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OpenAI의 ChatGPT는 지난 몇 년간 놀라운 발전을 거듭해왔습니다. 초기 GPT-3 모델부터 최신 GPT-5까지, 각 버전은 독창적인 기능과 성능 향상을 제공했습니다. 이번 포스팅에서는 각 모델의 주요 특징과 발전 과정을 상세히 살펴보겠습니다.
GPT-3: 거대한 언어 모델의 시작
혁신적인 규모와 아키텍처
GPT-3는 2020년 6월 출시되어 AI 언어 모델의 새로운 지평을 열었습니다. 1,750억 개의 매개변수를 보유한 이 모델은 당시 가장 거대한 신경망 모델이었으며, 16비트 정밀도로 350GB의 저장 공간을 필요로 했습니다.
GPT-3는 총 8가지 크기로 제공되었으며, 125M부터 175B 매개변수까지 다양한 규모로 구성되었습니다. 가장 큰 GPT-3 모델은 96개의 어텐션 레이어를 사용했으며, 각 레이어는 96개의 128차원 헤드로 구성되어 있었습니다.
제로샷 및 퓨샷 학습의 혁신
GPT-3의 가장 혁신적인 특징은 제로샷 학습과 퓨샷 학습 능력이었습니다. 사용자는 특별한 훈련 없이도 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있었으며, 간단한 프롬프트만으로도 높은 품질의 텍스트를 생성할 수 있었습니다. 이는 기존의 감독 학습 모델과 달리 라벨링된 데이터 없이도 언어를 이해할 수 있는 능력을 보여주었습니다.
컨텍스트 윈도우와 성능 특징
GPT-3는 2,048개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공했으며, 이는 약 1,500단어 정도의 길이에 해당했습니다. 모델의 성능은 모델 크기, 데이터셋 크기, 연산량에 따라 파워로(power-law) 형태로 확장되는 특성을 보였습니다.
GPT-3.5: 채팅 최적화와 성능 개선
GPT-3.5 Turbo의 등장
GPT-3.5 Turbo는 GPT-3와 GPT-4 사이의 중간 모델로 등장했습니다. 이 모델은 채팅 상호작용에 최적화되었으며, GPT-3 대비 10배 저렴한 비용으로 제공되었습니다. 특히 text-davinci-001 모델 대비 상당한 비용 절감을 실현했습니다.
향상된 기능과 세부 모델들
GPT-3.5-turbo-0301과 같은 세부 버전들은 향상된 성능, 파인튜닝 기법, 업데이트된 데이터, 개선된 언어 이해 능력을 제공했습니다. 이 모델들은 2021년 9월까지의 데이터를 기반으로 훈련되어 더욱 최신 정보를 제공할 수 있었습니다.
GPT-3.5 Turbo-1106은 16K 컨텍스트 윈도우를 제공했으며, 개선된 지시 수행 능력과 성능을 보여주었습니다. 이 버전은 특히 개발자들이 더 안정적인 성능을 얻을 수 있도록 재시도 메커니즘과 지수 백오프 기능을 지원했습니다.
GPT-4: 멀티모달 AI의 새로운 차원
혁신적인 멀티모달 기능
GPT-4는 2023년 출시되면서 AI 모델의 새로운 표준을 제시했습니다. 가장 주목할 만한 발전은 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 입력 처리 능력이었습니다. 이를 통해 시각적 콘텐츠에 대한 설명, 차트 분석, 다이어그램 해석 등이 가능해졌습니다.
확장된 컨텍스트 윈도우와 향상된 추론 능력
GPT-4는 32,000개 토큰의 대폭 확장된 컨텍스트 윈도우를 제공했습니다. 이는 GPT-3의 16배에 달하는 크기로, 최대 25,000단어에 이르는 긴 텍스트 분석과 생성이 가능해졌습니다. 또한 강화된 맥락 이해 능력과 인간 피드백 강화 학습(RLHF)을 통해 더욱 정확하고 적절한 응답을 제공했습니다.
GPT-4 Turbo: 최적화된 성능과 경제성
대폭 확장된 컨텍스트 처리 능력
GPT-4 Turbo는 2023년 11월 발표된 GPT-4의 향상된 버전입니다. 가장 큰 개선사항은 128,000개 토큰의 거대한 컨텍스트 윈도우였습니다. 이는 GPT-4보다 4배 증가한 크기로, 약 300페이지에 해당하는 텍스트를 처리할 수 있게 되었습니다.
