GPT-5 기술 분석, 이전 LLM 모델과 무엇이 다른가?

GPT-5는 OpenAI가 최근에 개발한 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)로 GPT-4보다 자연스러운 대화와 정밀한 추론, 그리고 폭넓은 지식을 반영하는 것을 목표로 만들어졌다고 합니다. 이전 모델에 비해서 학습 데이터 규모가 확장되었을 뿐 아니라 AI가 문맥을 이해하는 능력이 한층 강화되었다고 합니다.

 

GPT-5 기술 분석, LLM

Out-of-Distribution(OOD) 처리 능력

AI 모델이 학습 데이터 범위를 벗어난 새로운 입력을 받았을 때 이를 Out-of-Distribution(OOD)이라고 합니다.
예를 들어 GPT-4가 2023년 이후의 새로운 법률 개정처럼 훈련 했을 때 사용되었던 데이터에는 없는 정보를 처리할 때 사실과 다른 답변을 생성하는 경우가 있었습니다. 그러나  GPT-5는 이러한 OOD 상황에서 추론을 기반으로 한 답변을 생성하여 정확도와 일관성이 크게 향상되었다고 합니다. 

Few-shot & Zero-shot Learning 개선

Few-shot Learning은 AI가 적은 수의 예시만 보고 학습하는 기술이고 Zero-shot Learning은 예시 없이도 문제를 해결하는 능력을 의미합니다. GPT-5는 이러한 학습 방식에서 더 적은 프롬프트로 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 개선되었습니다. 
예를 들어 GPT-4가 법률 문서 요약을 한다고 할 때 3~4개의 예시가 필요했다면 GPT-5는 단 1개의 예시로도 정확한 결과를 산출할 수 있게 되었습니다.  이는 AI 활용 효율성을 높여 데이터 분석, 코딩 자동화 등 다양한 분야에서 시간과 비용을 절감할 것으로 보입니다. 

멀티모달 처리 성능과  장기 기억의 강화 

GPT-4는 이미지·텍스트 멀티모달을 지원했지만 음성 및 영상 분석에는 제한이 있었습니다. GPT-5는 이미지·텍스트·음성·영상까지 처리 가능한 확장 멀티모달 AI로 진화하였습니다. 예를 들어 사용자가 이미지를 업로드하고 “이 이미지 속 건축물의 역사와 구조를 설명해줘”라고 요청하면 GPT-5는 시각적으로 감지한 정보를 분석하고 역사 지식을 결합하여 답변을 제공합니다. 

또한 GPT-5는 대화 맥락을  유지하는 능력이 GPT-4보다 향상되어 수천 단어 이상의 대화를 이어가도 앞서 논의되었던 세부 정보를 잊지 않고 활용하는 것이 가능해졌습니다. 이 덕분에 장문 콘텐츠 제작이나 복잡한 코드 디버깅 등 또한 GPT-5의 도움을 받을 수 있을 것으로 보입니다.

 

GPT-5는 이전 세대 모델보다 문맥을 이해하는 능력에서 부터 멀티모달 처리 능력 등 다양한 관점에서 개선된 모델로 앞으로 법률, 의료 등 다양한 산업에서 더욱 정밀하고 창의적인 결과물을 제공할 수 있지 않을까 싶은데요. 

개인은 GPT-5를 활용하여 데이터 분석이나 무언가 학습을 할 때 좋은 보조 역할을 해줄 것으로 보이지만 동시에 악용하는 사례 또한 충분히 발생할 수 있을 것으로 보여집니다. 사용자는 비윤리적인 목적으로 사용하는 것을 피하고 책임감 있는 AI 사용 습관을 가져야 할 것입니다. 동시에 AI 플랫폼도 안전 가이드라인 준수를 강화하고 악용될 시의 출처를 추적하는 등 악용됨을 분별할 수 있는 능력과 대처 능력이 개선된 기술이나 능력 만큼 강화되어야 할 것입니다.