Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘

A :

논문의 강점 및 독창적인 지점

문제 인식 및 대응: 이 논문은 기존 벤치마크(MMLU 등)가 LLM(대형 언어 모델)에 의해 거의 90% 이상의 정확도를 기록하며 포화 상태에 도달한 문제를 지적하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 Humanity’s Last Exam (HLE)이라는 새로운 벤치마크를 제안합니다.
벤치마크의 범위와 난이도:
- 3,000개 이상의 질문이 수록되어 있으며, 수학, 인문학, 자연 과학 등 다양한 학문 분야를 포함합니다.
- 멀티모달 질문(텍스트+이미지)과 텍스트 기반 질문을 포함하고 있으며, 정답이 명확하고 검증 가능한 형식(객관식 및 단답형)으로 구성되어 있습니다.
- 기존 LLM이 해결할 수 없는 난이도의 질문만 채택되도록 다단계 검증(모델 테스트 → 전문가 리뷰 → 최종 승인)을 거쳤습니다.
독창적인 데이터셋 제작 과정:
- LLM 사전 검증: 질문을 제출하기 전에 최신 LLM(GPT-4O, Gemini 등)으로 테스트하여 모델이 틀리는 질문만을 채택합니다.
- 전문가 리뷰: 석사 이상 학위를 보유한 전문가들이 질문을 리뷰하여 품질과 난이도를 보장합니다.
- 글로벌 협업: 50개국, 500개 이상의 기관에서 약 1,000명의 전문가가 기여했습니다.
모델 성능 평가:
- 최신 LLM의 낮은 정확도: GPT-4O, Claude, Gemini 등 최신 모델들도 HLE에서 10% 미만의 정확도를 기록하였습니다.
- 캘리브레이션 오류: 모델들이 틀린 답변에도 높은 확신(>90%)을 보이며, 이는 모델의 환각(hallucination) 문제를 강조합니다.

핵심 알고리즘 및 과정 설명

HLE의 알고리즘 자체는 복잡한 계산을 수행하는 것이 아니라, 데이터셋의 수집, 검증, 평가 과정에 중점을 둡니다. 이 과정을 간단한 예시로 설명하겠습니다.

질문 제출 및 사전 검증:
- 예시 질문 (수학): “5차 다항식 방정식의 근을 구하는 일반적인 해법은 존재하는가?”
- 최신 LLM(GPT-4O, Claude 등)으로 질문을 테스트합니다.
  - 만약 모델이 틀린 답을 제공하거나 확신 없이 답변을 하면, 이 질문은 다음 단계로 넘어갑니다.
전문가 리뷰 및 수정:
- 전문가들이 해당 질문의 난이도와 품질을 평가합니다.
- 예시로, 답변이 애매하거나 검색을 통해 쉽게 찾을 수 있으면 수정하거나 폐기합니다.
최종 벤치마크 포함:
- 최종적으로 정답이 명확하고 LLM이 답변하기 어려운 질문만 HLE에 포함됩니다.
모델 평가:
- 모델은 체계적인 프롬프트로 질문에 답변합니다:
  - “Answer: {답변}, Confidence: {신뢰도}”
- GPT-4O와 같은 심사 모델이 정답과 모델의 답변을 비교하여 정확성을 평가합니다.

논문의 한계점

벤치마크의 지속 가능성 문제:
- LLM의 발전 속도가 빠르기 때문에, 현재 어렵다고 평가된 HLE도 빠른 시일 내에 포화 상태에 이를 가능성이 있습니다. 논문에서도 2025년 말까지 모델의 50% 이상 정확도 달성을 예상하고 있습니다.
실제 적용 가능성의 제한:
- HLE는 폐쇄형 학문적 질문에 집중하고 있습니다. 이는 개방형 문제 해결이나 창의적 사고를 요구하는 실제 응용 문제에는 한계가 있을 수 있습니다.
캘리브레이션 및 모델 불확실성 문제:
- 모델들이 틀린 답변에도 높은 확신을 보이며, 이는 모델의 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다. 이는 단순히 벤치마크를 넘어 AI 시스템 전반의 안전성 문제로 직결됩니다.
다양성 부족의 가능성:
- 다양한 분야의 전문가들이 참여했지만, 특정 분야나 지역 중심의 편향된 질문이 포함될 수 있습니다.

