ChatGpt 가 작년 11월에 공개되고 여러 버전들을 거치면서 현재의 4.0 단계까지 오면서 급격한 성장을 보였던건 ChatGpt 뿐만이 아니였습니다. 이를 기반으로 하는 수많은 오픈소스들이 ChatGpt 가 공개된지 불과 몇일 만에 등장해서 엄청난 양의 Star 를 끌어모으면 인기 몰이를 했습니다.
Github 에서 Star 를 받는 것은 쉬운일이 아닙니다. 대부분 엄청 유명한 일부 레포지토리들만 만개의 start 를 넘을 뿐 대부분의 레포지토리는 100개를 받기도 힘든 곳이 Github 입니다. 그런데 Gpt 기반의 오픈소스들은 이례적으로 수십만 Star 를 단시간에 모을 만큼 엄청난 파급력을 보여줬습니다.
오늘은 어떤 오픈소스들이 어떤 기능을 제공하면서 Star 를 끌어모았는지 알아보겠습니다.
GPT4ALL
가장 많은 레포를 차지하는 부분은 단연 "어떻게 하면 무료로 이것을 사용해볼까?" 라는 부분을 해결해준 레포들입니다.
아시다시피 무료로 쓰는 가장 간단한 방법은 본인의 컴퓨터에서 구동하는 것입니다.
모델을 컴퓨터에서 직접돌리기는 쉬운 작업은 아닙니다. 입력과 출력을 위한 처리와 AI 모델이 필요합니다.
gpt4All 는 무려 48000 개 이상의 Star 를 받은 오픈소스입니다. 직접 설정하기 힘든 문제를 클릭 몇번으로 할 수 있도록해줍니다. 그래서 컴퓨터 사양만 만족하다면, 다양한 모델을 직접 손쉽게 사용해볼 수 있고, 특유의 ChatGpt 스러운 UI 를 제공해줍니다.
대신 컴퓨터 사양을 사용하는 만큼 고품질의 모델은 상당히 느린속도를 체험할 수 도 있습니다.
( 일반적인 가정용 컴퓨터라면 돈을 내고 ChatGpt 를 쓰고 싶을 정도로 많이 느립니다. )
ChatGPT
무려 37000개 이상의 Star 를 받은 레포지토리로, 컴퓨터에서 돌리고는 싶지만 웹을 열기는 싫은 사람들을 위한 ChatGpt 비공식 프로그램입니다.
이 프로그램은 일반적인 방식으로 모델을 돌리는 것이 아니라 웹을 대신하는 대체제로 사용하는 프로그램입니다. 그래서 실행을 위해서는 웹상에 ChatGpt 를 로그인해줄 필요가 있습니다. 그럼 그 정보를 가지고 컴퓨터에서 ChatGpt 를 사용할 수 있도록 해줍니다.
또한, ChatGpt 와 거의 유사한 디자인을 구현했기때문에 이질감없이 편하게 사용하니 좋은 프로젝트입니다.
AutoGPT
대망의 AutoGPT 는 무려 143000 개의 Star 를 받은 오픈소스입니다. 거의 ChatGpt 계열의 혁신의 시작일 정도의 파급력을 가져왔습니다. AutoGPT 는 주어진 문제를 스스로 판단해서 연속된 일련을 작업을 만들고, 이것들을 순차적으로 진행하는 우리가 진정으로 미래의 기술이라고 생각하던 스스로 판단하는 AI 를 보여주었습니다.
AutoGpt 에서 레포지토리 올려놓은 시연 영상입니다. 보시면 하나의 명령을 스스로 판단해서 여러단계의 명령을 진행하는 것을 볼 수 있습니다. 직접 코드를 작성하거나 파일을 생성하는 듯 컴퓨터로서 할 수 있는 모든 기능을 스스로 진행합니다.
대신 명령어 한번이 하나의 call 이기 때문에 엄청난 양의 api 를 사용할 수 있다는 점이 아쉽긴 하지만, 충분히 다양한 활동을 할 수 있는 것에 대한 비용으로는 충분히 값어치 있습니다.
AutoGpt 가 등장하면서 이것과 비슷한 여러 레포지토리들도 등장했습니다.
GPT-Engineer
AutoGpt 계열이지만 개발에 특화된 무려 37000개의 Star 를 받은 Gpt-Engineer 가 있습니다.
개발자라는 특성에 특화된 만큼 사용방법도 조금 특이합니다. 개발에 필요한 내용을 미리 작성하여 Gpt-Engineer 에게 넘겨주면 AI 가 문서를 읽고, 그에 맞춰 어떤 설계를 해야하는 직접 고민합니다. 그리고 고민을 바탕으로 개발에 필요한 요소들을 나에게 다시 질문하는 진짜 개발자와 대화하는 느낌을 주는 AI 입니다.
받은 질문에 몇 번의 답변을 해주면 스스로 개발을 시작하고, 개발이 완료되면 실제로 동작하는 코드를 파일로 직접 볼 수 있도록 만들어 줍니다. 개발적 지식이 없는 분들도 손쉽게 가벼운 프로그램의 개발을 맡겨 볼 수 있겠습니다.
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