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[LLM] LLM 비교 및 분석

다양한 LLM(대규모 언어 모델)이 등장하면서 각 모델의 특성과 적합성을 파악하는 것이 점점 더 중요해지고 있다.

A.X (SKT 대화형 LLM), Perplexity (Sonar), Claude (3 Haiku), GPT (3.5 Turbo)를 대상으로 동일한 질문을 통해 성능을 비교 분석하고자 한다.
에이닷(AI 에이전트 서비스)에 멀티 LLM 에이전트로 이 네 가지 LLM이 모두 탑재되어 있어, 이를 활용하여 분석을 진행하였다.

평가 기준으로는 정확성, 응답의 깊이, 명확성, 문제 해결 능력, 코드 작성 능력을 설정하였다.

이러한 기준을 통해 각 모델의 강점과 약점을 분석하고, 특정 상황에서 어떤 모델이 가장 적합한지 살펴보자.

🌟 성능 지표

다음과 같은 성능 지표를 기준으로 LLM을 평가한다.

  • 정확성: 질문에 대해 정확한 정보를 제공하는 능력
  • 응답의 깊이: 주제에 대해 얼마나 깊이 있고 포괄적으로 설명하는지
  • 명확성: 답변이 이해하기 쉽고 명확한지
  • 문제 해결 능력: 문제 해결을 위한 접근 방식과 설명의 적절성
  • 코드 작성 능력: 주어진 문제를 해결하기 위한 코드 작성의 정확성과 효율성

📊 성능 분석

분석 모델: A.X, Perplexity(Sonar), Claude(3 Haiku), GPT(3.5 Turbo)

🔍 정확성 평가

질문: “자바스크립트에서 변수를 선언하는 방법은 무엇인가요?”

자바스크립트의 변수 선언 방법에 대한 정확한 정보를 제공하는지 평가한다.

  • A.X
    accuracy-ax accuracy-ax-2

    내용 요약

    • var, let, const 세 가지 변수 선언 방법을 설명
    • 각각의 특징 (스코프, 재선언/재할당 가능 여부)을 정확히 설명


    평가: 변수 선언 방법을 정확하게 설명했으며, 각 키워드의 주요 특징을 올바르게 기술했다. 예시 코드도 정확하다.


    점수: 5/5


  • Perplexity
    accuracy-perplexity accuracy-perplexity

    내용 요약

    • var, let, const의 특징을 상세히 설명
    • 각각의 스코프, 재선언/재할당 가능 여부, 도입 시기 등 정확히 기술
    • 변수 선언과 할당의 과정, 변수 명명 규칙, 권장 사항 등 추가적인 정보 제공


    평가: 변수 선언 방법에 대해 매우 상세하고 정확한 정보를 제공했다. 추가적인 관련 정보도 정확하다.


    점수: 5/5


  • Claude
    accuracy-claude accuracy-claude

    내용 요약

    • var, let, const 세 가지 변수 선언 방법 설명
    • 각각의 스코프와 주요 특징 간략하게 설명
    • 각 방법에 대한 간단한 코드 예시 제공


    평가: 변수 선언 방법을 정확하게 설명했으며, 각 키워드의 핵심 특징을 올바르게 기술했다. 간결하지만 정확한 정보를 제공했다.


    점수: 5/5


  • GPT
    accuracy-gpt accuracy-gpt

    내용 요약

    • var, let, const 세 가지 변수 선언 방법 설명
    • 각각의 특징 (재선언/재할당 가능 여부, 스코프, 호이스팅)을 상세히 설명
    • 각 방법에 대한 코드 예시 제공


    평가: 변수 선언 방법을 정확하게 설명했으며, 각 키워드의 특징을 상세하고 정확하게 기술했다. 호이스팅과 TDZ 같은 고급 개념도 올바르게 포함했다.


    점수: 5/5


📚 응답의 깊이 평가

질문: “객체 지향 프로그래밍(OOP)이란 무엇이며, 그 주요 개념은 무엇인가요?”

객체 지향 프로그래밍의 개념을 각 LLM이 얼마나 깊이 있게 설명하는지를 분석한다.

  • A.X
    depth-ax depth-ax

    내용 요약

    • 객체 지향 프로그래밍의 기본 개념인 클래스, 인스턴스, 캡슐화, 상속, 다형성에 대해 간단히 설명


    평가: 객체 지향 프로그래밍의 주요 개념을 간결하게 설명하고 있다. 각 개념에 대한 기본적인 정의를 제공하지만, 깊이 있는 설명이나 예시는 부족하다.


