OpenAI의 o3 및 o4‑mini 내부: 다중 모드 추론 및 통합 툴셋을 통해 새로운 가능성 열어보기

16년 2025월 XNUMX일, OpenAI 출시 고급 추론 모델의 업그레이드 버전입니다. o3와 o4-mini로 명명된 이 새로운 모델은 각각 이전 모델인 o1과 o3-mini보다 향상된 기능을 제공합니다. 최신 모델은 향상된 성능, 새로운 기능, 그리고 향상된 접근성을 제공합니다. 이 글에서는 o3와 o4-mini의 주요 이점을 살펴보고, 주요 기능을 간략하게 설명하며, 이러한 기능이 AI 애플리케이션의 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 논의합니다. o3와 o4-mini의 차이점을 살펴보기 전에, OpenAI 모델이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는지 이해하는 것이 중요합니다. 먼저, 점점 더 강력해지는 언어 및 추론 시스템을 개발해 온 OpenAI의 여정을 간략하게 살펴보겠습니다.

OpenAI의 대규모 언어 모델 진화

OpenAI의 대규모 언어 모델 개발은 다음과 같이 시작되었습니다. GPT-2 그리고 GPT-3ChatGPT는 유창하고 문맥적으로 정확한 텍스트를 생성하는 능력 덕분에 널리 보급되었습니다. 이 모델은 요약, 번역, 질의응답과 같은 작업에 널리 채택되었습니다. 그러나 사용자들이 더 복잡한 시나리오에 적용하면서 단점이 명확해졌습니다. 이 모델은 심층적인 추론, 논리적 일관성, 그리고 다단계 문제 해결을 요구하는 작업에서 종종 어려움을 겪었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 GPT-4, 그리고 모델의 추론 능력 향상에 초점을 맞추었습니다. 이러한 변화는 o1 그리고 o3-미니두 모델 모두 '사고의 사슬(chain-of-thought)'이라는 방법을 사용하여 단계별 추론을 통해 더욱 논리적이고 정확한 답변을 생성할 수 있었습니다. o1은 고급 문제 해결 요구를 위해 설계된 반면, o3-mini는 더욱 효율적이고 비용 효율적인 방식으로 유사한 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 기반을 바탕으로 OpenAI는 LLM의 추론 능력을 더욱 향상시키는 o3와 o4-mini를 출시했습니다. 이 모델들은 특히 프로그래밍, 수학, 과학 분석과 같이 논리적 정밀도가 중요한 기술 분야에서 더욱 정확하고 신중하게 고려된 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 다음 섹션에서는 o3와 o4-mini가 이전 모델보다 어떻게 개선되었는지 살펴보겠습니다.

o3 및 o4-mini의 주요 발전

향상된 추론 능력

o3와 o4-mini의 주요 개선 사항 중 하나는 복잡한 작업에 대한 추론 능력이 향상되었다는 것입니다. 빠른 응답을 제공했던 이전 모델과 달리, o3와 o4-mini 모델은 각 프롬프트를 처리하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다. 이러한 추가 처리 과정을 통해 더욱 철저하게 추론하고 더 정확한 답변을 도출할 수 있게 되어 벤치마크 결과 향상으로 이어집니다. 예를 들어, o3는 o1 9% on 라이브벤치.ai논리, 수학, 코드 등 여러 복잡한 작업의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. 소프트웨어 엔지니어링 작업의 추론 능력을 테스트하는 SWE-벤치에서 o3는 69.1%, 다음과 같은 경쟁 모델보다 더 뛰어난 성능을 보입니다. 제미니 2.5 프로, 득점 63.8%. 한편, o4-mini는 동일한 벤치마크에서 68.1%의 점수를 기록하여 훨씬 낮은 비용으로 거의 동일한 추론 깊이를 제공했습니다.

다중 모드 통합: 이미지로 생각하기

o3와 o4-mini의 가장 혁신적인 기능 중 하나는 "이미지로 사고하는" 능력입니다. 즉, 텍스트 정보를 처리할 뿐만 아니라 시각적 데이터를 추론 과정에 직접 통합할 수 있습니다. 손으로 쓴 메모, 스케치, 다이어그램처럼 품질이 낮은 이미지라도 이해하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 복잡한 시스템의 다이어그램을 업로드하면 모델은 이를 분석하고 잠재적인 문제를 파악하거나 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 데이터와 시각적 데이터 간의 격차를 해소하여 AI와의 더욱 직관적이고 포괄적인 상호작용을 가능하게 합니다. 두 모델 모두 세부 정보를 확대하거나 이미지를 회전하는 등의 작업을 수행하여 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 다중 모드 추론은 주로 텍스트 기반이었던 o1과 같은 이전 모델에 비해 상당한 발전을 이루었습니다. 시각적 보조 자료가 필수적인 교육 분야나 다이어그램과 차트가 이해에 중요한 역할을 하는 연구 분야와 같은 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다.

