오픈AI, ChatGPT 내부 구조 공개: 연구용 API와 모델 작동 방식 소개

OpenAI API 딥 리서치 - 코부스 그레이링 - 미디엄 OpenAI가 딥 리서치를 위한 OpenAI API를 도입하면서, ChatGPT의 내부 작동 방식에 대한 베일을 벗겼습니다. API 문서를 통해 ChatGPT 내부에서 실제로 많은 활동이 이루어지고 있음을 알 수 있습니다. 이는 기업용 구현에 대한 경고로, API가 사실상 '블랙박스'이며 그 아래의 기능이 알려져 있지 않다는 점을 다시 한번 상기시킵니다. 연구 결과에 따르면, 상업용 API 뒤에서 모델이 변화하거나 편향되는 경우가 많으며, 사용자가 모델 제공자의 의지에 좌우될 수 있다는 것을 보여줍니다. OpenAI의 이번 출판물은 ChatGPT 딥 리서치 쿼리의 처리 순서도 제공하여, 내부에서 어떤 일이 일어나는지에 대한 통찰력을 주고 있습니다. ChatGPT GUI는 복잡성을 숨기고 간단한 사용자 인터페이스를 제공하는 것이 목표입니다. 그러나 딥 리서치 기능을 사용할 때 실제로 세 가지 모델 호출이 이루어진다는 것이 흥미롭습니다. 두 개의 경량 모델과 하나의 딥 리서치 모델이 함께 작동합니다. ChatGPT는 사용자의 의도를 명확히 하고, 선호도나 목표와 같은 세부 정보를 수집하기 위해 GPT-4.1과 같은 도우미 모델을 사용합니다. 이 단계를 통해 웹 검색 결과를 더 관련성 있게 맞춤화할 수 있습니다. 그러나 이 단계는 API에서 생략되므로 개발자는 워크플로를 어느 정도까지 맞춤화할지 선택할 수 있습니다. 프롬프트 재작성기는 또 다른 경량 모델(예: gpt-4.1)을 사용하여 사용자 쿼리를 확장하거나 특정화한 후 연구 모델에 전달합니다. 이를 통해 사용자의 입력이 더 정확하고 효과적으로 처리됩니다. 이러한 과정은 ChatGPT가 얼마나 복잡한지를 보여주며, 복잡성이 사용자에게 노출되어 해석되고 해결되어야 할 수도 있고, 또는 UI 뒤에서 처리되어야 할 수도 있다는 중요한 원칙을 역설합니다. 복잡성 관리는 사용자 대신 개발자가 사용자 경험을 조율하는 역할을 맡게 됩니다. 예를 들어, 세 개의 언어 모델이 관여된다는 점을 고려하면, 하나는 해석과 명확화를, 다른 하나는 연구 모델을 위한 프롬프트 최적화를 담당합니다. 이 접근 방식에서 많은 것을 배울 수 있으며, 단일 모델이 항상(대부분의 경우) 답이 아님을 보여줍니다. 여러 개의 작은이고 덜 강력한 모델이 함께 작동하는 것이 유리할 수 있습니다. 아래 이미지는 NVIDIA가 각 단계나 하위 단계에 적합한 도구를 정확하게 식별하도록 언어 모델을 훈련시키는 방법을 보여줍니다. 이러한 복잡성을 이해하고 활용하는 것은 개발자들에게 큰 책임을 지우지만, 동시에 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방법을 탐색할 기회를 제공합니다. 특히, 여러 모델이 협력하여 더 정확하고 유연한 결과를 제공하는 방식은 미래의 AI 시스템 설계에 큰 영향을 줄 것으로 보입니다. OpenAI의 이러한 공개는 AI 기술의 투명성과 발전에 중요한 역할을 하고 있으며, 업계 전문가들은 이를 통해 더 효과적인 모델 관리와 개발 전략을 수립할 수 있을 것으로 평가하고 있습니다. ChatGPT의 복잡한 내부 구조는 기업들이 AI API를 활용할 때 주의할 필요가 있음을 강조합니다. 모델의 변화와 편향성을 고려하지 않으면, 기업의 AI 시스템이 예상치 못한 결과를 낳을 위험이 있습니다. 따라서, OpenAI의 이런 공개는 기업들이 API를 안전하고 효과적으로 사용할 수 있도록 하는데 중요한 역할을 하고 있습니다. OpenAI는 AI 기술의 선두주자로서, 이러한 투명성을 통해 신뢰성을 더욱 강화하고 있으며, 다른 기업들도 비슷한 투명성을 제공하는 방향으로 나아갈 것으로 기대됩니다.