    점수: 3/5


  • Perplexity
    depth-perplexity depth-perplexity

    내용 요약

    • OOP의 주요 개념(객체, 클래스, 인스턴스)과 특징(추상화, 캡슐화, 상속, 다형성) 설명
    • OOP의 장점(코드 재사용성, 유지보수성, 직관적 코드) 설명
    • 각 개념에 대한 출처 제공


    평가: OOP의 개념과 특징을 더 자세히 설명하고 있으며, 각 개념의 의미와 중요성을 제시하고 있다. 그러나 구체적인 예시나 실제 적용 사례가 부족하다.


    점수: 4/5


  • Claude
    depth-claude depth-claude

    내용 요약

    • OOP의 주요 개념(객체, 클래스, 상속, 캡슐화, 다형성) 설명
    • OOP의 장점(모듈성, 재사용성, 확장성, 유지보수성) 설명


    평가: OOP의 주요 개념을 설명하고 각 개념의 의미를 제공한다. 또한 OOP의 장점을 구체적으로 언급하여 실제 적용 시의 이점을 이해할 수 있게 한다. 그러나 개념에 대한 심층적인 설명이나 예시가 부족하다.


    점수: 4/5


  • GPT
    depth-gpt depth-gpt

    내용 요약

    • OOP의 주요 개념(클래스, 객체, 상속, 다형성, 캡슐화, 추상화) 설명
    • 각 개념의 의미와 중요성 제시


    평가: 객체 지향 프로그래밍의 주요 개념을 가장 상세하게 설명하고 있다. 각 개념에 대한 설명이 깊이 있고, 각 개념이 서로 어떻게 연결되는지를 보여주어 포괄적인 이해를 제공한다.


    점수: 5/5


✍️ 명확성 평가

질문: “API란 무엇인가요? 간단한 예를 들어 설명해 주세요.”

API의 개념을 얼마나 명확하고 이해하기 쉽게 설명하는지를 평가한다.

  • A.X
    clarity-ax clarity-ax

    내용 요약

    • API를 프로그램 간 통신을 위한 규정으로 정의, 기상청 API를 예로 들어 설명
    • API의 요청 방식과 응답 형식을 구체적으로 보여주며, API 사용의 이점 언급


    평가: API의 개념을 실제 사례를 통해 명확하게 설명하고 있다. 요청과 응답의 예시를 구체적으로 제시하여 이해를 돕고 있으며, API 사용의 장점도 간단히 언급하고 있다.


    점수: 4/5


  • Perplexity
    clarity-perplexity clarity-perplexity

    내용 요약

    • API를 레스토랑 비유를 통해 설명
    • 손님(클라이언트), 점원(API), 주방(서버)의 역할을 통해 API의 기능 설명, 실제 API와의 비교 제시


    평가: 일상적인 예시를 통해 API의 개념을 쉽게 이해할 수 있게 설명하고 있다. 레스토랑 비유는 API의 역할을 직관적으로 이해하는 데 도움을 준다. 또한, 비유와 실제 API의 비교를 통해 개념을 더욱 명확히 하고 있다.


    점수: 5/5


  • Claude
    clarity-claude clarity-claude

    내용 요약

    • API의 정의 제시
    • Google Maps API, Twitter API, Kakao Pay API 등 실제 사용되는 API 예시를 통해 설명
    • 각 API의 기능과 활용 사례 간단히 소개


    평가: API의 개념을 간단히 정의한 후, 실제 사용되는 다양한 API 예시를 통해 설명하고 있다. 각 API의 기능과 활용 사례를 구체적으로 제시하여 API의 실제 응용을 이해하는 데 도움을 준다.


    점수: 4/5


  • GPT
    clarity-gpt clarity-gpt

    내용 요약

    • API를 레스토랑 주문 과정에 비유하여 설명
    • 고객(클라이언트), 웨이터(API), 요리사(서버)의 역할을 통해 API의 작동 방식을 설명하고, API의 기능을 간단히 요약


    평가: 레스토랑 비유를 통해 API의 개념을 쉽게 이해할 수 있게 설명하고 있다. 비유의 각 요소를 실제 API 구성 요소와 명확히 대응시켜 설명하고 있어 이해가 용이하다. 그러나 구체적인 API 예시나 실제 적용 사례가 부족하다.


    점수: 4/5


🧩 문제 해결 능력 평가

질문: “주어진 배열에서 중복 요소를 제거하는 알고리즘을 설명해 주세요. 배열: [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5]”

중복 요소를 제거하기 위한 알고리즘을 어떻게 해결하는지를 분석한다.

  • A.X
    problem-solving-ax problem-solving-ax

    내용 요약

    • 첫 번째 원소를 임시 변수에 저장, 나머지 원소들과 비교하며 중복을 제거하는 방식 제안
    • JavaScript 코드로 구현하여 설명


    평가: 간단한 접근 방식을 제시하고 있지만, 이 방법은 연속된 중복 요소만 제거할 수 있어 완전한 해결책이 되지 못한다. 문제의 요구사항을 완전히 충족시키지 못하고 있다.


