🚀 LLM의 ‘중간 정보 손실’ 문제 해결! 🤖📖
대형 언어 모델(LLM)은 이제 엄청난 양의 토큰 컨텍스트를 처리할 수 있지만, 실제로 이해하고 추론하는 범위는 훨씬 작습니다. 이 때문에 긴 문서에서는 처음과 끝을 우선적으로 고려하고, 중간의 중요한 정보를 놓치는 문제가 발생하죠. 😵💫
🔍 "Chain of Clarifications" (연속 명확화) – AI가 스스로 질문하고, 문맥을 찾고, 이해를 반복적으로 보완하는 방식입니다. 쉽게 말해, AI가 정보를 더 깊이 파고들고, 애매한 부분을 명확하게 하며, 필요한 만큼 스스로 정리하는 과정이죠!
💡 AgenticLU는 기존의 LLM 프롬프팅 기법보다 더 정확하게 긴 문맥을 이해하고, 계산 비용도 절감하는 혁신적인 접근 방식입니다. 특히, RAG(검색 증강 생성) 기반 방식과 달리 외부 검색 모델 없이 내부 추론만으로 정교한 이해를 수행합니다. 🧠
📈 핵심 장점:
✅ 긴 문맥 이해력 향상 – ‘중간 정보 손실’ 문제 해결!
✅ 복잡한 Q&A 성능 개선
✅ 기존 검색 기반 접근법보다 낮은 계산 비용
⚠️ 과제는? AI가 언제 멈춰야 하는지 아는 것! 너무 일찍 멈추면 중요한 정보를 놓치고, 너무 오래 진행하면 불필요한 연산이 낭비될 수 있습니다. 연구가 계속 진행 중이지만, 확실히 흥미로운 발전입니다!
🔬 AI 추론의 새로운 가능성! 여러분은 어떻게 생각하시나요? 기업 AI 활용에 있어 게임 체인저가 될 수 있을까요? 🚀👇
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