 유료로하면 인공지능 모델을 선택할 수 있는데, 그렇다면 소나 라지 모델이 회사업무에는 매우 도움이 된다는 결론을 낼 수 있습니다.
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