AI

요즘 AI 모델들 성능 향상되는 속도 보면 진짜 소름 끼친다니까. 특히 LLM 쪽은 말이야. 파라미터 늘리는 것 외에 구조 자체를 어떻게 혁신적으로 바꾸느냐가 관건인데, 대부분 기존 Transformer 아키텍처 기반에서 미세 조정이나 컨텍스트 윈도우 확장하는 데 매달리고 있잖아. 이게 근본적인 해결책은 아닌 것 같다는 생각이 들어. 단순하게 입력 시퀀스 길이를 늘리는 건 결국 메모리 사용량 폭증이랑 추론 속도 저하라는 물리적 한계에 부딪히는 거고. 뭔가 계산 복잡도를 획기적으로 낮추면서 정보의 장거리 의존성(Long-range dependency)을 효율적으로 처리하는 새로운 메커니즘이 필요하지 않아? 지금 나오는 모델들이 엄청난 양의 데이터로 학습되긴 하지만, 그게 전부 '패턴 매칭'에 가깝지, 진정한 의미의 '세계 모델링'이나 인과관계 추론으로 넘어가는 단계가 아직 멀었다고 봐. 그냥 통계적으로 가장 그럴듯한 다음 토큰을 찍어내는 수준에서 벗어나기가 쉽지 않다는 거지. 결국 하드웨어 발전 속도랑 알고리즘 혁신 속도가 맞물려야 하는데, 지금은 소프트웨어 최적화와 데이터셋 규모 경쟁에만 치중하는 느낌이 강해서 답답함... 다음 세대 모델들은 아키텍처 자체를 다시 설계해야 할 시점이 온 것 같은데.