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최근 GPT 기술 동향 정리 2025.4

IT오이시이 2025. 4. 7. 00:35
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최근 GPT 기술 동향 및 주요 모델 비교 

최근 GPT 기술은 눈부신 발전을 거듭하며 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. OpenAI의 GPT 시리즈를 필두로 Meta의 Llama, Microsoft의 Copilot, Google의 Gemini 등 주요 기업들이 경쟁적으로 고성능 모델들을 출시하며 기술 경쟁이 심화되고 있습니다.

 

 

주요 GPT 기술 비교 (출시일 포함)

(주요 버전 기준) 모델별 주요 기능 및 특징  최근 동향

 

GPT 회사명 주요 특징 출시정보
OpenAI GPT  OpenAI - 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 입출력 지원 (Multi-modal) - 향상된 응답 속도 및 효율성 - 실시간 번역 및 음성 상호작용 - 개선된 시각 및 오디오 이해 능력
-단일 통합 모델로 다양한 작업을 자동 처리.


- GPT-4o 출시 (2024년 5월): 이전 모델 대비 성능 향상 및 멀티모달 기능 강화 - 에이전트 기능 강화: Operator, Deep Research 등 독립적인 작업 수행 가능성 제시

- GPT-5: 2025년 중반 출시 예정으로, 더욱 향상된 추론 능력과 동적 사고를 통해 복잡한 문제를 해결하며, 음성 및 시각 도구와의 통합을 통해 상호작용 경험을 강화할 예정		 GPT-3: 2020년 6월<br>GPT-3.5 (ChatGPT): 2022년 11월<br>GPT-4: 2023년 3월<br>GPT-4o: 2024년 5월
Llama  Meta - 오픈소스 LLM - GPT-4 수준의 성능 확보 (일부 벤치마크) - 향상된 추론 능력 및 코드 생성 능력 - 다양한 파라미터 크기의 모델 제공 (8B, 70B 등)
- 텍스트 생성뿐만 아니라 복잡한 문제 해결에 적합.


- Llama 3 출시 (2024년 4월): 이전 버전 대비 성능 및 효율성 대폭 향상 - 오픈소스 생태계 확장을 통한 다양한 활용 및 연구 촉진
- Llama 4는 다양한 크기의 모델(Scout, Maverick, Behemoth)로 출시되었으며, 비용 효율성이 높아 중소기업에서도 활용 가능성이 큽

Llama 4 Scout는 업계에서 가장 긴 컨텍스트 길이인 최대 1,000만 개의 컨텍스트 토큰을 지원
Llama 4는 12개 언어에 걸쳐 탁월한 텍스트 이해 능력을 갖추도록 사전 훈련 및 미세 조정		 Llama 1: 2023년 2월
Llama 2: 2023년 7월
Llama 3: 2024년 4월
Llama 4: 2025년 2월
Copilot Microsoft - GPT 모델 기반의 AI 비서 - 코드 생성 및 자동 완성 (Visual Studio Code 등 통합) - 텍스트 생성, 요약, 번역 등 다양한 작업 지원 - Microsoft 365 서비스 연동 강화
Dynamics 365 및 Microsoft 365 앱(Word, Excel, Teams 등)에 통합

- Copilot Pro 출시 (유료): GPT-4 Turbo 우선 사용, 이미지 생성 기능 강화 - Microsoft 365 Copilot 출시: Word, Excel, PowerPoint 등 Office 앱 연동을 통한 생산성 향상		 (기반 모델에 따라 다름)
Copilot (구 Bing Chat): 2023년 2월
Microsoft 365 Copilot: 2023년 11월 (프리뷰)
Copilot Pro: 2024년 1월
Gemini  Google - Multi-modal 모델 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등) - 초거대 컨텍스트 윈도우 (최대 100만 토큰 이상) - 복잡한 추론 및 이해 능력 - Google Workspace 연동 강화
 Pixel 스마트폰 등 다양한 Google 제품에 통합

- Gemini 1.5 Pro 공개 (2024년 2월): 확장된 컨텍스트 윈도우를 통한 긴 문서 및 데이터 처리 능력 강화 - Gemini Nano (온디바이스 모델) 공개: 모바일 기기 등에서의 AI 기능 활용 확대

- Gemini 2.0:
  1)멀티모달 출력: 맞춤형 이미지 생성 및 다국어 음성 출력.
  2) 에이전틱 AI: 복잡한 지시를 이해하고 여러 단계 앞을 계획하며 사용자 대신 작업 수행 가능.
  3) 네이티브 툴 사용: Google Search, Maps 등 외부 기능 통합		 Gemini 1.0: 2023년 12월
Gemini 1.5 Pro: 2024년 2월
 

 

 

최근 GPT 기술 동향 정리 (2025년 4월)

2025년 4월 현재, GPT 기술은 더욱 성숙하고 다양한 형태로 발전하며 우리 생활과 산업 전반에 깊숙이 통합되고 있습니다. 주요 기술 동향은 다음과 같습니다.

