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DeepSeek vs. ChatGPT vs. Claude: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks

Created by
  • Haebom

저자

Qile Jiang, Zhiwei Gao, George Em Karniadakis

개요

본 논문은 DeepSeek, ChatGPT, Claude와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)들의 과학 컴퓨팅, 특히 편미분 방정식(PDE) 해결 능력을 비교 분석합니다. 전통적인 수치 해석 문제와 과학적 기계 학습 기법을 활용한 PDE 문제 해결 능력을 평가하며, 신경 작용자 학습을 위한 입력 함수 공간 정의 등 비자명적인 의사 결정이 필요한 실험들을 설계했습니다. 결과적으로 추론 기능이 강화된 모델들이 비추론 모델들보다 훨씬 우수한 성능을 보였으며, ChatGPT o3-mini-high가 가장 빠른 추론 속도를 보였다는 것을 확인했습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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추론 기능이 강화된 LLM이 과학 컴퓨팅 문제 해결에 더 효과적임을 보여줌.
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다양한 LLM의 성능 차이를 정량적으로 비교 분석하여 모델 선택에 대한 지침 제공.
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과학적 기계 학습 기법과 LLM의 결합 가능성을 제시.
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ChatGPT o3-mini-high의 우수한 추론 속도 확인.
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한계점:
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평가에 사용된 LLM의 종류가 제한적임.
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더욱 다양하고 복잡한 과학 컴퓨팅 문제에 대한 추가적인 연구 필요.
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특정 LLM 버전에 대한 성능 평가에 치우침.
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사용된 과학적 기계 학습 기법의 일반화 가능성에 대한 추가 검토 필요.
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