
추론의 딜레마: 정확도와 정밀도의 상충 관계
대규모 언어 모델(LLM)의 추론(Reasoning) 활용이 안전 및 환각 탐지와 같은 정밀도에 민감한 분류 작업 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다. 연구 결과, 추론을 사용(Think On)하는 것이 전반적인 정확도(Accuracy)를 향상시키지만, 실제 배포에 필수적인 낮은 오탐률(False Positive Rate, FPR) 임계값에서는 오히려 재현율(Recall)을 저하시킨다는 근본적인 장단점(Trade-off)을 발견했습니다.
The skinny
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