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The 2025 Planning Performance of Frontier Large Language Models

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저자

Augusto B. Correa, Andre G. Pereira, Jendrik Seipp

개요

2025년 기준, DeepSeek R1, Gemini 2.5 Pro, GPT-5의 종단간 계획(end-to-end planning) 성능을 평가한 연구. 모델은 PDDL 도메인 및 작업 설명으로부터 계획을 생성하도록 프롬프트 되었으며, 국제 계획 대회(International Planning Competition)의 Learning Track의 일부 도메인을 사용하여 평가되었다. GPT-5는 표준 PDDL 도메인에서 LAMA와 경쟁력 있는 성능을 보였으며, PDDL 도메인과 작업이 난독화되었을 때 모든 LLM의 성능이 저하되었지만, 이전 세대의 모델에 비해 덜 심각하게 저하되었다.

시사점, 한계점

GPT-5는 표준 PDDL 도메인에서 계획자 LAMA와 유사한 성능을 보였다.
모든 LLM의 성능은 난독화된 PDDL 도메인에서 저하되었지만, 이전 모델보다 개선되었다.
연구는 2025년 시점의 LLM을 평가하며, 모델의 지속적인 발전을 반영한다.
평가에 사용된 도메인은 국제 계획 대회의 Learning Track의 일부이며, 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요할 수 있다.
LLM의 성능 저하는 난독화된 PDDL 도메인에서 발생하므로, 순수 추론 능력 향상에 대한 추가 연구가 필요하다.
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