구현 위주의 문제들은 잘 푸는데 최적화는 잘 못하는 느낌 근데 최적화도 프롬프트 좀만 신경쓰면 될 거 같기도 함
수학적인 추론을 필요로 하는 문제유형들은 제대로 푸는 게 없는데
DP, 그리디나 시뮬레이션처럼 제시문 주고 구현 위주로 하는 문제들은 너무 잘 푸는 듯
하다못해 최소한 껍데기는 만들어줘서 쓰고 안 쓰고 유불리 차이 엄청 큰 듯
앞으로 기업에선 이거까지 평가요소에 반영할지 아니면 인정하지 않고 코딩테스트 유형을 추론 위주로 바꿀지 궁금하네
그려? ㅋㅋㅋㅋ 어쩌면 코테 난이도 평균이 올라갈지도 모르겠네
근데 내가 어떤 문제를 어떤 알고리즘 사용해서 풀어야 할지 이미 알고있어서 GPT-4한테 일단 처음에 문제 줘보고 잘못풀면 어떤 알고리즘을 써서 단계별로 풀어줘 이렇게 다시 요구함 그 영향 때문에 잘 푸는 것처럼 보이는 걸 수도 있음
프롬프트를 잘 쓰긴 했네. 이런걸 n샷이라 부르던가? 뭐 어쨌든 공부 하는데에 있어서 여러가지 도구를 활용할 수 있으면 좋은거 아닐까?
근데 수학적인 도메인지식 들어가는 문제는 아예 프롬프트로 다 떠먹여줘도 못 풀더라 심지어 단순한 수식 프롬프트로 주고 계산 시켜도 틀릴 때가 많음
그건 지금 기술적으로 못하나봐. 자기가 알고 있는 모든 지식을 베이스로 연역적 추론을 할 수 있어야 하는데, 지금은 그걸 제대로 할 수 있는 구조가 아닌거 같다고 해야하나
이건 어떻게 보면 당연한 말일 수 있는데 수학 많이 쓰는 분야는 최대한 늦게 대체 되거나 대체 불가능 할 듯? AI도 수학 많이 쓰긴 하지만 승자독식이라 바늘구멍이고
아직 세상엔 인간이 필요한가봐
그냥 족구현, 수학, 애드혹으로 떡칠하면 해결
수학떡칠 하면 GPT-5는 몰라도 GPT-4는 확실히 못 풀듯..
애초에 알고리즘 떠먹여준거부터 잘푸는게 아니지
애초에 인터넷에 얼마나 풀이자료가 많이 검색되는가에 따라서 루비 푸는데 브론즈를 못풀수 있는거라