1. 멀티모달 AI의 보편화 및 고도화:

  • 일상으로 스며드는 멀티모달 기능: OpenAI의 GPT-4o를 필두로 다양한 모델들이 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 여러 형태의 데이터를 이해하고 생성하는 능력이 더욱 향상되어 실질적인 활용 사례가 늘어나고 있습니다. 단순히 정보를 주고받는 것을 넘어, 이미지 기반 질의응답, 음성 인터랙션을 통한 자연스러운 대화, 영상 콘텐츠 이해 등 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공합니다.
  • 전문 분야에서의 활용 확대: 의료 영상 분석, 디자인 자동화, 교육 자료 생성 등 전문적인 영역에서도 멀티모달 AI의 활용이 증가하고 있습니다. 복합적인 정보를 동시에 처리하고 이해하는 능력을 바탕으로 효율성과 정확성을 높이는 데 기여합니다.
  • Meta - Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처: 이 아키텍처는 특정 작업에 필요한 전문가 네트워크만 활성화하여 계산 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 더 적은 자원으로도 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

2. 컨텍스트 윈도우 확장 경쟁의 지속 및 실질적 효용 증대:

  • Context Window 확장 경쟁: Context Window 는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 입력 텍스트의 길이를 의미합니다.  GPT의 더 긴 문맥을 이해하고 처리할 수 있는 능력은 AI 모델의 활용 범위를 넓히는 핵심 요소입니다. OpenAI, Google 등 주요 기업들은 컨텍스트 윈도우 확장을 위한 기술 개발에 집중하고 있습니다.
  • 초장문맥 처리 능력 강화: Gemini 1.5 Pro의 등장 이후, 더욱 긴 문맥을 이해하고 처리할 수 있는 모델 개발 경쟁이 지속되고 있습니다. 이는 긴 문서 요약, 복잡한 데이터 분석, 장기적인 대화 맥락 유지 등 이전에는 어려웠던 작업들을 가능하게 합니다.
  • 실제 활용 사례 증가: 확장된 컨텍스트 윈도우를 활용하여 연구 논문 분석, 법률 문서 검토, 방대한 코드베이스 이해 등 실제 업무 환경에서의 효율성을 높이는 사례들이 나타나고 있습니다. 단순히 이론적인 가능성을 넘어, 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다.

 

3. 오픈소스 LLM 생태계의 성장과 영향력 확대:

  • Llama 3 이후의 발전: Meta의 Llama 3 출시 이후, 오픈소스 LLM들은 성능 면에서 폐쇄형 모델과의 격차를 더욱 좁히고 있습니다. 다양한 파라미터 크기의 모델들이 공개되어 연구 및 상업적 활용의 폭을 넓히고 있습니다.
  • 커뮤니티 주도의 혁신 활발: 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 모델 개선, 새로운 기능 개발, 특정 분야에 특화된 모델 파인튜닝 등 다양한 시도들이 활발하게 이루어지고 있습니다. 이는 기술 발전의 속도를 높이고, 특정 기업에 종속되지 않는 AI 생태계를 구축하는 데 기여합니다.
  • 상업적 활용 증가: Llama 3와 같은 고성능 오픈소스 모델들의 등장으로, 기업들이 자체적인 AI 시스템 구축 시 비용 효율성을 높이고 특정 요구사항에 맞춘 모델을 개발하는 사례가 늘어나고 있습니다.

 

4. AI 에이전트 기술의 진전과 자율성 강화:

  • 사용자의 지시에 따라 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 기술이 주목
  • 복잡한 작업 수행 능력 향상: 사용자의 명시적인 지시 없이도 스스로 판단하고 필요한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 완수하는 AI 에이전트 기술이 꾸준히 발전하고 있습니다.
  • 다양한 분야에서의 프로토타입 등장: 문서 작성, 일정 관리, 데이터 분석, 고객 응대 등 다양한 분야에서 AI 에이전트의 프로토타입들이 등장하며 실제 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 아직 초기 단계이지만, 미래 업무 환경에 큰 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.

 

5. 온디바이스 AI의 확산 및 개인화 강화:

  • 온디바이스 AI의 확산: 스마트폰, PC 등 기기 자체에서 AI 모델을 실행하는 온디바이스 AI 기술이 발전하면서, 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있게 되고 개인 정보 보호 측면에서도 이점을 제공할 것으로 기대됩니다. Google의 Gemini Nano 등이 대표적입니다.
  • 모바일, PC 등에서의 AI 기능 강화: 스마트폰, PC 등 개인 기기에서 직접 AI 모델을 실행하는 온디바이스 AI 기술이 더욱 발전하고 있습니다. 이는 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있게 하여 편의성을 높이고, 개인 정보 보호 측면에서도 이점을 제공합니다.
  • 개인 맞춤형 AI 경험 제공: 온디바이스 AI는 사용자 데이터를 로컬에서 처리하여 더욱 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있습니다. 사용자 습관 분석, 맞춤형 콘텐츠 추천 등 다양한 서비스에서 활용될 것으로 기대됩니다.

6. AI 윤리적 문제 및 안전성 확보 노력 강화:

  • AI 편향성, 허위 정보, 악용 방지: GPT 기술의 발전과 함께 AI 편향성, 허위 정보 생성 및 확산, 악의적인 사용 등 윤리적인 문제에 대한 우려가 높아지고 있습니다. 이에 대한 해결책을 모색하고 안전성을 확보하기 위한 연구와 규제 논의가 활발하게 진행되고 있습니다.
  • 투명성 및 책임성 확보: AI 모델의 작동 방식에 대한 투명성을 높이고, AI 시스템 개발 및 활용에 대한 책임 소재를 명확히 하기 위한 노력이 중요하게 다뤄지고 있습니다.
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