아마도 여러분은 유명한 ChatGPT에 대해 알고 계실 것입니다. 또한 Claude, Reka 또는 Meta AI와 같은 다른 훌륭한 채팅봇에 대해서도 알고 계실 것입니다. 하지만 여러분이 놓치고 있을 수 있는 꽤 멋진 채팅봇이 있습니다: 무료이며 오픈 소스이고 특정 작업에서는 ChatGPT보다 더 뛰어날 수 있습니다 - 이미지 생성, 문서 구문 분석, 동영상 편집 등.
HuggingChat은 ChatGPT의 오픈 소스 대안입니다. Hugging Face 팀이 만들었으며, 오픈 소스 AI 연구자와 개발자들에게 이미 사랑받고 있는 플랫폼입니다. 페이월, 번거로운 계정 가입, 데이터 처리에 대한 걱정 없이 대화형 AI를 찾고 계신다면 HuggingChat이 바로 그것을 제공하고 있습니다 - 그리고 무료라는 것도 말씀드렸죠?
일반적인 경우와 달리, HuggingChat은 사용자가 텍스트 생성 기능을 위해 다양한 오픈 소스 AI 모델 중에서 선택할 수 있습니다. Llama 3.1 70B, Nvidia의 Nemotron 70B(일부 벤치마크에서 GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet를 능가), Llama 3.2 Vision, Cohere의 Command R Plus(대화형 상호작용과 장기 문맥 작업을 위해 고안됨) 등 8개의 최고의 오픈 소스 LLM을 지원합니다.
표면적으로 HuggingChat과 ChatGPT는 유사한 기능을 제공하는 것 같습니다. 일상적인 대화부터 심도 있는 기술 지원까지 다양한 용도로 설계되어 있습니다. 하지만 조금 더 깊이 들여다보면 상당한 차이점을 발견할 수 있습니다.
내가 먼저 분석한 것은 두 채팅봇의 텍스트 기능의 다양성입니다. HuggingChat에서는 사용자가 다양한 개발자가 만든 8개의 다른 LLM 중에서 선택할 수 있습니다. 각각의 기술과 사용 사례가 다릅니다. GPT-4o는 모든 것에 뛰어날 수 있지만, 이 AI 모델들은 사용자의 필요에 맞게 특화되어 있습니다. 예를 들어 Nemotron은 복잡한 추론 작업에 뛰어나고 Llama 3.1은 창의적인 글쓰기에 더 적합합니다.
반면 ChatGPT Plus 사용자는 OpenAI의 모델만 선택할 수 있으며, 이는 회사의 지침과 작성 스타일에 따릅니다. 현재 사용자는 GPT-4o(더 창의적)와 OpenAI o1(추론 기술에 더 특화) 중에서만 선택할 수 있습니다.
어시스턴트는 또 다른 비교 가능한 기능입니다. OpenAI의 맞춤형 GPT와 유사하지만 더 유연합니다. 이 어시스턴트는 일상적인 대화부터 특정 AI 쿼리까지 다양한 작업을 위한 전문 에이전트 역할을 합니다.
HuggingChat은 ChatGPT보다 훨씬 더 다양하며, 상당히 인상적인 도구를 추가할 수 있습니다. 채팅봇에게 웹 브라우징, URL 가져오기, Flux를 사용한 이미지 생성(현재 최고 수준의 이미지 생성기), 음성 복제 또는 RAG(검색 보조 생성)를 위한 문서 구문 분석 기능을 부여할 수 있습니다.
반면 ChatGPT의 맞춤형 GPT는 단순성이 장점입니다. 간단한 언어로 사용자 정의 AI 도우미를 조정할 수 있으며, ChatGPT가 에이전트를 맞춤화하여 성능을 높일 수 있습니다.
따라서 사용자의 유형과 원하는 작업에 따라 이 점수를 부여할 수 있습니다.
HuggingChat을 차별화하는 것은 Community Tools 기능입니다. 이 기능을 통해 사용자는 다양한 도구를 언어 모델(LLM)에 직접 연결할 수 있어 기능이 크게 향상됩니다. 이 기능을 통해 사용자는 Hugging Face spaces에서 개발된 맞춤형 모델을 만들고 활용할 수 있어 채팅 경험에 다양한 기능을 통합할 수 있습니다.
따라서 사용자는 텍스트 생성 이상의 많은 작업을 할 수 있습니다. 사용자가 활성화할 수 있는 도구가 30개 이상 있습니다.
