점진적 발전, 비약적 도약은 아니다
GPT-4.5는 ChatGPT Pro 사용자에게 연구 미리보기로 제공됩니다. OpenAI는 이를 “현재까지 가장 지식이 풍부한 모델”이라고 홍보하지만, 초기 커뮤니케이션에서는 o1 또는 o3-mini와 같은 모델의 성능에 미치지 못할 수 있다고 경고했습니다. 이는 획기적인 발전보다는 개선 및 효율성에 중점을 두고 있음을 시사합니다.
향상된 기능, 세련된 상호 작용
사용자는 GPT-4.5에서 무엇을 기대할 수 있을까요? OpenAI는 다음과 같은 몇 가지 주요 영역에서 개선 사항을 강조합니다.
- 뛰어난 작문 능력: 이 모델은 더욱 유능한 작문 보조 도구로 설계되었습니다.
- 확장된 세계 지식: GPT-4.5는 실제 개념과 정보에 대한 더 넓은 이해를 가지고 있습니다.
- “세련된 개성”: OpenAI는 이 모델과의 상호 작용이 더 자연스럽고 직관적일 것이라고 주장합니다.
OpenAI는 패턴을 인식하고 연결을 도출하는 GPT-4.5의 능력을 강조하며, 이는 글쓰기, 프로그래밍, 실용적인 문제 해결과 같은 작업에 특히 적합합니다.
프론티어 모델이 아님: 차이점 이해
이러한 개선에도 불구하고 OpenAI는 GPT-4.5가 완전히 새로운 기능으로의 도약을 의미하지 않는다는 점을 분명히 합니다. 나중에 수정된 유출된 문서는 다음과 같은 추가적인 맥락을 제공했습니다.
“GPT-4.5는 프론티어 모델이 아니지만, OpenAI의 가장 큰 LLM이며 GPT-4의 계산 효율성을 10배 이상 향상시킵니다.”라고 문서는 밝혔습니다. “이전 추론 릴리스와 비교하여 7가지 새로운 프론티어 기능을 도입하지 않으며, 대부분의 준비 평가에서 o1, o3-mini 및 심층 연구보다 성능이 낮습니다.”
이러한 구별은 중요합니다. GPT-4.5가 규모와 효율성 측면에서 상당한 업그레이드이지만, “프론티어” 모델과 같은 방식으로 AI 기능의 경계를 넓히지는 않는다는 것을 시사합니다.
훈련 및 개발
보고서에 따르면 OpenAI는 GPT-4.5를 훈련하기 위해 o1 추론 모델(코드명 Strawberry)과 합성 데이터를 활용했습니다. OpenAI는 새로운 감독 기술과 확립된 방법의 조합을 확인했습니다.
- 지도 미세 조정(SFT)
- 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)
이는 GPT-4o 개발에 사용된 접근 방식과 유사합니다.
환각 감소 및 협업 개선
주목할 만한 개선 사항 중 하나는 환각 감소입니다. OpenAI에 따르면 GPT-4.5는 GPT-4o보다 환각을 덜 자주 일으키며 o1 모델보다 약간 덜 환각을 일으킵니다.
OpenAI 연구원 Raphael Gontijo Lopes는 협업에 중점을 두었다고 강조했습니다. “우리는 GPT-4.5를 더 나은 협력자가 되도록 조정하여 대화가 더 따뜻하고 직관적이며 감정적으로 미묘하게 느껴지도록 했습니다.” 그는 인간 테스터가 다양한 범주에서 GPT-4.5를 GPT-4o보다 높게 평가했다고 언급했습니다.
CEO의 관점: 한계 인정
OpenAI CEO Sam Altman은 X에 올린 글에서 GPT-4.5의 본질을 인정했습니다. “거대하고 비싼 모델”이며 “벤치마크를 깨뜨리지 않을 것”입니다. 이러한 솔직한 평가는 이 릴리스가 혁신적인 돌파구보다는 점진적인 발전에 관한 것임을 강화합니다.
출시 계획
GPT-4.5의 출시는 다음과 같은 단계별 접근 방식을 따릅니다.
- Pro 사용자: 연구 미리보기로 즉시 액세스.
- Plus 및 Team 사용자: 다음 주에 사용 가능할 것으로 예상됩니다.
