대형 언어 모델(LLM)은 수학, 논리, 기획, 코딩 등의 추론 작업에서 중요한 도구로 자리매김하고 있지만, 이 모델들을 실제 상황에 적용할 때 중요한 도전 과제가 발생합니다. 현재의 구현은 대부분 필요한 모든 정보가 명확하게 제공된다는 가정 하에 작동하며, 잘 정의된 작업에서 수행됩니다. 그러나 현실에서는 종종 불완전하거나 모호한 상황이 발생할 수 있습니다. 구글 딥마인드의 연구팀은 QuestBench를 소개하며, 이는 LLMs(Large Language Models)가 이러한 빠진 정보를 식별하고 처리하는 능력을 평가하는 데 사용됩니다. QuestBench는 실제 상황에서의 모델 성능을 더 잘 이해하고 평가할 수 있도록 돕는 도구로 기대된다.

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