최근 바이럴 논문이 프론티어 모델의 파라미터 수를 역공학했다고 주장: GPT-5.5 = 9.7T, Opus 4.7 = 4.0T, o1 =
요약
최근 온라인에서 유포된 논문들은 GPT-5.5, Opus 4.7 등 주요 프론티어 모델들의 파라미터 수를 역공학하여 제시하고 있습니다. 그러나 글쓴이는 해당 논문을 조사한 결과 심각한 문제점들을 발견했으며, 이를 수정했을 때 GPT-5.5의 실제 파라미터 수는 약 1.5조 개로 추정된다고 주장합니다.
핵심 포인트
- 최근 바이럴 논문들이 주요 LLM들의 파라미터 수를 역공학하여 제시하고 있음.
- 글쓴이는 해당 논문의 방법론에 심각한 오류가 있음을 지적함.
- 수정된 분석 결과, GPT-5.5의 파라미터 수는 약 1.5T로 추정됨 (90% 신뢰 구간: 256B-8.3T).
- 프론티어 모델의 파라미터 수에 대한 온라인 정보는 검증이 필요함.
최근 바이럴 논문은 프론티어 모델의 파라미터 수를 역공학했다고 주장합니다: GPT-5.5 = 9.7T, Opus 4.7 = 4.0T, o1 = 3.5T 등입니다. @ben_sturgeon 과 저는 이 논문을 조사한 결과 심각한 문제가 있음을 발견했으며, 이러한 문제들을 수정하면 GPT-5.5 의 파라미터 수는 약 1.5T 로 추정됩니다 (90% 신뢰 구간: 256B-8.3T).
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