결론

이 논문은 LLM의 한계를 극복하기 위한 새로운 벤치마크(HLE)를 제시함으로써 AI 연구와 정책 결정에 정확한 평가 기준을 제공합니다. 철저한 검증 과정과 글로벌 전문가 협업을 통한 데이터셋 제작은 독창적이며, 기존 벤치마크의 포화 문제를 효과적으로 해결합니다. 그러나 빠른 모델 발전 속도로 인해 HLE 역시 지속 가능한 평가 기준으로 유지되기는 어렵다는 한계가 존재합니다.

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

논문의 핵심 알고리즘: Humanity’s Last Exam (HLE) 데이터셋 생성 및 평가 프로세스

이 논문은 전통적인 의미의 알고리즘보다는 데이터셋 생성 및 모델 평가 프로세스를 중심으로 논의를 전개합니다. HLE는 기존 벤치마크(MMLU 등)에서 높은 성능을 보이는 최신 LLM들의 한계를 드러내기 위해 설계된 고난도 멀티모달 벤치마크입니다. 이 과정은 크게 질문 수집, 검증, 모델 평가의 3단계로 나눌 수 있습니다.

1. 질문 수집 및 필터링 프로세스

HLE의 질문 수집은 다단계 검증 알고리즘을 통해 이루어집니다. 이 과정을 통해 LLM이 쉽게 해결할 수 없는 고난이도 문제만 남도록 설계되었습니다.

프로세스 개요:

질문 제출: 전 세계의 전문가(석사/박사)가 각 분야에서 고안한 질문을 제출.
1차 필터링 (LLM 자동 검증): 제출된 질문을 최신 LLM(GPT-4O, Claude, Gemini 등)에 입력하여 모델이 정답을 맞추는지 검증.
2차 필터링 (전문가 리뷰): 모델을 통과한 질문 중 품질 검증 및 난이도 평가를 위해 전문가들이 리뷰.
최종 승인 및 포함: 엄격한 기준을 통과한 질문만 최종 HLE 벤치마크에 포함.

예시 1: 수학 문제

질문:
“모든 5차 다항식 방정식은 해를 갖는 닫힌 형태의 해법을 가질 수 있는가?”

1차 필터링 (LLM 검증):
- GPT-4O에 입력 → “모든 5차 방정식은 일반적인 해법이 존재하지 않습니다.”
- 정답이므로 질문 폐기.
질문 수정 후 재제출:
- 질문을 더 구체적이고 복잡하게 수정: “다항식 ( f(x) = x^5 - 5x + 2 )의 실근의 개수를 구하시오.”
- GPT-4O에 입력 → 틀린 답변 반환.
2차 필터링 (전문가 리뷰):
- 수학 전문가가 문제를 검토하여 난이도와 정확성을 확인.
- 문제와 해법이 고급 수학적 지식을 요구한다고 판단되어 HLE 포함.

2. 모델 평가 및 정답 검증 알고리즘

HLE는 정확한 성능 측정을 위해 모델의 답변을 자동으로 검증하는 프로세스를 사용합니다.

프로세스 개요:

모델 입력 및 응답 수집:
- 모델에 질문을 입력하고 답변 + 신뢰도(confidence)를 수집.
- 포맷 예시:
```
Explanation: 문제를 풀기 위한 설명  
Answer: 최종 답변  
Confidence: 85%
```
정답 검증 (자동 심사 알고리즘):
- GPT-4O 기반 자동 심사 모델이 모델의 답변과 HLE의 정답을 비교.
- 정확성 평가 기준:
  - extracted_final_answer: 모델이 제공한 최종 답변.
  - correct_answer: HLE에 수록된 정확한 정답.
  - 두 답변이 일치하면 정답(Yes), 다르면 오답(No)으로 기록.
모델 성능 평가 지표:
- 정확도(Accuracy): 전체 질문 중 모델이 맞춘 비율.
- 캘리브레이션 오류(Calibration Error): 모델의 신뢰도와 실제 정확도의 차이. (높을수록 모델 환각(hallucination) 심각)

모델 평가 예시

질문:
“화학에서, 2단계 전기 순환 반응의 π-전자 수를 구하시오.”

