- LLM의 한계점 인식: 기존 LLM의 데이터 부족, 할루시네이션 등 근본적인 한계에 대한 인식이 확산되고 있습니다. 📉
- CALM 패러다임 등장: 위챗 AI와 칭화대가 공동 연구한 'CALM(Continuous Autoregressive Language Model)'이라는 새로운 AI 패러다임이 주목받고 있습니다. 💡
- 핵심 아이디어: CALM은 개별 토큰 대신 '연속 벡터 배열'로 데이터 처리 단위를 묶어 각 생성 단계의 의미론적 대역폭을 높입니다. 🔗
- 효율성 및 성능: 기존 LLM보다 더 효율적이고 빠르며, 적은 자원으로 더 많은 정보를 처리할 수 있는 잠재력을 가집니다. 🚀
- 새로운 평가 방법론: 훈련 및 평가에 새로운 방법론을 제시하며, 기존 퍼플렉시티 대신 'Brier LM'과 같은 가능도 비의존적 평가 지표를 개발했습니다. 📈
- 실시간 및 확장성: 실시간 상호작용에 유리하며 확장성이 좋다고 알려졌으나, 대규모 모델에서의 실제 확장성은 아직 검증이 필요합니다. ❓
- 초기 연구 단계: 2025년 후반 논문 발표 예정인 매우 초기 단계의 유망 기술로, 아직 활용 예시가 많지 않습니다. 🔬
- 연속 벡터의 이점: 이산형 토큰(개별 심볼)과 달리 실수값으로 이루어진 밀집된 숫자 배열인 연속 벡터를 사용하여 처리 효율을 극대화합니다. 🔢
- AI 기술의 빠른 진화: AI 기술 주기가 매우 빨라지고 있으며, 중국 연구진의 기여가 두드러지는 등 전 세계적인 연구 경쟁이 치열합니다. 🌐
- RLHF 적용의 어려움: CALM의 연속 벡터 예측 방식은 기존 RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습) 프레임워크를 직접 적용하기 어렵게 만들어, 새로운 정렬 및 미세 조정 프레임워크 개발이 필요합니다. 🚧
- 비판적 정보 활용: AI가 제공하는 정보는 일관성이 없거나 환각 현상을 보일 수 있으므로, 항상 비판적인 시각으로 검증하며 활용해야 합니다. 🧐
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