이게 후처리과정에서 컴파일러처럼 일종의 결정론적인 장치를 얹어서 거의 100% 확률을 만들어 준거면 신뢰하고 사용이 가능함
그렇지 않은 한은, 약간의 버그도 발생하면 안되는 개발에서는 어차피 자동화시켜도 전체를 다 검수해야 한단 소리가 됨 + 어디서 버그가 생겼는지 찾기도 어려움
바꿔서 말하면 오차나 버그가 좀 허용돼도 상관없는 쪽은 확실히 좆될 수 있다는 의미가 되는데,
해당 구현 원리가 대략적으로라도 알려져야 업계에서도 다음 방향성을 확실히 잡을 수 있지 않을까 한다
그 이전에 나오는 말들은 그냥 다 과대광고이거나 자기 업무나 시각에 따른 말만 하는 것 같음
그런 식의 처리를 했다면 누군가 당연히 그렇게 홍보를 했을텐데(신뢰성이 중요한 경우에도 쓸 수 있게 될테니) 내가 아는 한 그런 식으로 홍보하는건 본 적이 없음
그냥 본격적으로 자기들이 필요로 하는 메모리를 확보한 시기가 작년말부터라서 그런거 아닌가
llm이 결정론적일 수가 있나
애초에 언어모델 자체가 확률모델이라 불가능함
얘기 들어보면 그냥 LLM 결정론적인 부분은 아예 포기한듯
LLM 성능 뛰기 시작한건 결정론적 문제에 mcp를 사용해서 그런거임 토큰 아끼고 계산 시간도 줄고 응답 속도도 빨라지고 AI자체 성능이 획기적으로 올라간건 없음 메모리 확장이랑 학습방식 바꾸기가 다임
거대한 if문 덩어리일 뿐이라는게 내 결론이다.