가장 흥미로운 것들 중에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
OpenAI는 이와 다르게 행동합니다. 대신 모든 것을 자체 인터페이스에 포함시키며, 사용자는 호출하는 모델에 따라 특정 기능을 활성화할 수 있습니다. 예를 들어 GPT-4o와 함께 문서 파서를 제공하지만 OpenAI o1에서는 제공하지 않으며, DALL-E 3와의 기본 통합을 통해 이미지를 생성할 수 있고 Google Drive 통합을 제공하지만 HuggingChat은 지원하지 않습니다.
요약하면, HuggingChat이 훨씬 더 다양하지만 OpenAI의 접근 방식은 더 간단한 경험을 제공합니다. 사용자는 아무것도 활성화할 필요가 없으며, 채팅봇에게 무언가를 요청하기만 하면 그에 따라 행동(또는 거부)합니다.
좋은 소식은 HuggingChat 사용이 상당히 간단하다는 것입니다. 무료(이것도 말씀드렸죠?)이며 오픈 소스이고 계정을 만들지 않아도 됩니다 - 물론 대화를 저장하고 싶다면 계정을 만들 수 있습니다. Hugging Face에 따르면 계정이 필요하지만 우리는 계정 없이도 문제 없이 접속할 수 있었습니다. 그렇게 쉽습니다... 하지만 사용에 약간의 제한이 있을 것입니다.
해야 할 일은 huggingface.co/chat를 방문하여 오픈 소스 AI 옵션 목록에서 모델을 선택하는 것뿐입니다. 인터페이스는 직관적입니다. 입력 텍스트 상자가 전부이며 복잡한 메뉴나 숨겨진 기능은 없습니다. 입력하면 HuggingChat이 응답하고 대화가 자연스럽게 흘러갑니다.
계정을 만드는 것도 좋은 생각입니다. 이를 통해 로컬에서 실행할 수 있는 새로운 모델에 액세스할 수 있습니다. 또한 마음에 드시면 월 9달러의 Pro 계정을 구독하여 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 이렇게 하면 향후 기능에 대한 조기 액세스, 사용량 할당 5배 증가, 더 높은 GPU 대기열 우선순위, 일부 소셜 미디어 혜택, 프로필 사진에 착용할 수 있는 귀여운 뱃지 등의 혜택을 받을 수 있습니다.
기본적으로 HuggingChat은 Llama-3.1-70B-Instruct로 시작합니다. 다른 모델을 사용하려면 "Current Model"이라는 탭 옆의 바퀴 모양 버튼을 클릭하세요.
그러면 왼쪽에서 새 모델을 선택하고 오른쪽 부분의 버튼을 클릭하여 새 채팅을 시작할 수 있는 팝업 창이 열립니다.
사용자가 새 채팅 시작 버튼을 클릭하면 팝업이 닫히고 UI가 초기 화면으로 돌아가며 채팅봇이 새 상호작용을 시작할 준비가 됩니다.
그리고 이것이 전부입니다. 이제 모델과 대화할 수 있습니다.
새 어시스턴트를 선택하려면 왼쪽 하단 메뉴에서 해당 옵션을 선택해야 합니다. 그러면 새 섹션이 열리며 사용자가 선호하는 어시스턴트를 선택할 수 있습니다.
단, 일부 어시스턴트는 모든 LLM과 호환되지 않으므로 어시스턴트를 탐색한 다음 호환되는 LLM을 선택하거나 모델을 선택한 다음 호환되고 사용 가능한 옵션에서 어시스턴트를 선택하시기 바랍니다.
이를 위해 "Assistants" 제목 아래의 상자를 클릭하고 LLM을 선택하면 됩니다.
더 깊이 들어가서 사용자 정의 어시스턴트를 구축하려면(기본적으로 OpenAI의 맞춤형 GPT의 오픈 소스 버전) 오른쪽 상단의 "Create Assistant" 버튼을 클릭하세요. 그러면 OpenAI의 맞춤형 GPT 인터페이스와 유사한 창이 열립니다:
각 필드의 역할은 다음과 같습니다:
"Avatar"는 캐릭터를 나타내는 썸네일입니다. ChatGPT와 달리 채팅봇에게 직접 생성하도록 요청할 수 없으며 대신 수동으로 사진을 업로드해야 합니다.
"Name"은 어시스턴트의 이름입니다.
"Description"은 어시스턴트의 프로그래밍 목적에 대한 간단한 설명입니다. 이를 통해 다른 사용자들이 사용자의 창작물이 자신의 요구사항에 적합한지 알 수 있습니다.
"Model"은 주의가 필요한 필드입니다. 이는 어시스턴트의 행동을 구동할 LLM
