적절한 망각이 모델 성능에 유리하다
GPT5 시리즈는 높은 재현율을 가지며 매우 엄밀한 논리를 구현할 수 있어 버그 해결에 탁월합니다. 동시에 맥락의 앞뒤 모순을 즉시 발견할 수 있어 현재众多 모델 중 유일한 경험을 제공합니다. 하지만 최근 개인 리버싱 프로젝트에서 GPT5의 리버싱 능력이 제한적이며 opus 모델보다明显 떨어진다는 것을 발견했습니다.很多时候 명확히 불가능하다고 답하지만 opus로 바꾸면…
GPT5 시리즈는 높은 재현율을 가지며 매우 엄밀한 논리를 구현할 수 있어 버그 해결에 탁월합니다. 동시에 맥락의 앞뒤 모순을 즉시 발견할 수 있어 현재众多 모델 중 유일한 경험을 제공합니다. 하지만 최근 개인 리버싱 프로젝트에서 GPT5의 리버싱 능력이 제한적이며 opus 모델보다明显 떨어진다는 것을 발견했습니다.很多时候 명확히 불가능하다고 답하지만 opus로 바꾸면 기능 리버싱을 빠르게 구현할 수 있습니다. opus는 자신의 리버싱 과정을 모두 작업 시도 기록으로 남기며, 제가 며칠간 고강도로 사용하는 동안 기록 문서에 앞뒤 모순이 꽤 많이 존재했습니다. GPT는 한 곳의 오래된 설명을 맹신하지 않는能做到하지만, 오래된 정보가 많을 때는 GPT5가 올바르게 처리하기 어려워합니다. 즉, GPT5 시리즈 모델은 구멍이 뚫린 저품질 프로젝트에서는 성능이 제한되며, opus는 여전히 상대적으로 좋은 성능을 유지합니다.