향상된 기능과 경제적 효율성
GPT-4 Turbo는 향상된 제어 기능과 다중 함수 호출 지원을 통해 개발자들이 더욱 정교한 응용 프로그램을 구축할 수 있게 되었습니다. 지식 데이터 기준점도 2023년 12월로 업데이트되어 더욱 최신 정보를 제공했습니다.
비용 면에서도 큰 개선이 있었습니다. 입력 토큰당 $10.00, 출력 토큰당 $30.00(백만 토큰 기준)로 제공되어 경제적 효율성이 크게 향상되었습니다. 최대 출력 토큰은 4,096개로 제한되어 있지만, 방대한 입력을 처리할 수 있는 능력을 갖추었습니다.
GPT-4o (Omni): 통합된 멀티모달 경험
진정한 옴니 모달 통합
GPT-4o는 'omni'(옴니)의 줄임말로, 텍스트, 음성, 이미지, 비디오를 하나의 모델에서 통합 처리하는 혁신적인 기능을 선보였습니다. 이는 종단간(end-to-end) 훈련을 통해 모든 입력과 출력이 동일한 신경망에서 처리되는 방식입니다.
실시간 음성 처리와 향상된 성능
GPT-4o는 음성 입력에 대해 최소 232밀리초, 평균 320밀리초로 응답할 수 있어, 인간의 대화 반응 시간과 유사한 수준을 보여줍니다. 영어 텍스트와 코딩 작업에서는 GPT-4 Turbo와 동등한 성능을 보이면서도, 비영어권 언어 작업과 비전 작업에서 뛰어난 성능을 발휘했습니다.
비용 효율성과 속도 개선
GPT-4o는 API 사용 시 GPT-4 Turbo 대비 50% 저렴한 비용을 제공하면서도 훨씬 빠른 처리 속도를 자랑합니다. 또한 GPT-4o mini라는 경량화 버전도 제공되어, GPT-3.5 Turbo보다 뛰어난 성능을 약 60%의 비용으로 이용할 수 있습니다.
GPT-5: PhD 수준의 전문가 AI
획기적인 지능 수준의 향상
2025년 8월 출시된 GPT-5는 OpenAI CEO 샘 알트만이 "PhD 수준의 전문가"라고 표현할 정도로 혁신적인 성능을 보여줍니다. 알트만은 "GPT-3는 고등학생 수준, GPT-4는 대학생 수준이었다면, GPT-5는 진정한 박사급 전문가와 대화하는 것 같다"고 설명했습니다.
세계 최고 수준의 성능 지표
GPT-5는 다양한 벤치마크에서 세계 최고 수준(SOTA)의 성능을 기록했습니다:
- 수학 분야: AIME 2025에서 도구 없이 94.6%의 성과
- 코딩 분야: SWE-bench Verified에서 74.9%, Aider Polyglot에서 88%
- 멀티모달 이해: MMMU에서 84.2%
- 의료 분야: HealthBench Hard에서 46.2%
- GPQA 과학 추론: 확장된 추론 모드에서 88.4%
통합된 라우팅 시스템과 전문 분야 최적화
GPT-5의 가장 주목할 만한 특징은 내장된 라우터 시스템입니다. 이 시스템은 복잡한 질문이나 'think hard'와 같은 프롬프트를 받으면 자동으로 추론 모델로 전환하여 더욱 정교한 분석을 제공합니다.
특히 코딩 분야에서 세계 최고 수준의 성능을 자랑하며, 글쓰기, 의료, 기타 다양한 영역에서 탁월한 능력을 보입니다. Microsoft와의 협력을 통해 GitHub Copilot에도 통합되어 개발자들이 더 복잡하고 긴 코딩 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
향상된 안전성과 지시 수행 능력
GPT-5는 이전 모델들보다 현저히 낮은 환각(hallucination) 오류율과 강화된 AI 안전 프로필을 자랑합니다. 또한 복잡한 다단계 요청 처리, 도구간 협업, 컨텍스트 변화 적응 등의 에이전트 도구 사용 능력이 크게 향상되어 더욱 신뢰할 수 있는 업무 수행이 가능해졌습니다.
특별 추론 모델들: o1과 o3-mini
GPT-o1: 체인 오브 소트 추론
GPT-o1은 체인 오브 소트(Chain of Thought) 추론에 특화된 모델로, 복잡한 수학 및 과학 문제 해결에서 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 AIME에서 83%의 높은 성과를 기록했으며, 인간 PhD 수준을 넘어서는 GPQA 점수를 달성했습니다.
