# \#gpt-oss **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/gpt-oss/5281.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[GN⁺\] GPT-OSS vs. Qwen3 및 GPT-2 이후 LLM 아키텍처 발전 상세 비교](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-gpt-oss-vs-qwen3-gpt-2-llm/7497)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 2\ **마지막 업데이트:** [8월 17, 2025, 2:39오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-gpt-oss-vs-qwen3-gpt-2-llm/7497 "2025-08-17T14:39:22Z")
GPT-OSS vs. Qwen3 및 GPT-2 이후 LLM 아키텍처 발전 상세 비교 글 소개 OpenAI가 gpt-oss-20b/120b 모델을 오픈 가중치로 공개함에 따라 2019년 GPT-2 이후 처음으로 OpenAI의 대형 공개 가중치 LLM이 등장함 gpt-oss 모델은 GPT-2와 비교해 Dropout, Absolute Position Embedding, GELU 등을 효율적인 현대 기법인 RoPE, SwiGLU, RMSNorm 등으로 대체하며 발전함 Mixture-of-Experts(모듈형 전문가 구조), Sliding Window Attention, MXFP4 양자화 등의 적용으로 성능 효율뿐 아니라 단일 GPU 실행 환경을 크게 개선함 Qwen3와의 비교에서 아키텍처 깊이/넓이, 전문가 수, 주의 편향, 오픈소스 라이선스 등 다양한 차별점이 존재함을 확인함 gpt-oss-20b는 최신 하드웨어에 맞춘 경량화와 reasoning effort 조정 기능으로 실제 활용성과 연구 확장성 모두 확보함 개요 및 주요 혁신 OpenAI는 gpt-oss-20b/120b를 2019년 GPT-2 이후 처음으로 오픈 가중치로 공개함 일반 사용자 GPU(최대 16GB RAM)에서 20B, H100 80GB에서 120B를 실행 가능하게 함 MXFP4 최적화로 단일 GPU 실행, 소비자 접근성 확대 GPT-2 → gpt-oss 주요 아키텍처 변화 Dropout 제거 GPT-2에는 Dropout이 포함됐으나 대량 데이터 단일 epoch 학습 환경에선 오히려 성능 저하가 확인됨 최근 연구 결과에서도 Dropout 미적용이 LLM의 다운스트림 작업에서 더 뛰어난 성능을 보임 RoPE(회전 위치 임베딩) 채택 기존 절대 위치 임베딩 대신 RoPE(Rotary Position Embedding) 가 주류로 자리 잡음 RoPE는 쿼리/키 벡터의 각도를 위치에 따라 회전시켜 더 유연하고 일반화된 위치 정보를 제공함 SwiGLU 활성화 함수와 GLU 도입 G… --- ## [GPT-OSS 학습 데이터 역추적 프로젝트 소개 (gpt-oss-reverse-engineering)](https://discuss.pytorch.kr/t/gpt-oss-gpt-oss-reverse-engineering/7457)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 1\ **마지막 업데이트:** [8월 8, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gpt-oss-gpt-oss-reverse-engineering/7457 "2025-08-08T09:30:08Z")