고급 도구 사용

o3와 o4-mini는 ChatGPT에서 제공하는 모든 도구를 동시에 사용하는 최초의 OpenAI 모델입니다. 이러한 도구에는 다음이 포함됩니다.

• 웹 브라우징: 모델이 시간에 민감한 쿼리에 대한 최신 정보를 가져올 수 있도록 합니다.
• Python 코드 실행: 복잡한 계산이나 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
• 이미지 처리 및 생성: 시각적 데이터를 다루는 능력 강화

이러한 도구를 활용함으로써 o3와 o4-mini는 복잡하고 여러 단계로 구성된 문제를 더욱 효과적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 최신 데이터가 필요한 질문을 하면 모델은 웹 검색을 수행하여 최신 정보를 가져올 수 있습니다. 마찬가지로, 데이터 분석과 관련된 작업의 경우, Python 코드를 실행하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 통합은 인간의 개입 없이 더욱 광범위한 작업을 처리할 수 있는 자율적인 AI 에이전트를 향한 중요한 진전입니다. 코덱스 CLI, o3 및 o4-mini와 함께 작동하는 가벼운 오픈소스 코딩 에이전트로, 개발자를 위한 유용성을 더욱 향상시킵니다.

의미와 새로운 가능성

o3 및 o4-mini의 출시는 산업 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칩니다.

• 교육: 이러한 모델은 자세한 설명과 시각 자료를 제공하여 학생과 교사에게 도움을 줄 수 있으며, 학습을 더욱 상호작용적이고 효과적으로 만들어 줍니다. 예를 들어, 학생이 수학 문제 스케치를 업로드하면 모델은 단계별 해결책을 제공할 수 있습니다.
• 리써치: 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 가설을 생성하고, 차트와 다이어그램과 같은 시각적 데이터를 해석함으로써 발견을 가속화할 수 있는데, 이는 물리학이나 생물학과 같은 분야에 매우 귀중합니다.
• 업종: 제품 디자인 분석이나 기술적 문제 해결 등 텍스트 및 시각적 쿼리를 모두 처리하여 프로세스를 최적화하고, 의사 결정을 개선하고, 고객 상호 작용을 강화할 수 있습니다.
• 창의성과 미디어: 작가는 이러한 모델을 사용하여 각 장의 개요를 간단한 스토리보드로 만들 수 있습니다. 음악가는 영상 자료를 멜로디에 맞춰 구성하고, 영화 편집자는 페이싱에 대한 제안을 받습니다. 건축가는 손으로 그린 ​​평면도를 구조 및 지속 가능성에 대한 참고 사항이 포함된 상세한 3D 청사진으로 변환합니다.
• 접근성 및 포용성: 시각 장애인을 위해 이 모델들은 이미지를 자세히 설명합니다. 청각 장애인을 위해 다이어그램을 시각적 시퀀스나 캡션이 달린 텍스트로 변환합니다. 단어와 시각 자료 모두에 대한 이 모델들의 번역은 언어 및 문화적 차이를 해소하는 데 도움이 됩니다.
• 자율 에이전트를 향하여: 이 모델은 하나의 워크플로우에서 웹 탐색, 코드 실행, 이미지 처리를 모두 수행할 수 있으므로 자율 에이전트의 기반을 형성합니다. 개발자는 기능을 설명하고, 모델은 코드를 작성, 테스트, 배포합니다. 지식 근로자는 데이터 수집, 분석, 시각화, 보고서 작성을 단일 AI 비서에게 위임할 수 있습니다.

제한 사항 및 향후 계획

이러한 발전에도 불구하고, o3와 o4-mini는 여전히 2023년 XNUMX월로 지식 마감일이 정해져 있어 웹 브라우징으로 보완하지 않는 한 최신 이벤트나 기술에 대응하는 능력이 제한됩니다. 향후 버전에서는 실시간 데이터 수집을 개선하여 이러한 격차를 해소할 것으로 예상됩니다.

또한 자율 AI 에이전트(최소한의 감독으로 지속적으로 계획, 추론, 행동 및 학습이 가능한 시스템)의 발전도 기대할 수 있습니다. OpenAI가 도구, 추론 모델, 실시간 데이터 접근 기능을 통합한 것은 우리가 그러한 시스템에 한 걸음 더 다가가고 있음을 보여줍니다.

히프 라인

OpenAI의 새로운 모델인 o3와 o4-mini는 추론, 다중 모드 이해, 그리고 도구 통합 측면에서 향상된 성능을 제공합니다. 복잡한 데이터 분석, 코드 생성부터 이미지 해석에 이르기까지 다양한 작업에서 더욱 정확하고 다재다능하며 유용합니다. 이러한 발전은 다양한 산업 분야에서 생산성을 크게 향상시키고 혁신을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다.