    점수: 2/5


  • Perplexity
    problem-solving-perplexity problem-solving-perplexity

    내용 요약

    • Set, LinkedHashSet, Stream의 distinct() 메소드, 정렬 후 unique() 함수 사용 등 다양한 방법 제시
    • 각각에 대한 코드 예시 제공


    평가: 다양한 해결 방법을 제시하고 있어 문제에 대한 깊은 이해를 보여준다. 각 방법의 특징과 장단점을 설명하고 있어 상황에 따른 최적의 해결책을 선택할 수 있게 한다. 여러 프로그래밍 언어에서의 구현 방법도 제시하고 있어 문제 해결 능력이 뛰어나다.


    점수: 5/5


  • Claude
    problem-solving-claude problem-solving-claude

    내용 요약

    • 새로운 배열을 생성하고, 원본 배열을 순회하면서 중복 여부를 확인하여 새 배열에 추가하는 방식 제안
    • JavaScript 코드로 구현하여 설명


    평가: 문제를 정확히 이해하고 단계별로 해결 방법을 제시하고 있다. 알고리즘의 동작 원리를 명확히 설명하고 있으며, 코드 구현까지 제공하여 실제 적용 가능한 해결책을 제시하고 있다. 시간 복잡도에 대한 언급도 있어 알고리즘의 효율성도 고려하고 있다.


    점수: 5/5


  • GPT
    problem-solving-gpt problem-solving-gpt

    내용 요약

    • 배열을 순회하면서 각 요소의 중복 여부를 확인하고, 중복되지 않은 요소만 새 배열에 추가하는 방식 제안
    • JavaScript 코드로 구현하여 설명


    평가: 문제 해결 과정을 단계별로 명확하게 설명하고 있다. 알고리즘의 동작 원리를 이해하기 쉽게 설명하고 있으며, 실제 코드 구현까지 제공하고 있다. 그러나 시간 복잡도나 다른 최적화 방법에 대한 언급이 없어 더 효율적인 해결책을 고려하지 않았다.


    점수: 4/5


💻 코드 작성 능력 평가

질문: “파이썬으로 리스트에서 중복 요소를 제거하는 코드를 작성해 주세요.”

파이썬으로 중복 요소를 제거하는 코드를 정확하게 작성할 수 있는지를 평가한다.

  • A.X
    code-writing-ax

    내용 요약

    • 파이썬의 set() 함수를 사용하여 리스트의 중복 요소를 제거하는 방법 제시
    • 코드 예시와 함께 간단한 설명 제공, 결과로 얻어지는 리스트를 출력하는 부분 포함


    평가: 정확하고 효율적인 방법을 사용했다. 코드가 간결하고 이해하기 쉽다. 하지만 단일 방법만 제시했다.


    점수: 4/5


  • Perplexity
    code-writing-perplexity code-writing-perplexity

    내용 요약

    • 리스트에서 중복 요소를 제거하는 5가지 다른 방법 상세히 설명
    • set() 사용, for-loop 사용, list comprehension 사용, dict.fromkeys() 사용, 그리고 일반 dict 사용 방법을 각각 코드 예시와 함께 제시


    평가: 다양한 방법을 제시하고 각 방법의 장단점을 상세히 설명했다. 코드 예시가 풍부하고 설명이 매우 상세하다. 효율성과 확장성 면에서 우수하다.


    점수: 5/5


  • Claude
    code-writing-claude code-writing-claude

    내용 요약

    • 파이썬에서 리스트의 중복 요소를 제거하는 세 가지 방법을 제시
    • set() 함수 사용, for 루프 사용, 그리고 리스트 컴프리헨션 사용 방법을 각각 설명하고 코드 예시 제공
    • 각 방법에 대해 간단한 설명과 함께 예상되는 출력 결과를 포함


    평가: 여러 방법을 정확하게 구현했고, 각 방법에 대한 설명이 명확하다. 다양한 상황에 적용 가능한 코드를 제시했다.


    점수: 5/5


  • GPT
    code-writing-gpt

    내용 요약

    • set() 함수를 사용하여 리스트의 중복 요소를 제거하는 한 가지 방법 제시
    • 코드 예시와 함께 각 단계에 대한 설명을 제공했으며, 마지막으로 결과를 출력하는 부분까지 포함


    평가: 정확하고 효율적인 방법을 사용했다. 코드가 간결하고 이해하기 쉽지만, 단일 방법만 제시했다.


    점수: 4/5


🏁 종합 평가

성능을 비교하고 평가한 결과를 종합하여 결론 도출

📋 성능 평과 결과

아래 표는 각 모델의 성능을 평가한 결과이다.

