LLMs는 수학에서 약점이 있다

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 분석가

• 난이도: 중간 (기술적 세부 사항 포함)

핵심 요약

• LLMs는 기본 수학 연산에서 높은 오류율을 보인다 (예: Grok 3의 140,941 × 146 계산 오류)
• llm_arithmetic 벤치마크에서 o4-mini 모델은 97.08% 정확도를 기록했으나, gpt-35-turbo는 35.62%에 불과함
• 모델 간 성능 차이가 크며, 곱셈/나눗셈이 가장 어려운 작업임

섹션별 세부 요약

1. Grok 3의 수학 오류 사례

• Luxembourg GDP 계산 시 140,941 × 146 = 20,577,186 (정확한 결과: 21,891,386)
• 3가지 모드(No thinking/Web Search, Thinking/Web Search, DeepSearch) 모두 오류 발생
• DeepSearch 모드에서는 11개 국가 중 11개 모두 오류 (약 0.5% 편차)

2. llm_arithmetic 벤치마크 결과

• o4-mini-2025-04-16-medium이 97.08% 정확도로 최상위
• gpt-35-turbo-1106는 33.96% 정확도로 하위권
• 모델별 성능 차이: 97.08% (o4-mini) vs 13.33% (claude-2.1)
• 곱셈/나눗셈이 가장 낮은 정확도를 기록 (나눗셈 평균 50% 오류)

3. 실무적 고려사항

• LLMs의 수학 계산은 신뢰할 수 없음 (예: 인보이스 분석, 스프린트 스탯 평가)
• 모든 LLM 기반 도구(Perplexity, Glean, Copilot 등)가 동일한 약점 존재
• 정확도 1% 이하가 필요한 작업은 o3/o4 모델 추천

결론

• LLMs의 수학 계산 결과는 반드시 외부 도구(예: Python 인터프리터)로 검증해야 함
• 곱셈/나눗셈 작업은 특히 주의 필요 (모델 간 성능 차이 큼)
• 정확도가 중요한 작업(재무 분석, 과학 계산)은 LLM에 의존하지 말고, 보조 도구와 병행 활용 권장