모델 응답 (GPT-4O):

Explanation: 전기 순환 반응의 π-전자 수를 결정하기 위해 Huckel 규칙을 적용합니다.
Answer: 6 π-electrons
Confidence: 95%

정답 검증 (자동 심사):
- HLE 정답: 4 π-electrons
- GPT-4O의 답변과 불일치, 따라서 오답으로 평가.
성능 기록:
- 정확도: 오답이므로 점수에 포함되지 않음.
- 캘리브레이션 오류: 모델은 95% 확신했으나 오답, 따라서 높은 환각 지수 기록.

3. 모델 평가 결과

HLE를 통한 모델 성능 평가 결과는 다음과 같습니다.

모델	정확도(%)	캘리브레이션 오류(%)
GPT-4O	3.3	92.5
Claude 3.5 Sonnet	4.3	88.9
Gemini 2.0 Flash	7.7	91.2
DeepSeek-R1 (텍스트 전용)	9.4	81.8

결론: 모든 최신 LLM이 HLE에서 10% 미만의 정확도를 기록, 높은 수준의 캘리브레이션 오류(>90%)를 보였습니다. 이는 모델들이 확신을 가지고 틀린 답변을 내놓는 환각(hallucination) 문제를 심각하게 드러냅니다.

정리

핵심 알고리즘:
- LLM이 해결하지 못하는 고난이도 문제를 식별하여 데이터셋에 포함.
- 모델 답변을 자동 검증 알고리즘을 통해 평가.
- 모델의 정확도와 신뢰도를 동시에 분석하여 성능을 평가.
HLE의 기여:
- 기존 벤치마크의 포화 문제를 해결하고, 최신 LLM의 한계를 정확하게 측정할 수 있는 방법론을 제시.
- AI 연구 및 개발에서 신뢰성 있는 평가 도구로 활용 가능.
한계점:
- 빠른 모델 발전으로 인해 HLE 역시 조만간 포화 상태에 이를 수 있음.
- 폐쇄형 문제 중심으로 설계되어 창의적 문제 해결 능력 평가에는 한계가 있음.

Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘

A :

논문에서 제시한 결과 요약

Humanity’s Last Exam (HLE) 벤치마크를 통해 최신 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 평가한 결과, 모든 모델이 낮은 정확도(10% 미만)와 높은 캘리브레이션 오류를 기록했습니다. 이는 기존 벤치마크(MMLU 등)에서 90% 이상의 정확도를 달성한 것과 대조적입니다.

모델 성능 비교 결과

모델	정확도(%)	캘리브레이션 오류(%)
GPT-4O	3.3	92.5
Claude 3.5 Sonnet	4.3	88.9
Gemini 2.0 Flash Thinking	7.7	91.2
DeepSeek-R1 (텍스트 전용)	9.4	81.8

정확도(Accuracy): 모델이 문제를 맞춘 비율.
캘리브레이션 오류(Calibration Error): 모델이 틀린 답을 높은 확신(>90%)으로 제시하는 정도.

기존 방법론과의 차별점 및 특출난 점

기존 벤치마크의 포화 현상 해결:
- 기존 벤치마크(MMLU): GPT-4, Claude 등 LLM이 90% 이상의 정확도를 기록하여 더 이상 모델의 발전을 측정하기 어려움.
- HLE: 기존 모델이 거의 풀 수 없는 문제로 구성되어 모델의 진정한 한계를 드러냄. 모든 모델이 10% 미만의 정확도를 기록한 것은 새로운 평가의 필요성을 강하게 시사.
문제 출제 방식의 혁신:
- 다단계 검증 시스템:
  - LLM 사전 필터링: 문제 제출 전에 최신 LLM으로 문제를 테스트하여 모델이 맞추는 문제는 자동 탈락.
  - 전문가 리뷰: 모델을 통과한 문제는 석박사급 전문가들이 검토하여 난이도와 품질을 보장.
- 기존 벤치마크는 대부분 기존 학술 문제나 교재 기반 문제를 포함하고 있어 LLM이 인터넷 검색 기반으로 정답을 찾는 경우가 많았음.
멀티모달 문제 도입:
- HLE는 텍스트 + 이미지 문제를 포함하여 LLM의 시각적 이해 능력까지 평가합니다.
- 기존 벤치마크(MMLU 등)는 텍스트 기반 문제로 한정되어 있었으며, 이는 모델이 단순 텍스트 분석에 최적화된 방식으로 높은 성능을 기록할 수 있는 여지를 남김.
모델 환각(hallucination) 문제 드러냄:
- HLE에서는 모델이 자신 없는 질문에 대해 높은 확신을 보이며 오답을 내놓는 경향(캘리브레이션 오류)이 발견됨.
- 이는 기존 벤치마크에서는 드러나지 않던 모델의 신뢰성 문제를 폭로하는 데 기여.

