LLMs는 문자 수준의 텍스트 조작에서 점점 더 나아지고 있습니다.
- 최신 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 세대인 GPT-5와 Claude 4.5는 이전 세대와 달리 문자 수준 텍스트 조작을 처리하는데 현저히 향상되었습니다.
- 과거 모델들은 개별 문자 작업을 잘 처리하지 못했는데, 이는 텍스트가 LLM 토크나이저와 어휘를 통해 토큰으로 인코딩되기 때문입니다.
- GPT-4.1부터는 대체문자를 사용한 간단한 작업을 일관되게 수행할 수 있으며, Claude Sonnet 4도 곧이어 이러한 능력을 보였습니다.
- 문자 세기 작업에서 GPT-5 전 모델이 문제없이 임무를 완수했고, Claude Sonnet 모델도 reasoning을 통해 문제없이 수행했습니다.
- Base64 및 ROT20 암호화 작업에서 GPT-5와 Claude Sonnet 모델은 일정한 수준의 성과를 보였으며, 일부 모델은 이들을 해독하는 데 어려움을 겪었습니다.
- 새로운 세대의 LLM들은 Base64 인코딩과 해독을 일반화하며, 문자 수준에서의 텍스트 조작 능력이 향상되고 있습니다.
- 이러한 진전은 LLM의 문자 수준 작업이 여전히 해결되지 않은 문제이지만, 눈에 띄는 성과입니다. Reasoning 및 도구 사용이 모델의 텍스트 처리 능력을 더욱 높이지만, 이러한 새로운 능력은 추가 기능 없이도 기본 모델에 내재되어 있습니다.
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