[논문리뷰] A Survey of Scientific Large Language Models: From Data Foundations to Agent Frontiers

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저자: Jiamin Wu, Wanghan Xu, Wei Li, Chenglong Ma, Ming Hu

핵심 연구 목표

이 논문은 과학 분야 대규모 언어 모델(Sci-LLMs)의 발전 과정을 데이터 기반과 에이전트 프론티어 관점에서 종합적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 특히, Sci-LLMs가 일반 자연어 처리(NLP) 데이터셋과 다른 복잡한 과학 데이터의 특성(다중 모달, 다중 스케일, 불확실성)을 어떻게 다루고 발전해왔는지 평가합니다. 궁극적으로 신뢰할 수 있고 지속적으로 진화하는 과학 AI 시스템 구축을 위한 로드맵을 제시하고자 합니다.

핵심 방법론

연구는 Sci-LLMs의 개발을 데이터 기판과 모델의 공진화 로 재구성하고, 과학 데이터와 지식의 계층적 구조에 대한 통일된 분류 체계를 제시합니다. 270개 이상의 사전 훈련/후속 훈련 데이터셋 과 190개 이상의 벤치마크 데이터셋 을 체계적으로 분석하여, 전이 학습(Transfer Learning), 스케일링(Scaling), 명령어 추론(Instruction Following), 에이전트 과학(Agentic Science) 의 네 가지 패러다임 변화를 추적합니다. 또한, 과학 에이전트의 도구 사용(Tool Use) , 다중 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration) , 자기 진화(Self-Evolving Agents) 와 같은 최신 방법론을 탐구합니다.

주요 결과

Sci-LLMs는 Intern-S1 (241B 매개변수) 과 같은 모델이 2.5조 개의 과학 도메인 토큰 으로 훈련되어 분자 합성 계획 등 전문 작업에서 최첨단 성능을 달성했음을 보여줍니다. 평가 측면에서는 MMLU-Pro 에서 80-95% 의 높은 정확도를 보이지만, Humanity's Last Exam (HLE) 에서는 2-10% , Scientists' First Exam (SFE) 에서는 20-40% 로 성능이 크게 하락하여 실제 과학적 추론 능력의 한계를 드러냈습니다. 이는 대규모의 고품질 과학 데이터 훈련이 필수적임을 시사합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 과학 데이터의 높은 이질성, 다중 스케일, 불확실성 특성을 이해하고, 텍스트-모달리티 데이터에 대한 과도한 의존 문제를 해결해야 합니다. 반자동 주석 파이프라인 과 전문가 검증 을 통해 데이터 품질을 개선하고, 데이터 수집, 처리, 평가 전반에 걸친 추적성(Traceability) , 적시성(Timeliness) , AI 준비도(AI-readiness) 를 높이는 것이 중요합니다. 궁극적으로 Sci-LLMs를 단순한 예측 모델이 아닌 자율적인 과학 에이전트 로 발전시켜 과학적 발견을 가속화하는 폐쇄 루프 시스템 구축에 집중해야 합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.