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GPT-4o 긴장해! 수학 문제 AI가 다 푼다… 6710억 괴물 등장

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.30 21:52
GPT-4o 긴장해! 수학 문제 AI가 다 푼다… 6710억 괴물 등장

기사 3줄 요약

  • 1 DeepSeek, 수학 특화 AI 'Prover V2' 공개
  • 2 6710억 파라미터 MoE 모델, 수학 증명/추론 강점
  • 3 GPT-4o 등과 경쟁, 교육·연구 활용 기대
수학 문제만 보면 머리가 지끈거렸다면 주목할 소식입니다. 중국의 AI 스타트업 DeepSeek이 수학 문제 해결에 특화된 새로운 인공지능 모델 'Prover V2'를 공개하며 AI 업계에 도전장을 내밀었습니다. 이 AI는 단순히 계산만 잘하는 수준을 넘어, 복잡한 수학 정리 증명까지 해낼 수 있도록 설계되었습니다. 마치 수학계의 에베레스트산 정복에 나선 탐험가 같다고 할까요? 이 모델은 기존 V3 모델을 기반으로 무려 6710억 개라는 어마어마한 파라미터(AI의 학습 능력과 관련된 지표)와 전문가 혼합(MoE)이라는 특별한 구조를 가졌습니다. 전 세계 개발자들이 AI 모델을 공유하는 플랫폼 '허깅페이스'에 등장하자마자 큰 관심을 받고 있습니다.

그래서 이 AI, 뭐가 다른데?

Prover V2의 핵심은 효율적인 문제 해결 능력입니다. MoE 구조는 마치 여러 명의 전문가에게 각자 잘하는 분야의 문제를 나눠 맡기는 것과 같습니다. 어떤 전문가를 투입할지는 AI가 스스로 판단해 가장 적합한 전문가를 골라냅니다. 덕분에 불필요한 계산을 줄이고 꼭 필요한 곳에만 컴퓨팅 파워를 집중할 수 있습니다. 여기에 '다중 헤드 잠재 주의(MLA)'라는 기술까지 더해져 효율을 더욱 높였습니다. 복잡한 정보를 하나의 핵심 정보로 압축해 처리 속도를 높이는 방식입니다. 쉽게 말해, 더 적은 에너지로 더 많은 일을 해내는 셈이죠.

얼마나 똑똑한 거야?

DeepSeek은 Prover V2의 구체적인 시험 점수를 공개하진 않았지만, 몇 가지 주요 수학 능력 평가에서 뛰어난 성능을 보였다고 밝혔습니다. * MMLU-Pro: 수학 문제 해결 능력을 종합적으로 평가합니다. * GPQA Diamond: 논리적인 증명 과정을 이해하고 구성하는 능력을 봅니다. * MATH-500: 복잡한 수학 문제에서 논리적 추론 능력을 평가합니다. 이런 평가들을 통해 Prover V2는 OpenAI의 GPT-4o 같은 강력한 경쟁 모델과 어깨를 나란히 할 정도의 실력을 갖췄음을 보여줍니다. 어쩌면 더 저렴한 비용으로 비슷한 성능을 제공할 수도 있습니다.

한계는 없어?

물론 Prover V2도 만능은 아닙니다. 몇 가지 한계점도 가지고 있습니다. * 너무 긴 증명은 아직 어려움: 아주 길거나 복잡한 증명 문제를 다룰 때는 성능이 떨어질 수 있습니다. * 완전히 새로운 문제는 낯섬: 학습한 데이터 범위를 벗어나는 생소한 유형의 문제에는 약할 수 있습니다. * 특정 도구(Lean 4)에 의존: 'Lean 4'라는 특정 수학 증명 보조 도구를 사용해야 해서, 다른 도구에 익숙한 사람들에게는 불편할 수 있습니다. * 그림 문제는 잘 못 품: 이미지를 글자로 인식하는 수준 이상은 어려워, 그림이 포함된 수학 문제는 풀기 어렵습니다.

그래서 어디에 쓰이는데?

이런 한계에도 불구하고 Prover V2는 다양한 분야에서 활약할 것으로 기대됩니다. * 수학 증명 자동화: 복잡한 수학 문제의 증명 과정을 단계별로 만들어냅니다. * 수학 오류 찾아내기: 논문이나 교재에 있는 수학적 오류를 찾아 수정해 정확도를 높입니다. * 수학 교육 보조: 학생이나 연구자들에게 증명 과정과 함께 Lean 4 코드를 제공해 이해를 돕습니다. * 새로운 수학 이론 탐색: 수학자들이 새로운 정리를 연구할 때 다양한 증명 방법을 자동으로 테스트하며 도움을 줍니다. 결론적으로 DeepSeek의 Prover V2는 AI가 수학 문제를 해결하는 능력에서 큰 발전을 이뤘다는 것을 보여주는 사례입니다. 수학자, 컴퓨터 과학자, 교육자 모두에게 유용한 도구가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 몇 가지 한계와 비판점도 있지만, 그 강력한 성능은 수학 연구와 발견의 방식을 바꿀 수 있다는 기대를 갖게 합니다. 수학 분야 AI 발전, 기대해도 좋을 듯합니다.
편집자: 이도윤 기자
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