GPT-5 어텐션 매커니즘 그래픽 신경망

지난달에 GPT-4가 출시되었는데, 또 벌써 GPT-5 가 곧 릴리즈 된다는 소식이 들리는데요. GPT-5가 GPT-4에 비해 어떤 차별화된 기능들이 있는지 알아볼까 합니다. 

 

 

GPT-5 새로운 기능 요약

GPT-5로 오면서 새로워진 기능들을 요약해 봤습니다. 이번 GPT-5의 차별성은 어텐션 매커니즘이 적용되며 그래프 신경망을 갖췄다는 점입니다. 이는 전 버전은 GPT4 보다 더 정확한 언어를 처리하고 생성에 도움을 준다고 알려져 있는데요. GPT4 대비 광범위한 데이터를 기반으로 정형화되지 않은 데이터를 학습하였기에 가능하다고 합니다.

 

 

이런 이유로 질문자의 프롬프트상의 언어들의 패턴을 더 포괄적으로 이해할 수 있기에, 질문자의 의도나 뉘앙스도 잘 이해하여 생성이 가능하다는 점입니다. 이는 질문자가 다소 두리뭉실한 프롬프트를 하더라도 논리적인 반응을 이끌 수 있습니다. 잘 이해가 안 되시죠? 그러면 보다 쉽게 설명해 볼게요. 이해를 돕기 위해 GPT5에서 강조하는 어텐션 메커니즘과 그래프 신경망을 이용한 구체적인 예를 알아보겠습니다.

 

GPT5의 그래프 신경망 어텐션 매커니즘

다음은 GPT5에서 적용되었다는 그래프 신경망과 어텐션 메커니즘이 적용되면 어떤 기능이 좋아지는지 알아볼게요.

 

GPT-5

질문과 답변

어텐션 메커니즘의 적용 예시인데요. 질문자가 ChatGPT의 프롬프트에 질문에 대한 답변하는 방식이 최신 정보나 다른 기준이 아닌 가장 관련성이 높은 정보에 집중하는 메커니즘으로 변경이 되었습니다. 이는 질문자의 답변의  정확성을 높여 주기에 품질을 향상해줍니다.

텍스트의 요약 분류

텍스트를 요약하고 분류하는 방식이 그래프 신경망을 사용하게 됩니다. 만약 텍스트를 요약한다고 하면 그래프 신경망을 사용하기에 텍스트의 다른 문장 간의 관계를 읽을 수 있기에 GPT5 관점에서는 가장 중요한 정보를 식별이 가능하다고 합니다.

 

 

이는 정보를 정확하게 식별하고 요약을 가능하게 합니다. 또한 문장을 넘어 단어와 구절간의 관계 식별도 가능하게 합니다. 이는 GPT5가 텍스트들을 보다 다양한 카테고리로 묶어 정확한 분류를 가능하게 합니다.

 

GPT5의 응용 가능 분야

위에서 설명한 그래프 신경망과 어텐션 메커니즘이 적용된 GPT5가 실제 잠재성 있는 응용 가능 분야에 대한 예시입니다.

 

콘텐츠 활용

GPT5를 활용한 지식 기반의 전자책이나 블로그처럼 텍스트 기반으로 콘텐츠 생성이 가능한 분야입니다. 하지만 이것은 어디까지나 참고 자료 정도로 활용하는 게 좋다는 생각입니다.

 

 

이유는 인터넷을 기반으로 하는 콘텐츠들은 검색 사이트에 노출이 되는 것이 중요한데, 생성 문서를 그대로 발행 시에는 로봇이 유사 문사로 분류를 하여 저품질등 좋지 않은 결과를 초례할 수 있습니다. 따라서 생성은 가능하지만 이 외에 고려해봐야 할 요소나 리스크가 더 많기에 무작정 생성하고 발행하는 것은 지양해야 합니다. 따라서 자신의 콘텐츠 생성에 있어서 참고 자료나 지식 습득 정도로 활용하는 것을 추천합니다.

 

언어 번역

정확성이 높은 수준의 언어 번역이 가능할 것으로 보입니다. GPT5 역시 다국어 기능이 탑재되어 있고 어텐션 메커니즘 그래프 신경망이 적용되기에 보다 매끄러운 변역 결과를 받아볼 수 있을 것으로 기대가 됩니다.

 

챗봇 비서 활용

자연어 처리가 가능하기에 챗봇을 문서 작업이나 자연어 처리와 변환등이 가능하기에 코딩과 코딩된 코드의 디버깅 업무에서 비서로서의 활용이 가능합니다. 하지만 이 역시 전적으로 코드를 매끄럽고 완벽하게 생성하는 것은 아닙니다. 어디까지나 자신의 코드를 보강하거나 디버깅하는 등 지원하는 영역 정도로 활용이 가능해 보입니다.

 

기존 텍스트 완성 예측 분야

GPT5의 그래프 신경망과 어텐션 메커니즘 기능이 탑재된 만큼 기존 텍스트 기반의 콘텐츠를 매끄럽게 완성하거나 또는 어떤 주제에 대해 프롬프트로 생성된 결괏값들을 취합하여 예측할 수 있는 분야로도 활용이 가능해 보입니다. 물론 예측이란 영역은 보다 많은 요소가 적용될수록 정확성이 높은 만큼 프롬프트의 정확성이나 품질등에 따라 확률이 달라질 겁니다.

 

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