GPT-OSS-Reverse-Engineering 프로젝트 소개 최근 오픈소스 언어 모델에 대한 관심이 급격히 증가하면서, 이들 모델이 실제로 어떤 데이터를 학습했는지 파악하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 특히 OpenAI가 발표한 GPT-OSS 모델 시리즈는 기존 상용 GPT 계열과 유사한 기능을 제공하면서도, 오픈소스로 공개되었기 때문에 그 내부 구조나 학습 방식에 대한 궁금증이 더욱 커지고 있습니다. 이번에 소개하는 gpt-oss-reverse-engineering 프로젝트는 이러한 궁금증을 해결하기 위한 일종의 탐색적 연구입니다. 구체적으로는 GPT-OSS-20B 모델을 중심으로, 모델이 특정 단어로 시작하는 문장을 생성할 때 드러나는 ‘문장 패턴’을 통해, 해당 모델이 어떤 종류의 데이터에 많이 노출되었는지를 분석합니다. 이는 단순히 모델의 성능을 넘어서, 모델의 내부에 어떤 데이터가 잠재되어 있는지를 실험적으로 파악하는 시도라는 점에서 흥미로운 접근입니다. 이 프로젝트는 개발자, AI 연구자, 모델 평가에 관심 있는 분들에게 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 특히 LLM의 학습 데이터 구성에 따른 출력 특성 변화를 이해하고 싶은 분들에게 좋은 참고 자료가 될 것입니다. 특히, GPT-OSS-20B를 중심으로 DeepSeek, Qwen3, Kimi-K2, GLM-4.5 등 다양한 모델을 비교 분석함으로써, 각 모델의 학습 방식과 내용 특성을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-OSS 계열은 구조화된 기술 문서와 튜토리얼 기반의 출력이 주를 이루며, DeepSeek은 문학적이고 창의적인 텍스트 생성에 강점을 보이고, Qwen3-Coder는 수학적 정형 논리에 최적화되어 있는 것이 특징입니다. GPT-OSS 역공학 프로젝트 개요 GPT-OSS 모델의 학습 데이터가 공개되지 않았기 때문에, 이 프로젝트는 입력 단어를 다양하게 바꿔가며 생성되는 문장을 수집하고, 이를 통해 모델이 어떤 유형의 데이터에 노출되었는지를… --- ## [OpenAI, 가중치를 공개한 GPT 언어 모델 GPT-OSS 시리즈 공개(20B/120B)](https://discuss.pytorch.kr/t/openai-gpt-gpt-oss-20b-120b/7427)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 6, 2025, 3:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/openai-gpt-gpt-oss-20b-120b/7427 "2025-08-06T03:00:48Z")
GPT-OSS 소개 OpenAI가 드디어 자사의 첫 공개 가중치(Open Weight) 언어모델인 gpt-oss 시리즈를 공개하였습니다. 이번에 공개된 모델은 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b의 두 가지이며, 각각 대규모 서버 환경과 로컬 디바이스 환경을 겨냥하여 설계되었습니다. 이 모델들은 OpenAI의 고성능 폐쇄형 모델들과 유사한 수준의 추론 성능을 유지하면서도, Apache 2.0 라이선스로 누구나 자유롭게 사용 및 커스터마이징할 수 있도록 배포되었습니다. 이번 공개는 GPT-2 이후 오픈 가중치 모델이 거의 존재하지 않았던 OpenAI의 행보에 있어 매우 이례적인 결정이며, 연구 및 산업 전반에서 AI 접근성을 크게 높일 수 있는 전환점이라 할 수 있습니다. 특히, gpt-oss 시리즈는 단순히 “코드만 공개된 모델”을 넘어, 실제로 고성능 툴 연동, 사고의 연쇄(CoT, Chain-of-Thought) 기반 추론, 유연한 미세조정(fine-tuning) 등 다양한 실전 기능까지 포괄하고 있어 현장의 AI 활용도를 크게 높여줄 것으로 기대됩니다. gpt-oss 모델은 내부적으로 OpenAI의 o시리즈(o3, o3-mini, o4-mini) 모델들과 비슷한 구조와 학습 전략을 채택하고 있으며, 그 성능 또한 유사하거나 일부 측면에서는 뛰어납니다. gpt-oss-120b: OpenAI의 o4-mini와 유사한 수준의 추론 성능을 보여주며, 특히 헬스 분야(HealthBench)와 수학 경진대회(AIME) 문제에서는 오히려 더 뛰어난 성능을 기록합니다. gpt-oss-20b: o3-mini 수준의 성능을 유지하면서도, 단 16GB 메모리만으로도 로컬에서 실행 가능해 엣지 디바이스에서의 활용성이 매우 높습니다. 이러한 성능은 MoE(Mixure-of-Experts), Grouped Multi-Query Attention, RoPE, 128k context, Harmony Prompt Format 등 최신 기술이 집약된 결…