[논문리뷰] AMO-Bench: Large Language Models Still Struggle in High School Math Competitions

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저자: Shengnan An, Xunliang Cai, Xuezhi Cao, Xiaoyu Li, Yehao Lin, Junlin Liu, Xinxuan Lv, Dan Ma, Xuanlin Wang, Ziwen Wang, Shuang Zhou

핵심 연구 목표

기존 대규모 언어 모델(LLM) 수학 벤치마크들의 성능 포화 문제 를 해결하고, LLM의 고급 수학적 추론 능력을 보다 엄격하게 평가하기 위한 새로운 벤치마크 AMO-Bench를 제안하는 것이 목표입니다. 특히, 국제 수학 올림피아드(IMO) 수준 이상의 난이도를 가진 원천적으로 새로운 문제 들을 통해 LLM의 진정한 추론 한계를 탐색하고자 합니다.

핵심 방법론

AMO-Bench는 50개의 인간이 직접 만든 독창적인 문제 로 구성되며, 모든 문제는 전문가에 의해 IMO 난이도 기준 을 충족하도록 교차 검증되었습니다. 평가를 위해 최종 답안만 요구하여 자동 채점(파서 기반 및 LLM 기반) 이 가능하게 하였고, 성능 누출 방지를 위해 기존 데이터셋과의 유사성 검토 를 거쳤습니다. 또한, 모델의 추론 과정을 분석할 수 있도록 인간이 주석한 추론 경로 를 제공합니다.

주요 결과

실험 결과, 현재 최고의 성능을 보인 모델인 GPT-5-Thinking (High) 이 AMO-Bench에서 52.4% 의 정확도를 기록했으며, 대부분의 LLM은 40% 미만 의 점수를 보이며 상당한 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다. 그럼에도 불구하고 상위 모델들은 pass@32에서 70% 이상 의 성능을 달성하며 개선의 잠재력을 보였고, 출력 토큰 길이(test-time compute) 증가 에 따른 성능 향상 경향이 확인되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 LLM들이 고급 수학적 추론 문제 에 대해 여전히 큰 어려움을 겪고 있음을 명확히 보여주며, 이 분야의 추가 연구 개발이 시급함을 시사합니다. test-time scaling 이 LLM의 추론 능력 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 점은 계산 자원을 효과적으로 활용하는 전략의 중요성을 강조합니다. AMO-Bench는 LLM의 수학적 추론 능력 발전을 위한 견고하고 도전적인 평가 도구 로서 활용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.