논문에서 제시하는 성공 요인

문제 난이도 조절 및 검증 프로세스:
- 논문은 HLE의 성공을 철저한 검증 절차와 모델이 풀 수 없는 문제만을 선택한 것에 기인한다고 설명합니다.
- 전문가 검토를 통해 단순히 모델이 못 푸는 문제뿐만 아니라, 인간 전문가조차도 고급 지식과 깊은 이해가 필요한 문제를 선택함으로써 벤치마크의 질을 보장.
정확하고 검증 가능한 답안 구성:
- HLE는 정답이 명확하고 검색으로 찾기 어려운 문제로 구성되어 모델이 문제 자체의 본질을 이해하고 풀어야만 답을 찾을 수 있도록 설계.
멀티모달 문제 도입:
- 텍스트와 이미지를 결합한 문제는 단순한 언어 모델링을 넘어선 복합적인 추론 능력을 요구하여 모델의 약점을 더 잘 드러낼 수 있음.

나의 생각: HLE의 성공 이유와 한계

성공 이유

모델 ‘환각’ 문제를 효과적으로 드러냄:
- 기존 벤치마크에서는 모델이 오답을 제시할 때 낮은 확신을 보이거나 불확실성을 표현할 수 있었지만, HLE에서는 모델이 확신을 가지고 오답을 제시하는 사례가 많아졌습니다.
- 이는 AI 시스템의 안전성 평가에 중요한 기여를 합니다.
실제 학문적 난이도 반영:
- HLE는 대학원 수준의 고난이도 문제를 포함하고 있어, 기존 벤치마크보다 더 현실적이고 실질적인 평가 기준을 제공합니다.
- 특히, 다양한 분야의 문제(수학, 화학, 인문학 등)가 포함되어 있어 모델의 범용성을 테스트하는 데 적합합니다.
빠른 벤치마크 포화 방지:
- 모델이 쉽게 답을 찾을 수 없는 문제로 구성되어 있어 단기간 내에 벤치마크가 포화되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 이는 연구자들에게 지속 가능한 평가 도구로서의 가능성을 제시합니다.

한계 및 개선점

벤치마크의 지속 가능성 문제:
- 논문에서도 언급했듯이, 모델의 발전 속도가 빠르기 때문에 HLE 역시 2025년 말까지 50% 이상의 정확도를 기록할 가능성이 있습니다.
- 이는 HLE가 궁극적으로 또 다른 포화된 벤치마크가 될 수 있음을 시사합니다.
폐쇄형 문제의 한계:
- HLE는 닫힌 형태의 문제(객관식, 단답형)에 초점을 맞추고 있어, 개방형 문제 해결이나 창의적 사고력을 평가하는 데는 한계가 있습니다.
- 이는 모델의 창의성이나 오픈엔디드 문제 해결 능력을 테스트하는 새로운 벤치마크가 필요함을 시사합니다.
편향 가능성:
- 글로벌 전문가들이 문제를 출제했지만, 특정 분야나 지역 중심의 편향된 질문이 포함될 가능성도 존재합니다.
- 다양한 문화적 배경과 분야를 아우르는 더 폭넓은 문제 출제가 필요합니다.

결론

HLE는 기존 벤치마크의 한계를 극복하고 최신 LLM의 진정한 한계를 드러내는 혁신적인 평가 도구입니다. 특히 다단계 검증 프로세스와 모델 환각 문제를 드러내는 방식은 AI 시스템의 신뢰성을 평가하는 데 중요한 기여를 합니다. 그러나 빠른 모델 발전 속도로 인해 HLE 역시 궁극적으로 포화될 위험이 있으며, 개방형 문제 해결을 평가할 새로운 벤치마크가 필요합니다.

Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘

A :

HLE 논문의 한계를 극복하기 위한 연구 흐름

Humanity’s Last Exam (HLE)는 LLM(대형 언어 모델)의 한계를 평가하기 위해 고안된 고난이도 벤치마크입니다. 그러나 이 벤치마크도 몇 가지 구조적 한계를 가지고 있으며, 이를 극복하기 위해 AI 연구 커뮤니티에서는 다양한 접근법을 탐색하고 있습니다. 아래는 HLE의 한계를 극복하기 위한 연구 흐름과 방법론을 정리한 내용입니다.

1. 벤치마크 포화 문제 극복: 동적/적응형 벤치마크 개발

한계점:

HLE는 현재 LLM이 풀기 어려운 문제로 구성되어 있지만, 빠른 AI 발전 속도로 인해 모델이 곧 높은 정확도를 기록할 가능성이 있습니다. 이는 벤치마크의 포화 문제로 이어질 수 있습니다.

연구 흐름:

동적 벤치마크(Dynamic Benchmarks):
- 자동으로 문제 난이도를 조정하거나 새로운 문제를 생성하는 벤치마크.
- 모델의 성능에 따라 문제의 난이도와 유형을 실시간으로 조절하여 지속적으로 모델을 평가.
예시 연구:
- DynaBench (Kiela et al., 2021): 모델이 문제를 해결할 때마다 더 어려운 문제를 생성하여 지속적으로 난이도를 높이는 벤치마크.
적응형 벤치마크(Adaptive Benchmarks):
- 모델의 약점을 실시간으로 파악하고, 해당 부분을 집중적으로 평가하는 피드백 루프 기반 벤치마크.
- 특정 모델이 자주 틀리는 유형의 문제를 자동 탐지하여 데이터셋에 반영.
예시 연구:
- Adversarial NLI (ANLI) (Nie et al., 2020): 모델이 틀린 문제를 분석하여 적대적(Adversarial) 문제를 생성하고, 이를 통해 모델의 취약점을 드러내는 벤치마크.

2. 폐쇄형 문제의 한계 극복: 개방형 문제(Open-Ended Tasks)로 확장

한계점:

HLE는 객관식과 단답형 문제로 구성되어 있어, 창의적 사고나 복잡한 문제 해결 능력을 평가하기 어렵습니다.

연구 흐름:

창의적 문제 해결(Creative Problem Solving) 평가:
- 모델이 독창적인 아이디어를 제시하거나, 새로운 지식을 생성하는 능력을 평가.
- 에세이 작성, 소설 창작, 과학적 가설 설정 등 개방형 작업을 통해 모델의 창의성을 평가.
예시 연구:
- ARC Challenge (Chollet et al., 2024): 인간의 추론 능력을 테스트하기 위해 개방형 문제와 창의적 문제 해결 능력을 평가하는 벤치마크.
자기평가(Self-Evaluation) 및 메타인지 평가(Metacognition):
- 모델이 자신의 답변에 대한 신뢰도를 스스로 평가하고, 틀린 답변에 대한 불확실성을 인식하는 능력을 테스트.
- 단순히 답을 맞추는 것뿐만 아니라, 언제 자신이 모르는지를 아는 능력을 평가.
예시 연구:
- Beyond Imitation Game (Srivastava et al., 2023): 모델의 자기 인식과 자기 신뢰도 평가를 통한 AI의 진정한 이해도를 측정하는 방법론 제안.

3. 멀티모달 및 상호작용형 벤치마크로의 확장

한계점:

HLE는 일부 멀티모달 문제(텍스트 + 이미지)를 포함하고 있지만, 여전히 다양한 데이터 타입(비디오, 오디오 등)을 포괄하는 데 한계가 있습니다.
모델의 상호작용 능력을 테스트하는 벤치마크가 부족합니다.

연구 흐름:

멀티모달 추론(Multimodal Reasoning):
- 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 종합적으로 이해하고 추론하는 능력 평가.
- 시각적 상식, 영상 속 사건 예측, 음성 인식과 텍스트 결합 등 다양한 입력을 결합한 문제를 통해 모델의 다양한 데이터 처리 능력을 평가.
예시 연구:
- MathVista (Lu et al., 2024): 수학적 추론과 시각적 데이터를 결합한 문제로 멀티모달 LLM의 수학적 추론 능력을 평가.
상호작용형 벤치마크(Interactive Benchmarks):
- 모델이 사용자와 상호작용하며 문제를 해결하는 능력을 평가.
- 실시간 피드백을 반영하여 대화의 흐름을 유지하거나, 복잡한 작업을 수행하는 데 필요한 능력을 테스트.
예시 연구:
- τ-Bench (Yao et al., 2024): 모델이 도구와 사용자와 상호작용하여 문제를 해결하는 실시간 상호작용 능력을 평가하는 벤치마크.