- Enterprise 및 Edu 사용자: Plus 및 Team 사용자 이후에 액세스할 수 있습니다.
이 모델은 Microsoft의 Azure AI Foundry 플랫폼을 통해서도 사용할 수 있으며, Stability, Cohere 및 Microsoft 자체의 제품과 함께 제공됩니다.
정확도 및 환각 감소
OpenAI는 GPT-4.5의 향상된 정확도를 강조하며, 다른 모델에 비해 더 정확한 응답을 생성하고 환각을 덜 일으킨다고 주장합니다. 이는 대규모 언어 모델에서 지속적인 문제였던 환각(거짓 또는 터무니없는 정보 생성)을 해결하는 중요한 단계입니다.
미래 전망: GPT-5와 AGI로 가는 길
이전 보고에서는 OpenAI의 릴리스 타임라인을 제시했습니다. 2월 말까지 GPT-4.5, 5월 말에 GPT-5를 출시할 예정입니다. Altman은 GPT-5를 “많은 기술을 통합하는 시스템”이라고 설명했습니다. GPT-5는 12월에 OpenAI의 “12일간의 크리스마스” 발표에서 예고된 새로운 o3 추론 모델을 통합할 것으로 예상됩니다.
o3-mini는 이전에 출시되었지만 전체 o3 모델은 GPT-5 시스템을 위해 예약되어 있습니다. 이는 대규모 언어 모델을 결합하여 인공 일반 지능(AGI) 영역에 접근할 수 있는 보다 유능한 시스템을 만들려는 OpenAI의 더 넓은 비전과 일치합니다.
GPT-4.5 아키텍처 심층 분석
OpenAI가 자세한 기술 정보를 공개하지 않았지만, 사용 가능한 정보를 기반으로 GPT-4.5의 아키텍처에 대해 몇 가지 추론을 할 수 있습니다.
더 큰 매개변수 수: OpenAI의 “가장 큰 LLM”으로 설명되므로 GPT-4.5가 이전 모델보다 훨씬 더 많은 매개변수를 가질 것으로 추정하는 것이 합리적입니다. 이러한 증가된 용량은 향상된 지식 기반 및 추론 능력에 기여할 가능성이 높습니다.
최적화된 계산 효율성: 유출된 문서에서는 GPT-4에 비해 “10배 이상” 계산 효율성이 향상되었다고 언급했습니다. 이는 모델이 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 하는 아키텍처 개선을 시사하며, 잠재적으로 응답 시간이 빨라지고 에너지 소비가 감소할 수 있습니다.
향상된 어텐션 메커니즘: 패턴 인식 및 연결 도출에 대한 강조를 고려할 때 GPT-4.5가 어텐션 메커니즘의 발전을 통합했을 가능성이 높습니다. 이러한 메커니즘을 통해 모델은 입력 텍스트의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하여 보다 일관되고 문맥에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.
정제된 훈련 데이터: “새로운 감독 기술”의 사용은 훈련 데이터의 품질과 다양성이 향상되었음을 시사합니다. 여기에는 보다 전문화된 데이터 세트 통합, 합성 데이터 생성 활용 또는 기존 데이터를 필터링하고 정리하는 보다 정교한 방법 사용이 포함될 수 있습니다.
합성 데이터의 역할
GPT-4.5 훈련에 합성 데이터를 사용했다는 보고는 특히 주목할 만합니다. AI 모델 자체에서 생성된 합성 데이터는 다음과 같은 몇 가지 잠재적인 이점을 제공합니다.
데이터 부족 극복: 실제 데이터가 제한적이거나 얻기 어려운 영역에서 기존 데이터 세트를 보강하는 데 사용할 수 있습니다.
편향 해결: 합성 데이터는 실제 데이터 세트에 존재하는 편향을 완화하도록 신중하게 제작되어 보다 공정하고 공평한 AI 모델을 만들 수 있습니다.
가상 시나리오 탐색: 연구자가 실제 세계에서 드물거나 관찰할 수 없는 시나리오에 대해 모델을 훈련하여 예상치 못한 상황을 처리하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
그러나 합성 데이터 사용은 다음과 같은 우려도 제기합니다.
편향 증폭 가능성: 신중하게 제어하지 않으면 합성 데이터가 실수로 기존 편향을 증폭하거나 새로운 편향을 도입할 수 있습니다.
