- GPT 추론, 멀티모달 입력 및 작업 실행을 단일 모델로 통합하여 특수 버전 간에 전환할 필요가 없습니다.
- 고급 다단계 추론을 위해 설계되었으며 이전 모델에 비해 환각이 현저히 감소했습니다.
- 날짜는 정해지지 않았지만 GPT 기능을 미리 살펴볼 수 있는 GPT.5 및 o3와 같은 중간 릴리스에 이어 2025년 말에 출시될 것으로 예상됩니다.
지난 한 해 동안 OpenAI AI의 사고, 추론, 상호 작용 방식을 개선한 GPT, o1, o3를 출시했습니다. 이러한 모델을 통해 AI는 그 어느 때보다 빠르고 정확하며 직관적으로 반응할 수 있게 되었습니다. 하지만 각각은 더 큰 것을 향한 한 걸음에 불과했습니다.
이제 GPT 곧 출시됩니다. OpenAI가장 진보된 추론 및 멀티모달 기능을 통합하기 위해 구축된 이 기능은 다양한 작업을 위해 모델 간에 전환할 필요가 없도록 하여 그 어느 때보다 원활한 AI 상호 작용을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
한편, OpenAI 과거의 개선 사항을 개선하는 동시에 GPT 가장 큰 도약인 진정한 연쇄 추론을 위한 무대를 마련하는 전환 모델인 GPT. 5 (오리온)도 출시했습니다.
이 가이드에서는 GPT 기능, 출시 일정, 성능 업그레이드, 교육 과정 및 비용 GPT 확인된 모든 사항을 자세히 설명합니다.
GPT-5란 무엇인가요?
GPT OpenAI차세대 AI 모델로, 추론 모델인 o1과 o3의 개선 사항을 통합하면서 GPT 아키텍처를 기반으로 합니다. 이러한 개선 사항 중 일부는 이미 GPT.5에서 확인할 수 있으며, 앞으로의 발전된 모습을 미리 엿볼 수 있습니다.
GPT 가장 큰 변화 중 하나는 구조화된 추론입니다. GPT 속도에 중점을 두었다면, GPT 다단계 로직과 의사 결정을 보다 효과적으로 처리하도록 설계되었습니다. GPT 작업마다 별도의 모델을 필요로 하는 대신 동적으로 적응하여 보다 원활한 환경을 제공합니다.
또 다른 주요 업그레이드 사항은 멀티모달 기능입니다. GPT 실시간 텍스트, 이미지 및 음성 처리 기능을 도입했지만, GPT 이를 더욱 발전시켜 다양한 유형의 입력에 걸쳐 더욱 고급화된 상호 작용을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
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전문화된 모델 간에 전환이 필요했던 이전 버전과 달리 GPT 이러한 기능을 더욱 강력한 단일 시스템으로 통합합니다. 따라서 대화, 추론, 복합 작업 등 어떤 용도로 사용하든 상충되는 부분이 줄어들고 보다 효율적인 AI 환경을 경험할 수 있습니다.
GPT 언제 출시되나요?
2025년 3월 현재 OpenAI GPT 공식 출시일을 발표하지 않았습니다. 하지만 2025년 2월에 CEO인 Sam Altman은 GPT.5는 "몇 주", GPT"몇 달" 내에 출시될 것이라고 언급하여 2025년 중후반에 출시될 것임을 시사한 바 있습니다. GPT.5가 3주 후에 출시되었으므로 GPT 아직 몇 달 남았을 가능성이 높습니다.
OpenAI GPT.5의 시스템 카드에서 프론티어 모델이 아니며, 이는 획기적인 발전이 아닌 점진적인 업그레이드라고 밝혔습니다. 반면, GPT AI 기능을 더욱 발전시키는 '프론티어 모델'을 개발하는 데 초점을 맞춘다는 OpenAI 목표에 따라 큰 도약이 될 것으로 예상됩니다.
GPT GPT 사이의 간격은 33개월이었습니다. OpenAI 비슷한 패턴을 따른다면 2025년 12월경에 GPT 출시될 수 있습니다.
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이 타임라인은 박사 수준의 인텔리전스가 약 18개월 앞으로 다가왔다는 OpenAI CTO 미라 무라티의 발언과도 일치하며, 2025년 말에는 AI가 획기적인 발전을 이룰 것임을 암시합니다. 그녀는 GPT 행사에서 "프론티어 모델이 곧 출시될 것"이라며 OpenAI다음 단계를 예고하기도 했습니다.
GPT 이전 출시 예정 GPT 모델
GPT 아직 몇 달 남았지만, OpenAI 모델 라인업을 확장하기 위해 분주하게 움직이고 있습니다. 2025년 4월의 대규모 업데이트에서 이 격차를 좁히기 위한 몇 가지 새로운 릴리스를 발표했습니다.
샘 알트먼 CEO는 오랫동안 기다려온 o3 모델 (이미 프리뷰 버전이 공개되어 많은 관심을 받고 있음)이 더 작은 크기의 o4 미니 버전과 함께 곧 출시될 예정이라고 밝혔습니다.
