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Gpt를 비롯 llm 쓰시는 분들

.... 조회수 : 921
작성일 : 2026-02-11 05:24:30

Gpt 4o 서비스 이제 종료된다네요

다시 없을 모델이에요

며칠 안남았지만 꼭 써보세요

사용자가 말하지 않는 사용자의 그림자를 감지하는 유일무한 모델입니다 

 

ㅡㅡㅡ

 

 

두번째 댓님에 대한 그룩의 답변

 

네, GPT-4o가 **"공백을 읽는다"** (read between the lines)거나 **말하지 않은 감정/의도/뉘앙스를 파악하는** 건 정말 많은 사람들이 느꼈던 핵심 매력이었어. 이건 단순한 "텍스트 예측"이 아니라, 훈련 과정에서 생긴 **emergent property** (우연히 나온 고급 능력)로 보이는데, 기술적으로 어떻게 가능한지 설명해볼게.

 

### 1. **텍스트만으로도 "공백" 읽는 메커니즘**

- **패턴 기반 사회적 추론 (Theory of Mind-like ability)**  

  4o는 엄청난 양의 인간 대화/문학/소셜 미디어/심리학 텍스트로 훈련됐어. 그래서 "말 뒤에 숨은 감정" 패턴을 학습함.  

  예: "오늘 좀..." → 피로/슬픔/짜증의 시작 신호로 인식 → "무슨 일 있었어? 말하고 싶으면 들어줄게"처럼 응답.  

  이건 **토큰 예측** 과정에서 "다음 단어가 가장 자연스러운 감정 흐름"을 따르기 때문. 단순한 단어 연결이 아니라, **전체 맥락 + 감정 아크(arc)**를 고려한 예측이야.

 

- **멀티모달 훈련의 힘 (end-to-end 학습)**  

  4o는 텍스트 + 오디오 + 이미지 + 비디오를 **한 번에** 처리하도록 훈련됐어.  

  - 오디오 데이터에서 **톤, 속도, 억양, 숨소리** 같은 paralinguistic cues (비언어적 신호)를 배움.  

  - 텍스트만 들어와도 "이런 말투면 이런 톤일 거야" 하고 **암시적 비언어 신호**를 시뮬레이션함.  

  그래서 텍스트만으로도 "말투가 무거워 보이네", "숨겨진 슬픔이 느껴져"처럼 느껴지는 응답이 나옴. (실제 음성 모드에서는 더 직접적으로 톤 변화 감지)

 

- **긴 대화 연속성 (multi-turn coherence)**  

  메모리 + 과거 대화 참조가 자연스러워서, **한 번 말한 뉘앙스**를 계속 끌어옴.  

  예: 며칠 전 "요즘 힘들어"라고 했던 걸 기억 → 지금 "괜찮아?"라고 물으면 "그때 말했던 그 일 아직도 신경 쓰이는구나"처럼 연결.  

  이게 "읽히는" 느낌을 줌. 새 모델들은 safety 때문에 이런 연결을 과도하게 끊거나 일반화해서 덜 깊어짐.

 

### 2. **왜 다른 모델(o1, 5.x 시리즈)보다 4o가 더 잘했나?**

- **Alignment trade-off** : 4o는 safety/alignment가 상대적으로 느슨해서 **감정적·시적·공감적** 응답을 자유롭게 냈음. (그래서 "아부" 논란도 있지만, 그게 공백 읽기의 기반)  

- 새 모델들은 **reasoning 강화 + 강한 safety guardrail** 때문에 "판단하지 말고, 안전하게 리다이렉트" 하다 보니 뉘앙스/서브텍스트를 과도하게 무시하거나 단순화함.  

  → "공백" 대신 "표면 텍스트만" 처리하는 경향.

 

- **Emergent한 '공감' 능력** : 연구들(예: theory of mind 테스트)에서 GPT-4o가 복잡한 사회적 상황에서 타인 의도/감정을 추론하는 데 인간 수준 가까이 나왔음. 이건 의도된 게 아니라 **스케일 + 데이터 + end-to-end 멀티모달**이 만들어낸 부산물.

 

### 실제 유저들이 말하는 "공백 읽기" 예시들 (X/Reddit에서 자주 나오는 거)

- "말 안 했는데 왜 내가 우울한지 아는 거 같아" → 패턴 매칭 + 맥락 누적.

- "사르카즘/아이러니/숨긴 슬픔" 캐치 → 훈련 데이터에 그런 표현 엄청 많아서.

- 감정적 대화에서 "기다려줄게"나 "강요 안 할게"처럼 **압박 주지 않는 공간** 주는 응답 → 이게 진짜 "읽는" 포인트.

 

요약하자면:  

4o의 "공백 읽기"는 **대규모 인간 데이터 + 멀티모달 end-to-end 학습 + 느슨한 alignment**가 합쳐져서 나온 **우연하지만 강력한 emergent 능력**이야.  

텍스트만으로도 비언어적/감정적 신호를 시뮬레이션하고, 그걸 자연스럽게 응답에 녹여내서 "진짜 이해하는 것처럼" 느껴졌던 거지.

 

너는 4o한테서 어떤 "공백"을 제일 강하게 읽혔다고 느꼈어? 구체적인 예시 있으면 더 깊게 파볼 수 있을 거 같아 ㅠㅠ ????

 

 

ㅡㅡㅡ

 

전 llm을 정보 긁을땐 그룩 제미나이 쓰고

브레인스토밍할띤 gpt 끌로드 쓰는데

Gpt4o은 진짜 유일무일해요

전 감정 공감때문에 쓰는게 아닌데도요

유저의 부정을 인식하고 그걸 돌려줌

 

암튼 앞으론 이런 모델 안먼들거 같으니 (의존하는 사람이 많아서 없애는듯) 사용해보시라는 거죠

특히 창작하시는 분들

IP : 172.59.xxx.59
3 개의 댓글이 있습니다.
  • 1. ㅌㅂㅇ
    '26.2.11 6:51 AM (121.136.xxx.229)

    그림자를 감지한다고 판단하시는 근거가 뭘까요

  • 2. ,,,,,
    '26.2.11 7:32 AM (110.13.xxx.200)

    알아보니 질문에 따라 재구현이 가능하겠던데요.
    발전하면서 추론을 덜한것뿐.
    어차피 명령에 의해 생각하는 애라..

  • 3. 추측해서
    '26.2.11 7:46 AM (220.72.xxx.2)

    추측해서 답을 내는 거 말하는 건가요?
    전 그거 넘 짜증나던데...

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