LLM Scaling Law 한계 극복을 위한 Multi-model Orchestration 패러다임 전환

Context

Compute, Data, Parameter 확장을 통한 Scaling Law 기반의 성능 향상이 물리적 한계와 비용 급증으로 인한 Diminishing Returns 구간에 진입. 단순 모델 크기 확대만으로는 Latency 제약과 비용 효율성 문제를 해결하기 어려운 임계점 도달.

Technical Solution

• 단일 거대 모델 구조에서 도메인별 특화된 다수 모델의 유기적 결합체로 아키텍처 전환
• 단순 Prompt Loop 기반의 Agent 구조를 넘어 Perception, State, Decision-making을 갖춘 Autonomous Entity 설계 지향
• 각 모델 간 상호 검증 및 합의를 통해 정답을 도출하는 Interaction 기반의 수렴 구조 도입
• 서로 다른 모델이 동일한 세계관을 공유할 수 있도록 하는 공통 World Ontology 계층 설계
• 단일 추론 엔진의 imperative programming 방식에서 벗어나 분산된 전문 네트워크 간의 협업 스케줄링 체계 구축