챗GPT (GPT1~4, 모델별 비교, 차이)

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈를 기반으로 하는 인공지능 언어 생성 모델입니다. GPT1부터 GPT4까지 각 버전은 구조, 성능, 응답 품질, 처리 능력에서 점진적으로 진화하며 생성형 AI의 새로운 시대를 열었습니다. 특히 챗GPT는 이 시리즈의 발전을 상징적으로 보여주는 사례로, GPT의 세대별 차이를 이해하면 인공지능 언어모델의 발전 흐름과 활용 가능성을 보다 깊이 있게 파악할 수 있습니다. 본문에서는 GPT1에서 시작해 GPT4까지의 핵심 변화와 구조 차이를 비교하여 각 모델의 특성과 한계, 그리고 챗GPT에 미친 영향을 종합적으로 분석해보겠습니다.

1. GPT1에서 GPT2는 구조적 기초와 초기 한계의 극복

GPT1은 2018년 OpenAI가 발표한 최초의 GPT 모델로, 약 1.17억 개의 파라미터를 탑재하고 있었습니다. 당시에는 Transformer라는 모델 구조가 막 주목받기 시작하던 시기였으며, GPT1은 이를 언어 생성에 본격적으로 적용한 첫 사례였습니다. GPT1의 가장 큰 혁신은 ‘사전 학습(Pre-training)’과 ‘전이 학습(Fine-tuning)’을 결합한 구조로, 언어 모델이 단일 태스크를 위한 훈련 없이도 다양한 작업에 적응할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. GPT1은 BookCorpus라는 문학 중심의 데이터셋으로 훈련되었으며, 자연어 처리(NLP)에서 ‘문맥 기반 다음 단어 예측’이라는 핵심 원리를 따랐습니다. 그러나 모델 규모와 학습 데이터의 한계로 인해, 문장 간 연결성, 창의적 응답, 응용성 측면에서는 부족한 면이 많았습니다. 예컨대, 단순한 문장 완성은 가능했지만, 추론이나 감성 분류 같은 복잡한 작업에서는 성능이 제한적이었습니다. GPT2는 GPT1의 한계를 극복하며 2019년에 등장했습니다. 파라미터 수는 무려 15억 개로 10배 이상 증가했고, 데이터셋도 웹 기반 자료(WebText)로 확장되어 주제의 다양성과 문체의 폭이 넓어졌습니다. GPT2는 단순한 문장 생성 능력을 넘어서, 연속적인 대화, 기사 요약, 자동 작문, 코드 생성 등의 다양한 작업에서 괄목할 성능을 보였습니다. 특히 사용자 입력에 대한 문맥 이해와 응답 자연도가 GPT1에 비해 크게 향상되었습니다. 그러나 GPT2는 성능이 향상된 만큼, AI의 오용 가능성도 커졌습니다. OpenAI는 GPT2의 전량을 초기에는 공개하지 않고 제한적인 형태로 배포했으며, AI 안전성 논쟁의 시발점이 되기도 했습니다. GPT2는 실제로 봇 대화, 자동 콘텐츠 생성, 페이크 뉴스 생산 등의 이슈를 불러일으키며, 이후 GPT 모델에 대한 사용 지침과 윤리 기준 마련의 필요성을 드러냈습니다. 결국 GPT1~2는 구조적 기반을 다지는 시기였으며, 언어 생성 모델이 어느 수준까지 발전할 수 있는지를 초기적으로 입증한 중요한 이정표라 할 수 있습니다.

2. GPT3와 GPT3.5: 모델 대형화와 실용화의 전환점

GPT3는 2020년 공개된 GPT 시리즈 중 세 번째 버전으로, 약 1,750억 개의 파라미터를 가진 초대형 언어 모델입니다. 이는 GPT2 대비 100배 이상 증가한 수치이며, 모델 용량과 학습 데이터의 규모, 응답 품질 모두에서 괄목할 만한 진보를 이뤘습니다. GPT3는 Common Crawl, Wikipedia, Books, 웹 포럼 등 방대한 인터넷 텍스트를 기반으로 훈련되었으며, 다양한 분야의 지식과 문체를 학습하여 보다 인간에 가까운 언어 생성이 가능해졌습니다. GPT3의 가장 큰 특징은 제로샷(Zero-shot), 원샷(One-shot), 몇샷(Few-shot) 학습이 가능하다는 점입니다. 기존의 NLP 모델이 특정 작업을 수행하기 위해 별도 훈련을 요구했다면, GPT3는 단순한 설명이나 몇 가지 예시만으로도 텍스트 분류, 감정 분석, 요약, 번역, 질의응답 등을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 GPT3는 다양한 응용 가능성을 갖춘 범용 언어모델로서 주목받았으며, 여러 스타트업과 대기업의 AI 서비스에 직접 활용되기 시작했습니다. 그러나 GPT3에도 단점은 존재했습니다. 가장 큰 문제는 응답의 일관성 부족과 ‘환각(Hallucination)’ 현상입니다. 이는 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 맥락에 맞지 않는 데이터를 생성하는 문제로, 특히 법률, 의료 등 정확성이 요구되는 분야에서 문제가 될 수 있습니다. GPT3는 정보의 신뢰성보다는 문법적 자연스러움에 중점을 두었기에, 사실 검증 없는 정보 생성을 완벽히 제어하지 못했습니다. 이러한 문제를 보완하기 위해 등장한 것이 GPT3.5입니다. GPT3.5는 2022년 말부터 상용화되었으며, 특히 ‘챗GPT’라는 이름으로 일반 사용자에게 공개된 모델에 기반합니다. GPT3.5는 GPT3의 기본 아키텍처를 유지하면서도, 강화학습(RLHF)을 통해 사용자 피드백에 기반한 응답 품질 개선을 목표로 하였습니다. 특히 대화 문맥 유지 능력, 정답률 향상, 반응 속도 측면에서 GPT3보다 개선된 성능을 보였으며, 실제로 많은 사용자들이 처음 경험하는 AI 모델이 GPT3.5 기반의 챗GPT였습니다. 이 시기는 생성형 AI가 실생활에 깊숙이 파고들기 시작한 시점으로, 교육, 콘텐츠, 개발, 번역, 고객 서비스 등 다방면에서 활용되며 AI 대중화의 전환점이 되었습니다.

