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A Showdown of ChatGPT vs DeepSeek in Solving Programming Tasks

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저자

Ronas Shakya, Farhad Vadiee, Mohammad Khalil

개요

본 논문은 Codeforces의 경쟁 프로그래밍 과제를 활용하여 ChatGPT 03-mini와 DeepSeek-R1 두 대표적인 대규모 언어 모델(LLM)의 AI 지원 프로그래밍 도구로서의 성능을 평가한 연구입니다. 난이도별(쉬움, 중간, 어려움) 29개의 프로그래밍 과제를 통해 정답률, 메모리 효율성, 실행 시간 성능을 측정하였습니다. 결과적으로, 두 모델 모두 쉬운 과제에서는 유사한 성능을 보였으나, 중간 난이도 과제에서는 ChatGPT가 DeepSeek-R1보다 월등히 높은 성공률(54.5% vs 18.1%)을 기록했습니다. 반면, 어려운 과제에서는 두 모델 모두 어려움을 겪어, 복잡한 프로그래밍 문제 해결에 있어 LLM이 여전히 직면한 과제를 보여주었습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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ChatGPT는 중간 난이도의 경쟁 프로그래밍 과제에서 DeepSeek-R1보다 우수한 성능을 보임을 확인했습니다.
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두 모델의 성능 차이는 모델의 기능과 연산 능력의 차이를 반영합니다.
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LLM 기반 AI 프로그래밍 도구 개발 및 연구에 귀중한 통찰력을 제공합니다.
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한계점:
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분석에 사용된 과제의 수가 상대적으로 적습니다 (29개).
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고난이도 과제에서 두 모델 모두 낮은 성공률을 보여, LLM의 복잡한 문제 해결 능력 향상의 필요성을 시사합니다.
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다른 LLM 모델과의 비교 분석이 부족합니다.
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