OpenAI 모델, COBOL 코드 마이그레이션 정확도 5.4%에서 97.9%로 끌어올려
Advanced coding in low-resource programming languages
OpenAI의 최신 모델이 COBOL, Fortran, Visual Basic 같은 저자원 언어에서 눈에 띄는 성과를 냈다. COBOL 마이그레이션 평가에서 GPT‑6.1 Sol은 낮은 추론 노력으로 86.6%, 높은 추론 노력으로 97.9%의 정확도를 기록해 GPT‑5.6 Sol의 5.4%를 크게 앞섰다. 20개 언어로 SQLite 호환 엔진을 만드는 MultiLangBench에서도 GPT‑6 Astra가 평균 87.4% 통과율을 달성했고, GPT‑6 Luna는 약 78% 낮은 비용으로 기존 모델을 능가했다. 평가 세트는 GitHub에 공개된다.
COBOL의 고정 소수점 연산은 반올림을 명시적으로 요청하지 않는 한 초과 소수 자릿수를 버린다. 이 값을 반올림하도록 다시 작성하면 오류 없이 실행되지만 재무 결과가 달라질 수 있다.