평가 기준 A.X Perplexity Claude GPT
정확성 5/5 5/5 5/5 5/5
응답의 깊이 3/5 4/5 4/5 5/5
명확성 4/5 5/5 4/5 4/5
문제 해결 능력 2/5 5/5 5/5 4/5
코드 작성 능력 4/5 5/5 5/5 4/5
총점 18/25 24/25 23/25 22/25

Perplexity가 전반적으로 가장 우수한 성능을 보여주었으며, Claude와 GPT가 그 뒤를 이었다. A.X는 비교적 낮은 점수를 받았지만, 정확성과 명확성에서는 다른 모델들과 대등한 성능을 보였다.

🧭 LLM 특징 분석

  • A.X

    • 장점: 정확성과 명확성에서 우수한 성능
    • 단점: 응답의 깊이와 문제 해결 능력이 상대적으로 부족
    • 특징: 간결하고 직접적인 답변 제공, 사용자가 이해하기 쉬운 방식으로 정보 전달

  • Perplexity

    • 장점: 모든 분야에서 고르게 높은 성능
    • 단점: 특별히 두드러지는 단점 없음
    • 특징: 다양한 접근 방식을 제시하며 깊이 있는 분석 제공, 사용자가 추가적인 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 출처 제시

  • Claude

    • 장점: 문제 해결 능력이 뛰어나고, 코드 작성 및 실용적인 해결책 제공
    • 단점: 응답의 깊이와 명확성에서 개선 필요
    • 특징: 실용적이고 적용 가능한 해결책 제시

  • GPT

    • 장점: 전반적으로 고른 성능, 특히 정확성과 응답의 깊이에서 우수
    • 단점: 다른 모델들에 비해 특출난 강점이 없음
    • 특징: 균형 잡힌 답변과 설명 제공, 사용자가 원하는 다양한 질문에 대해 잘 대응

🎯 사용 목적별 최적의 LLM 추천

각 LLM의 특징을 바탕으로 사용 목적에 따라 최적의 모델을 추천한다.

  1. 정확하고 명확한 정보가 필요한 경우

    • 추천: A.X, Perplexity, Claude, GPT
    • 이유: 모든 모델이 정확성과 명확성에서 우수한 성능을 보여주었다. 따라서 간단하고 명확한 답변이 필요한 상황에서는 어떤 모델을 선택해도 좋은 결과를 얻을 수 있다.

  2. 깊이 있는 분석이 필요한 경우

    • 추천: GPT
    • 이유: GPT는 응답의 깊이에서 우수한 결과를 나타냈다. 복잡한 주제에 대한 상세한 설명이나 다각도의 분석이 필요할 때 이 모델이 특히 유용할 것이다.

  3. 복잡한 문제 해결이 필요한 경우

    • 추천: Claude
    • 이유: Claude는 문제 해결 능력이 뛰어나고 실용적인 해결책을 제시하는 데 강점을 보인다. 복잡한 상황에서 명확한 해결 방법을 찾아야 할 때 Claude를 활용하면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

  4. 코딩 관련 작업이 필요한 경우

    • 추천: Perplexity, Claude
    • 이유: 두 모델 모두 코드 작성 능력이 우수하며, 실용적인 예제를 제시할 수 있다. 프로그래밍 관련 질문에 답하거나 실제 코드를 작성해야 할 때 이 모델들이 큰 도움이 될 것이다.

  5. 전반적인 성능을 원할 경우

    • 추천: GPT
    • 이유: GPT는 모든 평가 항목에서 고른 성능을 보여주었다. 특정 분야에 치우치지 않고 다양한 주제와 타입의 질문에 대해 균형 잡힌 응답을 제공하므로, 범용적인 용도로 사용하기에 적합하다.

위 추천은 분석 결과를 바탕으로 한 것이지만, 개인의 구체적인 needs나 상황에 따라 다를 수 있다. 또한 LLM 기술은 빠르게 발전하고 있어, 각 모델의 성능과 특징이 지속적으로 변화할 수 있음을 유의해야 한다.

따라서 중요한 결정을 내릴 때는 항상 최신 정보를 확인하고, 필요하다면 여러 모델을 직접 비교해보는 것이 좋다.

🔚 최종 결론

사용 목적과 상황에 따라 적절한 LLM을 선택하는 것이 중요하다. 종합적인 성능을 고려했을 때, Perplexity는 가장 균형 잡힌 선택이 될 수 있지만, 특정 작업에 따라 다른 모델들도 충분히 경쟁력이 있다.

자신의 필요에 가장 적합한 모델을 선택하고, 필요에 따라 여러 모델을 병행 사용하는 것이 효과적일 것이다.

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