3. GPT4는 멀티모달 혁신과 고차원 지능의 도약

2023년 3월 공개된 GPT4는 OpenAI의 GPT 시리즈 중 가장 진보된 모델이며, 기존의 텍스트 기반 언어 모델을 뛰어넘는 멀티모달 AI로 진화했습니다. GPT4는 정확한 파라미터 수나 구조가 공개되지 않았지만, 사내 정보에 따르면 수조 단위 파라미터를 보유한 것으로 추정됩니다. 무엇보다 GPT4의 핵심은 이미지 인식 능력과 향상된 추론 능력, 그리고 극도로 줄어든 환각 현상입니다. GPT4는 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 처리할 수 있는 ‘멀티모달 모델’로, 사용자가 업로드한 이미지에 대한 분석, 설명, 요약 등이 가능합니다. 예를 들어 수학 문제를 사진으로 찍어 입력하면, 문제를 인식하고 풀이 과정을 단계별로 설명할 수 있으며, 복잡한 도표나 차트에 대해서도 이해와 해석이 가능해졌습니다. 이는 GPT4가 단순 언어 생성기를 넘어서 ‘문맥 기반 시각 정보 해석기’로 발전했음을 의미합니다. 또한 GPT4는 추론 능력, 긴 문맥 유지, 응답 정밀도 측면에서 GPT3.5를 크게 앞서고 있습니다. 기존 GPT3.5가 3,000~4,000자 이내의 문맥에서만 효과적으로 작동했다면, GPT4는 25,000자 이상의 입력도 무리 없이 소화하며 복잡한 구조의 문서도 일관성 있게 분석하고 생성할 수 있습니다. 이로 인해 계약서 작성, 법률 분석, 논문 초안 작성 등 고차원 작업에도 실질적인 활용이 가능해졌습니다. OpenAI는 GPT4를 기반으로 한 서비스인 ‘ChatGPT Plus’ 유료 요금제를 출시했으며, 최신 모델인 GPT-4-turbo는 더욱 빠르고 저렴한 연산이 가능하도록 최적화된 버전입니다. GPT4는 역할 기반 응답 시스템(Function Calling), 코드 해석기(Code Interpreter), 웹 브라우징 기능 등 다양한 기능을 통합하여 실제 업무 도구로서의 가능성을 확대하고 있습니다. GPT4의 등장은 인공지능이 단순한 보조 도구를 넘어 창의적 파트너로 기능할 수 있다는 확신을 주었으며, 사용자에게는 보다 깊은 신뢰와 활용도를, 개발자에게는 새로운 서비스 개발의 기반을 제공하였습니다. 현재 GPT5에 대한 기대가 높아지고 있는 가운데, GPT4는 현존하는 최고 수준의 AI 언어모델로 자리매김하고 있습니다.

GPT는 각 세대마다 기술적 한계를 뛰어넘으며 진화해왔습니다. GPT1~2는 언어모델의 구조적 가능성을 입증한 시기였고, GPT3~3.5는 대형화와 실용화, 대중화의 시기였습니다. 그리고 GPT4는 고차원 지능과 멀티모달 처리를 통해 AI의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이러한 흐름을 이해하면, 현재 사용하는 챗GPT가 단순한 응답 도구가 아니라, 수년간의 기술 혁신과 알고리즘 진보가 집약된 산물임을 알 수 있습니다. 앞으로도 GPT 시리즈는 더욱 정밀하고 인간 친화적인 방향으로 진화할 것이며, 우리 일상에 보다 깊숙이 스며들게 될 것입니다. GPT의 발전사를 이해하는 것은 현명한 AI 활용의 첫걸음이자, 미래 정보 기술을 준비하는 지식 기반입니다.