DeepSeek vs. ChatGPT: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks
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저자
Qile Jiang, Zhiwei Gao, George Em Karniadakis
개요
본 논문은 과학 컴퓨팅, 특히 편미분 방정식(PDE) 해결에 있어 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT와 DeepSeek의 성능을 비교 분석합니다. 전통적인 수치 해석 문제와 과학적 기계 학습 기법을 활용한 PDE 문제 해결 능력을 평가하며, 신경 연산자 학습을 위한 입력 함수 공간 정의 등 비자명적인 의사결정이 필요한 실험들을 설계했습니다. ChatGPT o3-mini-high가 DeepSeek R1보다 속도와 정확도 면에서 우수한 결과를 보였다는 것을 밝힙니다.
시사점, 한계점
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시사점: ChatGPT o3-mini-high가 다양한 계산 작업에 더 실용적이고 효율적인 선택임을 보여줍니다. LLM을 활용한 과학 컴퓨팅 문제 해결의 가능성을 제시합니다. 속도와 정확도를 동시에 향상시킬 수 있는 LLM의 발전 방향을 제시합니다.
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한계점: 본 연구는 ChatGPT와 DeepSeek 두 모델에 국한되어 있으며, 다른 LLM에 대한 비교 분석이 부족합니다. 평가에 사용된 문제의 종류 및 범위가 제한적일 수 있습니다. 장기적인 관점에서의 모델 성능 변화 및 안정성에 대한 고찰이 부족합니다.