GPT-o3-mini: 조절 가능한 추론 강도
GPT-o3-mini는 조절 가능한 추론 강도를 제공하는 경량 모델입니다. 높은 강도 모드에서는 더 큰 모델들과 비교할 만한 성능을 보이면서도 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
전체 모델 비교표
|
모델명 |
출시년도 |
컨텍스트 윈도우 |
최대 출력 토큰 |
주요 특징 |
입력 모달리티 |
API 비용 (백만토큰당) |
특화 분야 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-3 | 2020 | 2,048 | 2,048 | 제로샷/퓨샷 학습 | 텍스트 | - | 일반 텍스트 생성 |
| GPT-3.5 Turbo | 2022 | 4,096 | 4,096 | 채팅 최적화, 비용 효율성 | 텍스트 | $1.5/$2.0 | 대화형 응답 |
| GPT-3.5 Turbo-1106 | 2023 | 16,384 | 4,096 | 향상된 지시 수행 | 텍스트 | $1.0/$2.0 | 개선된 대화 |
| GPT-4 | 2023 | 32,768 | 8,192 | 멀티모달 (텍스트+이미지) | 텍스트, 이미지 | $30.0/$60.0 | 시각적 분석 |
| GPT-4 Turbo | 2023 | 128,000 | 4,096 | 대용량 컨텍스트, 비용 효율성 | 텍스트, 이미지 | $10.0/$30.0 | 긴 문서 처리 |
| GPT-4o | 2024 | 128,000 | 4,096 | 옴니모달 (텍스트+음성+이미지+비디오) | 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 | $5.0/$15.0 | 실시간 멀티모달 |
| GPT-4o mini | 2024 | 128,000 | 16,384 | 경량화, 고속 처리 | 텍스트, 이미지 | $0.15/$0.6 | 비용 효율적 작업 |
| GPT-o1 | 2024 | 128,000 | 32,768 | 체인 오브 소트 추론 | 텍스트, 이미지 | 높음 | 복잡한 추론 |
| GPT-o3-mini | 2024 | 128,000 | 65,536 | 조절 가능한 추론 강도 | 텍스트 | 중간 | 효율적 추론 |
| GPT-5 | 2025 | - | - | PhD 수준, 자동 라우팅 | 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 | - | 전문가급 업무 |
성능 벤치마크 비교
|
모델명 |
MMLU 점수 |
MATH 점수 |
GPQA 점수 |
코딩 성능 |
특화 영역 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-3 | ~43% | ~5% | - | 기초 수준 | 텍스트 생성 |
| GPT-3.5 Turbo | ~70% | ~23% | - | 중급 수준 | 일반 대화 |
| GPT-4 | ~86% | ~42% | ~36% | 고급 수준 | 멀티모달 이해 |
| GPT-4 Turbo | ~86% | ~42% | ~36% | 고급 수준 | 긴 컨텍스트 |
| GPT-4o | 88.7% | 76.6% | 53.6% | 고급+ 수준 | 실시간 처리 |
| GPT-o1 | 높음 | 83% | PhD+ 수준 | 매우 높음 | 복잡한 추론 |
| GPT-o3-mini | 큰 모델급 | o1급 | o1급 | 높음 | 효율적 추론 |
| GPT-5 | - | 94.6% (AIME) | 88.4% | 세계 최고급 | 전문가 수준 |
결론: AI 언어 모델의 미래
GPT 시리즈의 발전 과정을 살펴보면, 단순한 텍스트 생성에서 시작하여 멀티모달 통합, 그리고 전문가 수준의 추론 능력까지 도달한 놀라운 여정을 확인할 수 있습니다. 각 버전은 이전 모델의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 제시하며, AI 기술의 실용적 활용 범위를 지속적으로 확장해왔습니다.
특히 GPT-5의 등장으로 AI는 이제 단순한 도구를 넘어 진정한 전문 파트너 역할을 할 수 있게 되었습니다. 94.6%의 AIME 성과와 세계 최고 수준의 코딩 능력을 통해 AI가 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 수준에 도달했음을 보여주고 있습니다.
앞으로도 OpenAI는 더욱 혁신적인 AI 모델을 선보일 것으로 예상되며, 이는 우리의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 특히 자동 라우팅 시스템과 옴니모달 처리 능력은 AI가 더욱 직관적이고 효율적인 도구로 발전할 수 있는 기반을 마련했습니다.