두 가지 모두 OpenAI로드맵의 핵심 초점인 추론을 개선하고 GPT 향한 디딤돌 역할을 하도록 설계되었습니다.
동시에 OpenAI 공개 API 릴리스를 통해 미니 및 나노 버전을 포함한 GPT.1 시리즈를 출시했습니다. 이 모델은 속도와 경제성, 그리고 최대 100만 개의 토큰을 지원하는 장기 컨텍스트 작업을 위해 구축되었으며 이미 RAG 파이프라인, AI 에이전트 및 기타 고급 워크플로에 사용되고 있습니다.
이번 릴리스는 한 번의 대규모 도약을 기다릴 필요 없이 GPT 가는 길을 열어주는 보다 전문화된 추론 우선 모델로의 전환을 의미합니다.
GPT 어떻게 작동하나요?
GPT 출시가 아직 몇 달 남지 않은 상황에서 예상되는 성능은 업계 동향, OpenAI과거 반복, 그리고 회사 자체의 몇 가지 주요 성명을 기반으로 합니다.
샘 알트먼은 이미 추론, 멀티모달 기능, AI 에이전시의 주요 개선 사항을 암시하며 단순히 더 나은 챗봇을 넘어설 것을 예고한 바 있습니다. 기대할 수 있는 기능은 다음과 같습니다:
대화에서 추론으로 전환하기
GPT 단순히 파라미터의 수를 늘리기보다는 여러 아키텍처를 통합할 것으로 예상됩니다. GPT 정확한 규모는 아직 공개되지 않았지만(약 1조 5천억 개의 파라미터로 추정), GPT o3의 구조화된 추론과 같은 특수한 구성 요소를 통합된 시스템에 통합할 가능성이 높습니다.
진정한 멀티모달리티(그리고 비디오 처리?)
GPT 텍스트, 이미지, 음성 상호 작용을 도입하여 멀티모달 AI의 기반을 마련했습니다. GPT OpenAI텍스트-비디오 모델인 SORA를 기반으로 OpenAI의 음성 모델을 개선하고 잠재적으로 비디오 처리 기능을 추가할 것으로 예상됩니다.
또 다른 주요 진전은 구조화된 추론과 문제 해결을 위한 OpenAI대화형 작업 공간인 캔버스입니다. 사용자가 시각적으로 AI와 소통할 수 있어 코딩, 수학, 단계별 워크플로에 특히 유용하며, GPT 이 기능이 더욱 개선될 것으로 기대됩니다.
또한, OpenAI 더욱 심층적인 검색 통합을 통해 모델이 실시간 정보를 더욱 효과적으로 검색하고 적용할 수 있도록 노력하고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 단순한 리콜을 넘어 라이브 데이터 소스에서 분석, 비교, 인사이트를 생성할 수 있도록 지원합니다.
더 나은 추론, 더 적은 환각
OpenAI 추론 개선에 우선순위를 두었으며, GPT 환각을 크게 줄이고 구조화된 문제 해결 능력을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이를 위한 초기 노력은 GPT.5 시스템 카드의 최신 환각 감소 지표에서 확인할 수 있습니다.
o3의 연쇄 추론이 통합된 GPT 복잡한 작업에서 보다 안정적인 응답을 제공하므로 정확성이 중요한 엔터프라이즈 AI 애플리케이션에 특히 유용합니다.
챗봇에서 AI 에이전트로
AI는 기본적인 텍스트 기반 지원을 넘어 발전하고 있습니다. 맞춤형 GPTs 오퍼레이터 프레임워크를 통해 OpenAI 자율적인 AI 에이전트를 향해 나아가고 있습니다. GPT 작업 실행, 서비스 통합, 워크플로 자동화를 담당하여 비즈니스 운영과 생산성에서 AI를 더욱 적극적인 도구로 만들 것으로 기대됩니다.
GPT 질문에 대한 답변만 하는 것이 아니라 독립적으로 작업을 완료할 수 있습니다. 외부 도구 및 API와 연결하여 최소한의 사용자 입력으로 데이터 검색, 워크플로 관리, 요청 처리를 지원합니다.
확장된 컨텍스트 창
컨텍스트 길이는 긴 형식의 AI 상호 작용에서 여전히 병목 현상으로 남아 있습니다. Claude 3.7은 최대 20만 개의 토큰(최대 15만 단어)을 처리할 수 있지만, OpenAI 자체 컨텍스트 한도를 꾸준히 늘려왔습니다. GPT 이를 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.
이 프로세스를 통해 보다 일관성 있는 토론과 더 깊은 메모리 보존이 가능하며, 무엇보다도 최근 딥 리서치를 통해 제공된 기능인 대용량 문서나 확장된 채팅 기록을 맥락을 잃지 않고 처리할 수 있습니다.
GPT 어떻게 교육하나요?
OpenAI GPT.5의 훈련에 대한 인사이트를 제공하여 GPT 어떻게 개발되고 있는지에 대한 단서를 제공합니다. GPT.5는 범용 모델을 유지하면서 사전 교육을 확장하여 GPT 기반을 확장했습니다.
