OpenAI는 COBOL, Fortran, Visual Basic 같은 "저자원" 언어를 위해 최신 AI 모델을 개선했습니다. 이러한 언어들은 Python 같은 언어보다 사용 가능한 학습 코드가 훨씬 적지만, OpenAI에 따르면 이들은 전 세계의 핵심 인프라를 떠받치고 있습니다. IBM은 COBOL이 온라인 뱅킹 시스템의 40 퍼센트 이상과 모든 ATM 거래의 95 퍼센트를 구동한다고 추산합니다.
OpenAI는 진전을 측정하기 위해 두 가지 평가를 구축했습니다. MultiLangBench(GitHub) 는 모델에게 SQLite 호환 데이터베이스 엔진을 처음부터 구축하도록 요청합니다. 최대 추론 노력으로 GPT-6 Astra는 20개 언어 전반에서 평균 87.4 퍼센트의 테스트 통과율을 기록했으며, 이는 GPT-5.6 Terra의 약 38 퍼센트에서 향상된 수치입니다. GPT-6 Luna는 40.3 퍼센트를 기록해 GPT-5.6 Terra(37.9 퍼센트)를 근소하게 앞섰지만 훨씬 낮은 비용으로.
COBOL을 C++, Java, Kotlin, Python 또는 Rust로 변환하는 COBOL 마이그레이션 벤치마크에서 GPT-6.1 Sol은 낮은 추론 노력으로 86.6 퍼센트의 정확도를 기록한 반면, GPT-5.6 Sol은 5.4 퍼센트에 그쳤습니다. 추론 노력을 최대로 높이면 정확도가 97.9 퍼센트까지 올라갑니다.Ad
출처: OpenAI