연구진은 LLM의 그래프 구조 추론 능력을 조사했어요. LLM은 그래프 동형 이성질체 감지에서 높은 정확도를 보이지만, 노드 레이블 순열 시에는 실패하는 한계가 있어요. 이는 LLM이 추상적인 그래프 구조를 이해하는 것이 아니라 패턴을 활용한다는 것을 시사해요.
그래프 동형 이성질체는 그래프 이론의 기본 문제로, 순열 불변성이 중요해요. LLM의 성능은 단순한 패턴 인식에 기반하며, 실제 그래프 구조를 이해하는 것과는 거리가 멀어요.
연구 결과는 그래프 추론 벤치마크의 성공이 진정한 위상학적 이해를 나타내지 않을 수 있음을 경고합니다.