GPT
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI의 언어 모델 시리즈다. 방대한 글을 미리 배운 뒤 다음 단어를 하나씩 이어 쓰는 방식으로 답을 만든다. 과제마다 모델을 새로 훈련하지 않고 모델 하나에 말로 일을 시키는 방식이 GPT에서 시작됐다. 대화·글쓰기·코딩에 두루 쓰이고, 지금 쓰이는 LLM 대부분의 기본 틀이 됐다.
| 단어 | 뜻 |
|---|---|
| Generative | 분류·채점이 아니라 글을 만들어 낸다 |
| Pre-trained | 특정 과제가 아닌 일반 글로 미리 배운다 |
| Transformer | 많은 학습을 감당하는 모델 구조 |
클수록 새로운 능력이 생겼다
구조는 거의 그대로 두고 크기만 키웠는데, 세대마다 전에 없던 능력이 나타났다. 특히 GPT-3부터는 프롬프트에 예시 몇 개만 넣어도 새 과제를 해냈고, 여기서 프롬프트 엔지니어링이 시작됐다.
| 세대 | 달라진 점 |
|---|---|
| GPT-1 (2018) | 미리 배우고 조금만 다듬는 방식을 증명 |
| GPT-3 (2020) | 예시 몇 개로 새 과제 수행 |
| GPT-4 (2023) | 이미지도 입력으로 받음 |
| GPT-5 계열 | 답하기 전 길게 생각하는 추론, 에이전트 작업 |
GPT와 ChatGPT는 다르다
2022년 11월 나온 ChatGPT는 GPT 모델을 대화하기 좋게 다듬어 채팅 화면에 담은 제품이다. 이때부터 GPT가 '챗봇 AI'의 대명사처럼 쓰이면서 용어가 자주 섞인다.
| 용어 | 실제 의미 |
|---|---|
| GPT | 모델 구조이자 OpenAI 모델 시리즈 이름 |
| ChatGPT | 그 모델을 채팅 화면으로 감싼 제품 |
| 커스텀 GPT | 모델이 아니라 프롬프트·도구를 묶어 둔 설정 |
| OpenAI | 이 모두를 만든 회사 |
다른 LLM도 같은 틀을 따른다
GPT는 원래 트랜스포머에서 글을 만드는 쪽(디코더)만 떼어 써서 키우기 쉽게 만들었다. 지금 주요 LLM은 거의 모두 이 구조를 쓰고, 미리 배운 뒤 사람 피드백(RLHF)으로 태도를 다듬는 방식도 같다. 문헌에서 보이는 '디코더-온리', '자기회귀 모델'도 결국 이런 GPT류 모델을 가리킨다. 이해 전용인 BERT 계열과는 반대쪽이다.
직접 쓰는 길은 두 가지
일반 사용자는 ChatGPT 화면에서 대화로 쓴다. 개발자는 OpenAI API로 모델을 불러 자기 앱에 넣는다. 그래서 "우리 서비스에 GPT를 붙였다"는 말은 보통 ChatGPT 화면을 넣었다는 뜻이 아니라 API로 모델을 호출한다는 뜻이다.
실제로는 아래 몇 가지 장면에서 가장 많이 쓴다. 어느 쪽이든 원하는 일을 말로 적어 보내고, 결과를 보고 다시 고쳐 달라고 하는 흐름은 같다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| ChatGPT 대화 | 글 초안 쓰기, 긴 자료 요약, 모르는 개념 질문 |
| 코딩 도우미·에이전트 | 코드 작성과 수정, 오류 메시지 설명을 맡기고 결과를 검토 |
| 자기 앱에 API 연결 | 고객 문의 답변 초안, 문서 분류·추출을 자동으로 처리 |
| 사내 문서 검색 | 관련 문서를 찾아 프롬프트에 넣고 그 내용을 근거로 답하게 함 |
