GPT-6, 가중치 직접 수정으로 AI 성능 향상 가능성 제시

요약

MIT 연구진이 GPT-6 Astra를 활용하여 '가중치 공간 프로그래밍'이라는 새로운 AI 성능 개선 방식을 제시했습니다. 이 방식은 모델을 재훈련하는 것이 아니라, 신경망의 가중치 값을 직접 조정하는 것을 핵심으로 합니다. 연구진은 이 기술을 이용해 단순화된 벽돌깨기 게임에서 GPT-6 Astra가 작성한 신경망이 5억 단계 학습 모델보다 약 20배 높은 점수를 기록했다고 발표했습니다. 또한, 다른 언어모델(큐원)의 경우 가중치 일부를 수정하자 수학 평가 정답률이 크게 상승하고 반복 답변 문제가 개선된 사례도 보고했습니다. 다만, 이 방식이 모든 모델이나 모든 게임에서 일관되게 높은 성과를 내는 것은 아니며, 실제 개발 비용 절감 효과는 검증되지 않았습니다.

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