[논문리뷰] SurveyBench: How Well Can LLM(-Agents) Write Academic Surveys?

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저자: Zhaojun Sun, Xuzhou Zhu, Xuanhe Zhou, Xin Tong, Shuo Wang, Jie Fu, Guoliang Li, Zhiyuan Liu, Fan Wu

핵심 연구 목표

본 논문은 학술 조사 논문 작성에 대한 대규모 언어 모델(LLM) 및 LLM 에이전트의 역량을 엄격하게 평가하기 위해 독자 요구사항에 부합하는 벤치마크의 부재를 해결합니다. 기존 LLM 생성 요약의 정보 불충분, 일관성 부족, 피상적 통찰력 등의 한계를 체계적으로 밝히고, 이를 측정할 수 있는 정교한 평가 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

저자들은 SurveyBench라는 세분화된 퀴즈 기반 평가 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 (1) 11,343개의 arXiv 논문과 4,947개의 고품질 서베이에서 추출된 대표적인 서베이 주제 데이터셋을 포함합니다. (2) 인간 참조 기반 및 퀴즈 기반 평가를 결합한 이중 모드 평가 프로토콜을 사용하며, (3) 개요 품질, 내용 품질, 비텍스트 요소의 풍부함을 평가하는 다차원 지표 계층을 포함합니다. 평가는 LLM-as-judge 방식과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 퀴즈를 통해 이루어집니다.

주요 결과

SurveyBench를 통해 기존 LLM 기반 서베이 생성 방식들이 인간 저술 서베이에 비해 현저히 낮은 성능을 보임을 확인했습니다(내용 기반 평가에서 평균 21% 낮은 점수). 특히 LLM 생성 서베이는 세부적인 내용, 연관 추론, 합성 및 추상화 능력에서 부족함을 드러냈으며, 인간 서베이가 비텍스트 요소 풍부함에서 OPENAI-DEEPRESEARCH 대비 약 5.56배 높은 점수를 받았습니다. 그러나 LLM 모델들은 미래 지향적 내용을 일관되게 포함하는 강점을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 LLM 기반 서베이 생성 시스템은 기술적 깊이, 복합적 추론, 정보 합성 측면에서 인간의 전문성에 크게 미치지 못합니다. AI 실무자들은 LLM이 멀티모달 콘텐츠 (표, 그림), 심층적인 도메인 간 추론, 그리고 단순 요약이 아닌 고수준의 추상적 통찰력을 생성하는 능력을 개선하는 데 집중해야 합니다. SurveyBench는 이러한 시스템의 한계를 명확히 드러내고, 독자 중심의 요구사항을 반영하여 LLM 에이전트 기반 서베이 생성 기술을 발전시킬 수 있는 강력한 평가 도구를 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.