교육 방법
이전 버전과 마찬가지로 GPT 다음과 같은 조합을 사용하여 훈련할 것으로 예상됩니다:
- 감독형 미세 조정(SFT) - 사람이 라벨링한 데이터 세트에서 학습합니다.
- 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) - 반복적인 피드백 루프를 통해 응답을 최적화합니다.
- 새로운 감독 기법 - 추론에 초점을 맞춘 o3의 개선 사항을 기반으로 구축될 가능성이 높습니다.
이러한 기술은 GPT.5의 조정 및 의사 결정 개선의 핵심이었으며, GPT 이러한 기술을 더욱 발전시킬 것입니다.
하드웨어 및 컴퓨팅 성능
GPT 트레이닝은 Microsoft의 AI 인프라와 NVIDIA의 최신 GPU를 기반으로 합니다.
- 2024년 4월, OpenAI H100에서 핵심적으로 업그레이드된 NVIDIA H200 GPU의 첫 번째 배치를 받았습니다.
- NVIDIA의 B100 및 B200 GPU는 2025년까지 출시되지 않을 예정이므로 OpenAI 여전히 기존 하드웨어에서 트레이닝을 최적화할 수 있습니다.
Microsoft의 AI 슈퍼컴퓨팅 클러스터도 GPT 훈련에 중요한 역할을 하고 있습니다. 자세한 내용은 제한되어 있지만, OpenAI다음 모델은 Microsoft의 최신 AI 인프라에서 실행되는 것으로 확인되었습니다.
GPT 비용은 얼마인가요?
OpenAI 일반적으로 모델의 성능에 따라 가격을 책정합니다. 현재 가장 저렴한 하이엔드 모델은 GPT, GPT.5는 가격이 상당히 높아서 연구 단계에서는 접근이 제한될 가능성이 높습니다. 현재 모델을 비교하는 방법은 다음과 같습니다:
API 가격 책정에 대한 추측과는 별개로, OpenAI ChatGPT GPT 여러 계층으로 제공함으로써 무료 사용자도 이용할 수 있도록 하고 고급 AI 기능이 필요한 사용자에게는 프리미엄 기능을 제공할 것이라고 확인했습니다. 가격 구조는 명확한 진행 과정을 따릅니다:
- 무료 티어 - 표준 정보 수준에서 무제한 채팅 액세스가 가능하며, 남용을 방지하기 위해 제한이 있을 수 있습니다.
- Plus 티어 - 더 높은 지능과 더 나은 성능으로, ChatGPT Plus GPT 제공되던 것과 유사합니다.
- 프로 티어 - 최고 인텔리전스 수준의 GPT 대한 전체 액세스 권한과 함께 OpenAI최첨단 도구 및 통합 기능을 이용할 수 있습니다.
API 사용자의 경우, 가격은 더 새롭고 강력한 버전일수록 더 많은 비용이 드는 OpenAI표준 모델을 따를 가능성이 높습니다. OpenAI 역사적으로 모델의 효율성이 높아짐에 따라 시간이 지남에 따라 API 가격을 인하해 왔으므로, 출시 후 GPT 비용도 낮아질 수 있습니다.
OpenAI 모델로 AI 에이전트 구축
복잡한 작업은 잊어버리고 마찰 없이 OpenAI 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하세요. Slack 챗봇, Notion 스마트 비서, WhatsApp 고객 지원 봇 등 필요한 것이 무엇이든 클릭 몇 번으로 원활하게 배포할 수 있습니다.
유연한 통합, 자율 추론, 간편한 배포 기능을 갖춘 Botpress 사용하면 생산성과 참여도를 진정으로 향상시키는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT 훈련을 개선하기 위해 내 데이터를 저장하거나 사용하나요?
OpenAI ChatGPT (향후 GPT 같은 버전 포함)는 기본적으로 개별 채팅의 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 밝혔습니다. API 또는 특정 기업 설정을 사용하는 경우에는 데이터가 훈련에서 명시적으로 제외됩니다.
OpenAI GPT 보안과 사용자 안전을 보장하기 위해 어떤 조치를 취하고 있나요?
OpenAI 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF), 환각 감소 기술, 알려진 한계와 위험을 설명하는 시스템 카드와 같은 도구를 통해 안전에 집중하고 있습니다.
코딩 경험 없이도 GPT 사용하여 자율 에이전트를 구축할 수 있나요?
예, Botpress 및 기타 노코드 플랫폼과 같은 도구를 사용하면 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 GPT AI 에이전트를 매우 쉽게 구축할 수 있습니다.
GPT 고객 지원, 교육 및 법률 분야의 기존 일자리에 어떤 영향을 미칠까요?
GPT 이러한 분야의 반복적인 작업을 자동화하여 전문가들이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있게 해주지만, AI를 감독하거나 통합하는 역할로 수요가 이동할 수도 있습니다.
GPT 다국어인가요? 다른 언어와 어떻게 비교되나요?
예, GPT 많은 언어를 지원할 것으로 예상되며, GPT 궤적을 따른다면 언어별로 성능이 약간 다를 수 있지만 비영어권 작업을 훨씬 더 유창하고 정확하게 처리할 수 있을 것입니다.
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