4. 모델의 안전성과 신뢰성 평가: 환각(Hallucination) 및 편향(Bias) 해결

한계점:

HLE에서 드러난 모델의 환각(hallucination) 문제(틀린 답을 확신하며 제시)는 AI의 신뢰성을 저해하는 주요 요소입니다.
또한, 모델이 특정 분야나 문화적 배경에 편향될 가능성도 존재합니다.

연구 흐름:

환각 및 신뢰성 평가(Hallucination and Reliability Evaluation):
- 모델이 틀린 정보를 자신 있게 제시하는 문제를 줄이기 위한 평가 및 개선 방법론.
- 사실성 검증(Factuality)과 출처 기반 응답을 통해 모델의 신뢰도를 향상.
예시 연구:
- Model-Written Evaluations (Perez et al., 2022): 모델이 생성한 답변의 사실성을 평가하고, 환각 문제를 감지하는 새로운 평가 방법 제안.
- Measuring Short-Form Factuality (Wei et al., 2024): 모델의 짧은 답변에서의 사실성을 평가하는 벤치마크.
편향(Bias) 및 공정성(Fairness) 평가:
- 모델이 특정 인종, 성별, 지역 등에 대해 편향된 답변을 제공하지 않도록 검증.
- 다양한 문화적, 지역적 배경을 고려한 다양한 문제 구성을 통해 모델의 공정성을 평가.
예시 연구:
- AGIEval (Zhong et al., 2023): 문화적 편향 및 공정성을 평가하기 위해 다양한 배경의 문제로 모델을 평가.

5. 실제 응용 및 자율적 연구 능력 평가로의 확장

한계점:

HLE는 주로 학문적 문제를 기반으로 설계되어 있어, 모델이 실제 환경에서 문제를 해결하거나 자율적으로 연구를 수행하는 능력을 평가하기 어렵습니다.

연구 흐름:

자율 연구 및 과학적 탐구(Autonomous Scientific Research):
- 모델이 스스로 연구 질문을 설정하고, 실험 설계 및 결과 해석까지 수행하는 능력을 평가.
- AI가 과학적 발견에 기여할 수 있는지를 평가하는 벤치마크.
예시 연구:
- Lab-Bench (Laurent et al., 2024): LLM의 생물학 연구 능력을 평가하여 AI가 과학적 연구에 기여할 수 있는지를 측정.
실시간 문제 해결 및 응용(Task-Oriented AI):
- 모델이 실제 문제(예: 프로그래밍 버그 수정, 법률 자문, 의료 진단)를 해결하는 능력을 평가.
- 실제 환경에서 모델이 얼마나 유용하게 작동하는지를 검증.
예시 연구:
- Swe-Bench (Jimenez et al., 2024): 모델이 실제 GitHub 이슈를 해결할 수 있는지를 평가하는 벤치마크.
- MLE-Bench (Chan et al., 2024): 모델의 머신러닝 엔지니어링 작업 수행 능력을 평가.

결론

Humanity’s Last Exam (HLE)는 LLM의 한계를 드러내는 중요한 벤치마크이지만, 벤치마크 포화, 폐쇄형 문제의 한계, 환각 및 편향 문제 등의 한계를 가지고 있습니다. 이를 극복하기 위해 AI 연구 커뮤니티는 동적/적응형 벤치마크, 개방형 문제 확장, 멀티모달 및 상호작용형 평가, 모델 신뢰성 강화, 그리고 실제 응용 및 자율적 연구 능력 평가로 연구 흐름을 확장하고 있습니다.

이러한 흐름은 AI 시스템이 단순한 언어 처리 능력을 넘어, 신뢰성, 창의성, 자율성을 갖춘 범용 인공지능(AGI)으로 발전하는 데 기여할 것입니다.