ChatGPT가 처음 출시되었을 때의 충격은 가라앉고, 지금은 AI 기술에 익숙해지다 못해 식상하게 느껴지기까지 합니다. 하지만 그 근본 원리까지 이해하고 계신가요? ChatGPT에서 ‘GPT’는 특정 AI 기술을 의미합니다. 이 글에서는 GPT가 무엇인지, 설명합니다.

1. GPT 정의 및 작동 원리

GPT(Generative Pre‑trained Transformer)는 딥러닝 기반의 크고 강력한 언어 모델(LLM)로, 인간처럼 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. GPT는 방대한 텍스트 및 코드 데이터를 바탕으로 사전 학습(pretraining)된 후, 다양한 자연어 처리(NLP) 과제를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이는 단순한 문장 완성에 그치지 않고, 대화 응답, 문서 요약, 글쓰기 보조, 코드 생성, 다국어 번역 등 폭넓은 활용이 가능합니다.

GPT가 생성한 텍스트는 사람이 작성한 것처럼 자연스럽고 일관성이 있으며, 이전 문맥을 고려해 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. 이처럼 고차원적인 언어 이해 능력을 갖춘 GPT는 비즈니스, 교육, 의료, 마케팅 등 다양한 산업 분야에서 빠르게 도입되고 있습니다.

이 모델의 기반이 되는 구조는 'Transformer'로, 구글 연구팀이 2017년에 발표한 혁신적인 신경망 아키텍처입니다. 기존 RNN이나 LSTM 방식과 달리, Transformer는 문장을 순차적으로 처리하는 방식에서 벗어나, 전체 문장을 동시에 이해하며 단어 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 모델의 훈련 속도와 효율성은 물론, 결과의 정밀도와 맥락 파악 능력을 획기적으로 개선하는 데 기여했습니다.

Transformer 아키텍처에서 가장 핵심적인 기술은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이 기술은 문장 내 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지를 동적으로 파악해, 문맥을 더 잘 이해하고 중요 정보를 강조할 수 있도록 합니다. 이 덕분에 GPT는 단순한 문법적 문장 생성 수준을 넘어, 의미와 의도를 반영한 고차원적 언어 생성이 가능해졌습니다.

2. GPT의 진화 단계: GPT-1에서 GPT-5까지

• GPT-1 (2018년): OpenAI가 발표한 최초의 GPT 모델로, Transformer 구조를 활용한 사전 학습 방식이 언어 모델의 새로운 가능성을 보여주었습니다.

• GPT-2 (2019년): 약 1.5억 개의 파라미터를 갖춘 모델로, 문장 생성의 유창성과 다양성이 크게 향상되었습니다. 다만, 오용 가능성을 우려해 초기에는 공개가 제한되기도 했습니다.

• GPT-3 (2020년): 약 1,750억 개의 파라미터를 보유한 초대형 모델로, Few-shot, Zero-shot 학습이 가능해졌으며, 다양한 언어 태스크에서 강력한 성능을 보였습니다.

• GPT-4 (2023년): 멀티모달 처리 능력이 강화되어 텍스트뿐 아니라 이미지 입력까지 함께 이해할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 응답 품질, 안전성, 문맥 인식 능력 모두 대폭 향상되었습니다.

• GPT-5 (2025년): 멀티모달 및 고차원 추론 능력이 강화될 것으로 기대되며, Microsoft Copilot, ChatGPT 등 다양한 실무 도구에 통합될 예정입니다. 더욱 정밀한 의사결정, 상황 이해, 대화 흐름 유지가 가능한 차세대 AI로 주목받고 있습니다.

3. 왜 GPT가 중요한가?

GPT는 기존의 규칙 기반 시스템이나 단순 자연어 처리 모델과 달리, 인간 수준의 텍스트 생성과 이해를 실현할 수 있는 점에서 게임 체인저로 평가받고 있습니다. 기업에서는 이를 통해 고객 대응 자동화, 콘텐츠 제작, 내부 문서 검색, 보고서 요약, 세일즈 이메일 작성 등 실무 자동화를 대폭 향상시킬 수 있습니다.

또한 GPT는 커스터마이징이 용이하며, 특정 도메인에 특화된 지식을 포함하거나, 프롬프트 최적화, 파인튜닝 등 다양한 방식으로 원하는 품질의 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 이를 통해 GPT는 단순한 기술을 넘어 생산성 도구로 진화하고 있으며, 기존 업무 환경에 깊숙이 녹아들고 있습니다.

4. GPT 단독 사용의 한계와 Wissly의 강점

Wissly의 RAG 기반 로컬 AI 솔루션은 이러한 GPT의 한계를 근본적으로 보완합니다:

• 내부 문서와 지식 기반을 실시간으로 검색하여 LLM에 전달 → 사실 기반 응답으로 환각 현상 최소화

• 외부 전송 없는 온프레미스 환경에서 AI 사용 → 민감한 데이터 보안과 규제 대응 가능

• 고객사별 문서 구조, 용어, 업무 절차에 맞게 커스터마이징 가능 → 높은 정확도와 활용도 보장

• GPT 및 다양한 멀티모달 LLM과 연동하여 텍스트 외에도 이미지, 음성 등 복합 데이터 활용 가능

이처럼 Wissly는 GPT를 기반으로 하되, 그 한계를 보완하고 기업 환경에 적합하게 진화시킨 실질적인 업무용 생성형 AI 플랫폼입니다.