아이메시지 기록으로 학습한 개인 말투 모델

프롬프트 한 줄과 개인 문자 기록만으로 언어모델을 학습한 사례가 공개됐다. 오픈AI 개발자 뉴스레터 '스타트업 드롭'에 소개된 피에트로 시라노 씨의 작업이다.

시라노 씨가 GPT-5.6 솔에 넘긴 자료는 프롬프트 하나와 자신의 아이메시지 보관 기록이었다. 솔은 로컬에서 실행되는 학습 파이프라인을 만들고, 매개변수 138만 개짜리 4층 디코더 전용 트랜스포머를 토큰 800만 개로 학습시켰다.

그렇게 만들어진 모델은 시라노 씨의 글쓰기 방식에 맞춰 답장을 생성했다. 디코더 전용 트랜스포머는 앞에 나온 내용을 보고 다음 말을 이어 붙이는 구조다. 챗GPT를 포함한 대화형 모델이 쓰는 방식과 같은 계열이다.

매개변수 138만 개는 상용 대형 모델과 비교하면 작은 규모다. 이 사례의 핵심은 거대한 범용 모델을 새로 만든 것이 아니라, 개인 기록을 바탕으로 특정 말투를 따라 쓰는 소형 모델을 구성했다는 점이다.

GPT-5.6 솔은 오픈AI가 어려운 코딩과 에이전트 작업용으로 내놓은 최상위 모델이다. 회사는 추론을 최대로 올린 조건에서 솔이 클로드 페이블 5보다 나은 성능을 내면서 출력 토큰은 54% 적게 쓴다고 밝혔다.

제휴 제공 안내에는 이 콘텐츠가 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성됐다는 내용도 함께 담겼다.