과적합 위험: 주로 합성 데이터로 훈련된 모델은 유사한 합성 데이터에서는 잘 수행되지만 실제 입력으로 일반화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
OpenAI의 합성 데이터 사용 접근 방식에는 이러한 위험을 완화하기 위한 신중한 검증 및 테스트가 포함될 가능성이 높습니다.
“세련된 개성”: 자세히 살펴보기
GPT-4.5가 “세련된 개성”을 가지고 있다는 OpenAI의 주장은 흥미롭습니다. 이는 모델의 상호 작용을 보다 매력적이고 자연스러우며 감정적으로 지능적으로 만들기 위한 노력을 시사합니다. 여기에는 다음과 같은 몇 가지 기술이 포함될 수 있습니다.
대화 데이터에 대한 미세 조정: 언어, 어조 및 사회적 신호의 뉘앙스를 더 잘 이해하기 위해 대규모 인간 대화 데이터 세트에 대해 모델을 훈련합니다.
감성 지능 모델 통합: 인간의 감정을 인식하고 반응하도록 설계된 특수 모델을 통합하여 GPT-4.5가 그에 따라 의사 소통 스타일을 조정할 수 있도록 합니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습: 인간 피드백을 사용하여 더 자연스럽고 매력적이며 공감하는 것으로 인식되는 응답에 보상합니다.
목표는 순전히 기능적인 상호 작용을 넘어 연결감과 친밀감을 조성하는 보다 인간적인 대화 경험을 만드는 것입니다.
다양한 사용자 그룹에 대한 시사점
GPT-4.5의 단계별 출시는 다양한 사용자 그룹에 대해 서로 다른 의미를 갖습니다.
Pro 사용자: 얼리 어답터로서 Pro 사용자는 모델의 기능을 실험하고 OpenAI에 피드백을 제공할 기회를 갖습니다. 이 피드백은 모델의 추가 개발을 형성하는 데 중요합니다.
Plus 및 Team 사용자: 이러한 사용자는 글쓰기, 코딩 및 연구와 같은 일상적인 작업에서 GPT-4.5의 향상된 성능과 세련된 상호 작용 스타일의 이점을 누릴 수 있습니다.
Enterprise 및 Edu 사용자: 이러한 사용자의 경우 향상된 정확도와 감소된 환각은 전문적이고 교육적인 환경에서 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하는 데 특히 중요할 수 있습니다.
Microsoft Azure AI Foundry 사용자: 이 플랫폼에서 GPT-4.5를 사용할 수 있게 되면 개발자와 연구자가 모델에 더 쉽게 접근할 수 있어 혁신과 새로운 AI 기반 애플리케이션 생성을 촉진합니다.
더 넓은 맥락: OpenAI의 전략
프론티어 모델은 아니지만 GPT-4.5의 출시는 반복적인 개발과 AGI를 향한 점진적인 발전을 위한 OpenAI의 더 넓은 전략에 부합합니다. 점진적인 개선 사항을 발표함으로써 OpenAI는 다음을 수행할 수 있습니다.
사용자 피드백 수집: 실제 사용 및 피드백을 기반으로 모델을 지속적으로 개선합니다.
기대치 관리: 과대 광고를 피하고 각 릴리스에 대한 현실적인 기대치를 설정합니다.
경쟁 우위 유지: 빠르게 발전하는 AI 분야에서 앞서 나갑니다.
미래의 돌파구를 위한 준비: GPT-5와 같은 보다 중요한 발전을 위한 기반을 마련합니다.
이러한 접근 방식은 다른 일부 AI 회사의 “빅뱅” 릴리스와 대조되며, 점점 더 강력해지는 AI 시스템을 개발하고 배포하는 데 있어 보다 신중하고 측정된 접근 방식을 제안합니다. 초점은 가능한 것의 경계를 넓히는 것뿐만 아니라 안전, 신뢰성 및 사용자 만족도를 보장하는 데 있습니다.
GPT-4.5와 같은 모델의 개발 및 배포는 많은 질문을 제기합니다.
- 모델에 “세련된 개성”이 있는지 어떻게 측정할 수 있습니까?
- 환각을 덜 일으키는 모델의 의미는 무엇입니까?
- 프론티어 모델이 아닌 모델을 출시하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
이것들은 모두 좋은 질문이며, 명확한 답은 없습니다.