논리 작업에서 일반 언어모델의 한계와 비용 낭비 문제
표준 언어모델로 백엔드 시스템의 올바른 을 꾸준히 만들려 하면 문제가 드러난다. 은 다음 토큰을 확률적으로 예측하므로, 겉으로는 추론처럼 보이는 답을 만들 수 있지만 엄격한 논리 규칙을 항상 지킨다고 보장하기 어렵다.
에이전트 비평 반복, 여러 겹의 보정 장치, 온도 설정 조정으로도 근본 문제가 사라지지 않는다. 거의 맞는 답도 실패인 시스템에서는 작은 예외가 실제 부하 상황에서 전체 흐름을 깨뜨릴 수 있다.
이런 이유로 엄격한 논리에는 같은 다른 구조가 더 맞을 수 있다는 관심이 생긴다. 최신 인공지능 추론 평가도 단순히 그럴듯한 답을 보는 방식에서 벗어나, 컴파일러가 수학적으로 맞는지 확인하는 과 정리 증명 쪽으로 이동하고 있다.
핵심 포인트
- 표준 언어모델은 엄격한 을 항상 올바르게 만들기 어렵다.
- 에이전트 비평 반복과 온도 설정 조정은 실패 가능성을 완전히 없애지 못한다.
- 논리 작업에서는 거의 맞는 답도 실제 시스템 장애로 이어질 수 있다.
- 과 정리 증명은 답이 실제로 맞는지 기계적으로 확인하는 방향이다.
- 에이전트 구축에서는 언어모델 호출을 늘리기보다 검증 장치를 붙이는 편이 비용 절감에 도움이 될 수 있다.