대규모 언어 모델(LLM)의 종류별 프로그래밍 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가?

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 이용자의 특정 요구에 따라 결과를 생성하는 생성형 AI의 일종이다. 이는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문맥 정보를 효과적으로 파악할 수 있다.

Q: 알고리즘 문제 해결 능력에서 LLM의 성능은 난이도에 따라 어떻게 변화하는가?

연구 결과, LLM의 알고리즘 문제 해결 능력은 난이도가 높아질수록 전반적으로 저하되는 경향을 보였다. 특히 플래티넘 이상의 고난도 문제에서는 모든 LLM이 현저한 성능 하락을 나타냈으며, 루비 단계에서는 단 한 문제도 해결하지 못하는 한계를 보였다.

한동근; 최승빈; 김보성; 배성민; 송성민; 신병철; 박세진

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저자정보: 한동근 (계명대학교) 최승빈 (계명대학교) 김보성 (계명대학교) 배성민 (계명대학교) 송성민 (계명대학교) 신병철 (계명대학교) 박세진 (계명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,553 - 2,557 (5page)

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With the development of AI, language models such as Chat GPT, a leading player in large-scale language models (LLM), are widely used in various fields, including programming. The purpose of the study is to compare and analyze which language models are more helpful in performing programming (coding) tasks, as it is expected that using large-scale language models will increase work efficiency.

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