GPT (6) 썸네일형 리스트형 GPT-4.5와 GPT-5 출시, 무엇이 달라질까? 오픈AI의 새 AI 모델 완전 분석 오픈AI, GPT-4.5와 GPT-5 출시 예고 – 우리는 무엇을 준비해야 할까?최근 인공지능(AI) 기술에 관심 있는 사람이라면 누구나 ‘GPT-4.5’, ‘GPT-5’라는 단어를 들어봤을 것입니다. 오픈AI가 곧 GPT-4.5를 출시하고, 몇 달 내 GPT-5까지 선보이겠다는 로드맵을 발표했기 때문입니다.그런데, 이런 생각 드시지 않나요?“GPT-4도 겨우 따라가고 있는데, GPT-4.5, GPT-5는 또 뭐지?”“이번엔 대체 뭐가 그렇게 달라진다는 거야?”“내가 사용하는 챗GPT나 API도 달라지는 건가?”기술 변화 속도가 너무 빨라 따라가기가 벅찬 게 사실입니다. 하지만 중요한 건, 이번 변화가 단순한 업그레이드가 아니라 ‘AI 모델의 판 자체가 바뀌는 전환점’이라는 점입니다.이번 블로그에서는 G.. GPT-4도 완벽하지 않다? 더 나은 결과를 만드는 '에이전트 디자인 패턴' 4가지 GPT-4도 실망스러울 때가 있나요?GPT-4를 써보면 정말 놀랍죠. 복잡한 질문에도 척척 답하고, 코드도 짜고, 긴 글도 써줍니다. 그런데 가끔 이런 경험 해보지 않으셨나요?"뭔가 조금 아쉬운데?""이 부분만 더 정확했으면 좋겠는데.""코드 결과가 틀렸는데, 다시 시키자니 처음부터 다 해야 하네."사실 이게 자연스러운 겁니다. 지금 대부분의 GPT-4나 GPT-3.5 사용 방식이 ‘한 번에 끝내기(Zero-shot)’ 방식이기 때문입니다. 즉, 처음부터 끝까지 쭉 작성하게 시키고, 틀리면 처음부터 다시 시키는 거죠.그런데 최근 AI 개발자들 사이에서 '에이전트 기반 워크플로우(agent workflow)'라는 접근법이 큰 주목을 받고 있습니다. 이 방법을 쓰면 GPT-3.5도 무려 **정답률 95.1%.. OpenAI o3: ARC-AGI-1에서 새로운 AI 성능의 지평을 열다 최근 OpenAI는 o3 시스템을 통해 ARC-AGI-1 공개 데이터셋에서 혁신적인 성과를 발표했습니다. 이번 성과는 단순히 GPT 계열 모델의 한계를 넘어서 AI 적응 능력의 새로운 가능성을 입증한 중요한 전환점으로 평가받고 있습니다. 특히 고효율 모드에서 75.7%의 점수를 기록하고, 고비용 모드에서는 87.5%의 점수를 달성하며, 기존 AI 모델의 한계를 극복한 점에서 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI o3의 ARC-AGI-1 결과와 그 의미를 상세히 살펴보고, 미래 AGI 연구에 대한 방향성을 탐구해보겠습니다.ARC-AGI-1 성과 분석성과 요약OpenAI o3는 ARC-AGI-1 테스트에서 고효율 및 저효율 두 가지 연산량 설정으로 평가되었습니다.Semi-Private Evalu.. AI가 '생각'하기 시작했다? OpenAI o1의 혁신 o1 모델 소개OpenAI의 o1 시리즈는 복잡한 추론 능력을 강화하기 위해 설계된 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 응답을 생성하기 전에 내부적으로 긴 시간 동안 생각하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 이전 모델들보다 과학, 코딩, 수학 분야에서 더 어려운 문제들을 효과적으로 해결할 수 있습니다.주요 성능 지표코딩 능력: Codeforces 대회에서 상위 89번째 백분위수에 해당하는 성과를 달성했습니다.수학 능력: 국제 수학 올림피아드(IMO) 예선에서 GPT-4o 모델은 문제의 13%를 해결한 반면, o1 모델은 **83%**를 해결했습니다.과학 분야: 물리학, 화학, 생물학 등에서 박사 수준의 정확도를 보여주었습니다.o1 시리즈 모델의 특징깊이 있는 내부 추론 과정o1 모델은 CoT 기법을 내부적으.. [인공지능] RLHF이란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.RLHF의 주요 개념강화 학습(Reinforcement Learning, RL):에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.인간 피드백(Human Feedback):에이전트의.. [인공지능] 생성형(Gen) AI란 무엇인가? 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 주로 딥러닝 모델을 사용합니다. 생성형 AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI의 주요 개념생성 모델:생성 모델은 새로운 데이터를 생성하기 위해 학습되는 모델입니다. 대표적인 생성 모델에는 다음이 포함됩니다:GAN (Generative Adversarial Networks): 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습하는 방식으로, 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다.VAE (Variationa.. 이전 1 다음
