GPT 란 무엇인가 — 뜻과 직접 쓰는 방법

작은 조각이 가득 든 유리 상자(GPT 모델)를 품은 기계가 토큰을 하나씩 만들어 대화창으로 보내는 그림

GPT 는 프로그램이 아니라 모델입니다

GPT 의 본체는 으로 얻은 아주 많은 숫자()와, 그 숫자로 계산하는 방법(구조)입니다. 그래서 혼자서는 실행되지 않고, 이 숫자를 불러와 계산해 주는 이 따로 있어야 합니다.

음악에 견주면 은 MP3 파일, 실행 프로그램은 음악 플레이어, 는 음악 앱 전체입니다.

Generative — 생성형

저장된 글을 찾아오지 않고 을 하나씩 새로 만들어 냅니다.
Pre-trained — 미리 학습한

쓰기 전에 많은 글로 다음 토큰을 맞히는 연습을 끝내 둡니다.
Transformer — 트랜스포머

2017년에 발표된 설계로, 입력의 모든 토큰을 서로 견주어 봅니다.

사람들이 GPT 라고 말할 때

설계

입력을 어떤 순서로 계산할지 정한 구조입니다. 에 가장 가깝습니다.

음악에 견주면
MP3 형식의 규칙

이렇게 말할 때
"GPT 구조로 만든 작은 모델"
학습된 모델

설계대로 학습해 얻은 숫자 묶음입니다. 보통 GPT 라고 하면 이것을 뜻합니다.

음악에 견주면
MP3 파일

이렇게 말할 때
"GPT-2 는 공개되어 있다"
실행 프로그램

모델을 불러와 계산하는 입니다. 모델과 다른 것이지만 함께 묶어 말할 때가 많습니다.

음악에 견주면
음악 플레이어

이렇게 말할 때
"내 컴퓨터에서 GPT 를 돌린다"
ChatGPT 같은 소프트웨어

모델에 대화 화면과 계정 같은 기능을 붙인 제품입니다. 일상 대화에서는 GPT 가 이것을 뜻할 때가 많습니다.

음악에 견주면
음악 앱 전체

이렇게 말할 때
"GPT 한테 물어봤다"

GPT 와 LLM 은 어떻게 다른가요?

(거대 언어 모델)
- 트랜스포머로 만든 LLM
  - 계열

LLM 은 많은 글을 학습한 큰 을 모두 부르는 이름이고, GPT 는 그중 한 계열의 이름입니다. "자동차"와 어느 한 차종의 이름 같은 관계입니다. LLM 도 GPT 처럼 숫자 묶음과 계산 구조로 이루어진 모델입니다.

GPT 는 LLM 입니다.

LLM 이 모두 GPT 는 아닙니다. ·· 는 LLM 이지만 GPT 라고 부르지 않습니다.

Claude Opus·DeepSeek 도 GPT 라고 볼 수 있나요?

이름으로는 GPT 가 아니고, 만드는 방식으로 보면 GPT 와 같은 계열입니다. 일상에서는 "GPT 가 아니다"라고 말하는 것이 맞습니다.

제품·모델 이름 아님
GPT 는 보통 모델 계열(GPT-4, gpt-oss 등)의 이름입니다. Claude 는 , 은 DeepSeek 의 모델입니다.
LLM(거대 언어 모델) 맞음
많은 글로 학습해 다음 토큰을 예측하는 모델입니다. 셋 다 여기에 속합니다.
G·P·T 글자 뜻 대체로 들어맞음
글을 새로 만들고(Generative), 미리 학습하며(Pre-trained), 트랜스포머(Transformer) 구조를 씁니다.

자동차에 비유하면 LLM 은 "자동차"이고, GPT·Claude·DeepSeek 은 각각 다른 회사의 차종 이름입니다. 작동 원리가 비슷하다고 해서 다른 회사 차를 그 차종 이름으로 부르지 않는 것과 같습니다.

확실하지 않은 부분

DeepSeek: 논문과 공개 가중치가 있어 트랜스포머 구조임을 직접 확인할 수 있습니다. DeepSeek 자세히 보기
Claude Opus: Anthropic 이 구조를 자세히 공개하지 않았습니다. 트랜스포머 계열로 널리 알려져 있지만, DeepSeek 처럼 공개 자료로 세부까지 확인할 수는 없습니다.

개발할 때 쓰나요, 토큰을 만들 때 쓰나요?

GPT 는 개발에 쓰는 도구라기보다 개발의 결과물이고, 완성된 뒤 토큰을 만드는 데 씁니다.

학습 다음 토큰을 맞히는 연습으로 숫자를 조정
GPT 모델 학습의 결과물
완성된 모델로 토큰을 만듦

이미 만들어진 GPT 를 로 불러 번역기나 을 만들 수도 있습니다. 이때는 GPT 가 개발에 쓰는 부품이 됩니다.

