### 문제가 뭔가? ###

근래에 애플 연구진이 GPT-4, GPT-5 프리뷰, GPT-5 미니의 수학적 추론 한계에 대한 연구를 발표했습니다. 이 논문의 결론은 충격적입니다. 이 최신 모델들은 벤치마크 문제에 대해서는 훌륭한 성능을 보이지만 조금만 문제의 형식을 바꾸면 성능이 크게 저하됩니다.

구체적으로 애플 연구진은 GSM8K 벤치마크를 사용하여 모델의 성능을 평가했습니다. 이 벤치마크는 일반적인 시사 상식 시험이나 자격증 시험을 기반으로 한 문제 유형의 데이터셋입니다. 연구 결과에 따르면 모든 최첨단 모델에서 성능이 최대 65%까지 저하되었습니다.

### 왜 이게 문제인가? ###

이러한 성능 저하가 문제가 되는 이유는 다음과 같습니다.

• 복잡한 문제는 검증하기 어렵습니다. 출업 모델이 높은 정확도를 주장했더라도 실제로 그 정확도가 낮을 수 있습니다.
• 이로 인해 회사 및 개인에게 손실이 발생할 수 있습니다. 모델을 믿고 중요한 의사 결정을 내리면 오류가 발생할 수 있습니다.
• 사람들은 모델의 한계를 인식하지 못할 수 있습니다. 이는 현혹된 사용자들이 오류로 이어질 수 있습니다.

### 무엇을 할 수 있나? ###

대규모 언어 모델이 아직은 진정한 논리적 추론을 할 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이러한 모델을 사용할 때는 다음과 같은 주의 사항을 따르는 것이 좋습니다.

• 결과를 확인하고 검증합니다.
• 다른 출처와 크로스 체크합니다.
• 연쇄 사고와 비판적 사고를 적용합니다.
• 추론 모델의 출력을 믿지 않습니다.

### 결론 ###

대규모 언어 모델은 강력한 도구이지만 한계가 있습니다. 이러한 한계를 인식하고 주의해서 사용하면 이러한 모델의 이점을 누릴 수 있지만 위험은 줄일 수 있습니다.