OpenAI의 o3는 긴 문맥 벤치마크에서 거의 완벽한 성능을 달성합니다.
- 기사 제목: "OpenAI의 o3, 긴 문맥 벤치마크에서 거의 완벽한 성능 달성"
- o3 모델은 최대 200,000 토큰을 지원하며, Fiction.live 벤치마크에서 128,000 토큰으로 100% 완벽한 성능을 달성함.
- 이는 대략 96,000 단어에 해당하며, 방대한 서사나 문서를 다루는 데 있어 큰 도약.
- Google의 Gemini 2.5 Pro는 90.6%를 기록한 반면, o3-mini와 o4-mini는 뒤처짐.
- Fiction.LiveBench 테스트는 모델이 긴 문맥의 복잡한 이야기를 얼마나 잘 이해하고 재현할 수 있는지 평가.
- Meta의 Llama 4는 1천만 토큰의 문맥 창을 자랑하지만, 실제로는 간단한 키워드 검색 이상에 유용하지 않음.
- 많은 모델들이 긴 문맥 이해에 미흡하며, 이는 마케팅 홍보 이상의 역할을 못하는 경우가 많음.
- 현실적인 대규모 입력에 대한 일관되고 깊은 성능이 필요한 사용자에게 o3는 새로운 기준점.
- 기사 작성자: Matthias는 THE DECODER의 공동 창립자 및 발행인.
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