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GPT 모델 성능, 무엇이 얼마나 달라졌나?최근 인공지능 언어모델, 특히 GPT‑5를 중심으로 한 성능 향상은 단순한 기술 발전을 넘어 다양한 산업·업무에 실질적 변혁을 예고하고 있습니다. 하지만 “성능이 좋아졌다”는 말이 구체적으로 무엇을 뜻하는지, 그리고 우리 일상이나 업무에 어떤 영향을 미치는지는 명확히 짚어볼 필요가 있습니다. 본 포스트에서는 GPT 계열 모델의 성능 지표, 변화 방향, 그리고 활용 시 주의사항을 중심으로 정리해드립니다.1. GPT 성능을 가늠하는 핵심 벤치마크 지표 GPT 성능을 정확히 판단하려면 무엇을 봐야 할까?GPT 모델의 성능을 이야기할 때 흔히 “똑똑해졌다”, “추론이 좋아졌다”라고 말하지만, 실제로 성능을 평가할 수 있는 객관적인 지표들이 존재합니다. 이 지표들은 구글..
GPT 프로그램, 모델마다 성능이 다른 이유최근 몇 년 사이, 인공지능 대화형 프로그램인 GPT 시리즈가 폭발적으로 성장하면서 많은 사람들이 궁금해하는 질문이 있습니다. 바로 “GPT 프로그램은 다 같은 것 아닌가?”라는 부분인데요. 사실 GPT는 버전이나 학습 데이터, 파라미터 규모, 활용 목적에 따라 성능 차이가 꽤 크게 나타납니다. 이번 글에서는 GPT 프로그램이 왜 서로 다른 성능을 보이는지, 그리고 어떤 기준으로 선택해야 하는지에 대해 쉽게 풀어보겠습니다.1. 학습 데이터의 차이 데이터 범위와 신선도같은 알고리즘이라도 무엇을 얼마나 배웠느냐에 따라 결과가 달라집니다. 뉴스·논문·코드·포럼 등 데이터의 범위가 넓을수록 일반화 능력이 좋아지고, 최신 사건·신조어를 포함한 신선한 데이터일수록 현실 질..