토큰이 만들어지는 네 단계

글을 토큰으로 나눈다
다음 토큰의 을 계산한다
토큰 하나를 고른다
글 뒤에 붙인다

끝날 때까지 2단계부터 되풀이

이 네 단계 전체를 돌리는 프로그램이 Runner 입니다. 모델의 숫자는 주로 2단계의 계산에 쓰입니다.

자주 듣는 이름 정리

: GGUF 파일의 모델을 실행하는 Runner
: 모델 내려받기와 실행을 명령 하나로 묶은 도구
: Runner 가 아니라 모델을 저장하는 파일 형식
: ONNX 파일을 실행하는 Runner
ChatGPT·API: 내 컴퓨터가 아니라 OpenAI 서버에서 모델이 실행됨

GPT 를 직접 쓰는 네 가지 방법

ChatGPT 로 쓰기

웹사이트나 앱을 열고 바로 대화합니다. 이 필요 없습니다.

필요한 것
웹 또는 앱

알맞은 때
처음 써 볼 때, 일상과 업무에 쓸 때

ChatGPT 열기 (새 탭에서 열림)
API 로 내 프로그램에서 부르기

내 프로그램이 인터넷으로 질문을 보내고 답을 받습니다.

필요한 것
와 쓴 토큰만큼의 요금

알맞은 때
내 서비스·앱에 넣을 때
가장 짧은 첫 요청
```
curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
        "model": "gpt-6-astra",
        "input": "Hello!"
      }'
```
OpenAI API 시작하기 (새 탭에서 열림)
내 컴퓨터에서 실행하기

가중치가 공개된 gpt-oss() 같은 모델을 내려받아 돌립니다. 가장 쉬운 도구는 입니다.

필요한 것
gpt-oss:20b 기준 내려받기 14GB, 16GB 이상

알맞은 때
자료를 밖으로 보내고 싶지 않을 때
Ollama 를 설치한 뒤 터미널에서
```
ollama run gpt-oss:20b
```
Ollama 의 gpt-oss 보기 (새 탭에서 열림)
작은 GPT 를 직접 학습시키기

코드로 작은 GPT 를 만들어 글을 학습시킵니다. 원리를 배우는 길이며, 작은 모델이라 ChatGPT 만큼의 성능은 나오지 않습니다.

필요한 것
브라우저() 또는 ·

알맞은 때
GPT 의 원리를 배우고 싶을 때

XSLM 으로 직접 만들기 내 컴퓨터에서 GPT 만들기: 작은 GPT-2

처음에는 ChatGPT 로 써 보고, 내 프로그램에 넣을 때 API 를, 원리가 궁금하면 작은 GPT 를 직접 학습시켜 보세요.

GPT 가 걸어온 길

2018-06
GPT-1 — 미리 학습한 트랜스포머가 글을 이해하는 데 효과가 있음을 보였습니다.
2019-02
— 가장 큰 모델의 는 1,500,000,000 개입니다. 단계적으로 공개해 그해 11월 전체 가중치를 냈습니다.
2020-05
GPT-3 — 파라미터 175,000,000,000 개. 적은 예시만 보여 줘도 새 일을 해내는 모습을 논문으로 보였습니다.
2022-11
ChatGPT — GPT-3.5 바탕의 대화 서비스가 공개되어 GPT 라는 이름이 널리 알려졌습니다.
2023-03
GPT-4 — 글과 함께 그림도 입력으로 받습니다.
2025-08
gpt-oss — 누구나 내려받아 쓸 수 있는 가중치 모델을 Apache 2.0 로 공개했습니다.
2026-10-31
OpenAI API 문서가 권하는 모델: gpt-6-astragpt-6.1-solgpt-6-luna

주의할 점

디스크의 gpt 는 다른 말입니다

parted 같은 명령에 나오는 gpt 는 GUID Partition Table 이라는 디스크 방식으로, 이 모델과 상관없습니다.
답이 틀릴 수 있습니다

확률로 토큰을 이어 쓰기 때문에 그럴듯하지만 틀린 글도 만듭니다. 중요한 내용은 원문으로 확인하세요.
API 키는 비밀입니다

코드에 적어 저장소에 올리거나 웹 페이지에 넣지 말고, 예제처럼 환경 변수에 둡니다.
모델 이름은 자주 바뀝니다

이 페이지의 모델 이름은 2026-10-31 기준입니다. 쓰기 전에 공식 모델 목록을 확인하세요.

출처

이 페이지는 아래 자료를 2026-10-31 에 확인해 쉬운 말로 줄인 것입니다. 다르면 원문을 따르세요.

알림

알림을 켜는 방법

GPT 란 무엇인가 — 뜻과 직접 쓰는 방법

GPT 는 프로그램이 아니라 모델입니다

Generative — 생성형

Pre-trained — 미리 학습한

Transformer — 트랜스포머

사람들이 GPT 라고 말할 때

설계

학습된 모델

실행 프로그램

ChatGPT 같은 소프트웨어