Comment on The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
Created by
Haebom
저자
A. Lawsen
개요
Shojaee et al. (2025)의 연구는 대규모 추론 모델(LRMs)이 특정 복잡도 임계값을 넘는 계획 퍼즐에서 "정확도 붕괴"를 보인다고 주장하지만, 본 연구는 이러한 결과가 주로 실험 설계의 한계를 반영하는 것이지 근본적인 추론 실패를 반영하는 것이 아님을 보여줍니다. 세 가지 주요 문제점으로 토론이 제한되는 토큰 수 문제, 자동 평가 프레임워크의 오류, 수학적으로 불가능한 문제 포함 등을 지적하며, 생성 함수 요청을 통해 실험적 오류를 통제했을 때 높은 정확도를 보였다는 초기 실험 결과를 제시합니다. 이는 AI 추론 능력 평가 시 신중한 실험 설계의 중요성을 강조합니다.
시사점, 한계점
•
시사점: 대규모 언어 모델의 추론 능력 평가에 있어서 실험 설계의 중요성을 강조. 토큰 제한, 자동 평가 방식의 한계, 문제 자체의 불가능성 등을 고려해야 함을 시사. 생성 함수 활용 등 대안적 평가 방식의 효용성 제시.
•
한계점: 초기 실험 결과를 바탕으로 한 주장이며, 더욱 포괄적인 실험과 검증이 필요. 다양한 모델과 퍼즐 유형에 대한 추가 연구가 요구됨. 제시된 해결책이 모든 유형의 추론 문제에 적용 가능한지에 대한 추가 연구 필요.
