클로드 3.7의 새로운 '확장' 사고 방식: ChatGPT o1와의 비교
최근 Anthropic은 클로드 3.7 Sonnet라는 새로운 모델을 발표했습니다. 이 모델은 '확장' 모드를 특징으로 하는데, 사용자가 간단한 대화형 응답과 단계별 문제 해결을 오갈 수 있는 하이브리드 추론 도구입니다. 이 모드는 답변을 제공하기 전에 입력을 분석하여 수학, 코딩 및 논리 질문에 효과적입니다. 사용자는 또한 제공되는 추론의 시간과 깊이를 조정할 수 있습니다.
클로드 3.7의 확장된 사고를 테스트하기 위해 잘 알려진 확률 퍼즐인 몬티 홀 문제를 분석하고 설명하는 과제가 주어졌습니다. 이는 세 개의 문 중 하나를 선택하고, 선택하지 않은 문 중 하나의 염소(또는 이번 데모에서의 게) 뒤에 차가 있는지에 대한 문제입니다. 선택 후, 진행자가 염소(또는 게)가 있는 문을 보여주고, 원래 선택을 고수할지, 아니면 마지막 남은 문으로 바꿀지를 결정해야 합니다. 역설적이게도, 문을 바꾸면 이길 확률이 2/3, 고수하면 1/3입니다.
클로드 3.7은 구조적으로 문제의 논리를 상세히 설명하고 시나리오를 통해 왜 바꾸는 것이 유리한지를 설명했습니다. 반면, ChatGPT o1은 기본 확률, 게임 이론 및 심리적 관점을 포함하는 다양한 방식으로 문제를 설명했지만, 일부 사용자는 정보가 지나치게 많다고 느낄 수 있습니다.
또한, 클로드의 확장된 사고 모드는 대화 내에서 직접적으로 몬티 홀 문제를 플레이할 수 있는 버전을 만들었고, ChatGPT는 시뮬레이션을 위한 HTML 스크립트를 생성했습니다. 이는 사용자가 더 많은 단계를 필요로 하게 합니다. 두 모델 모두 논리 문제에 대한 탄탄한 분석 접근 방식을 제공하지만, 클로드의 시뮬레이션을 통한 문제 렌더링 능력은 더 유연하고 강력해 보입니다.
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