5-node Loop 프레임워크를 통한 LLM 개념 학습의 구조적 완결성 확보

Context

LLM의 기본 교수법이 정의, 구문, 예제 순의 단방향 하강 구조로 설계되어 개념의 근본적인 이해보다 단순 API 암기에 그치는 한계 존재. 초기 진입점이었던 비유(Analogy)로 회귀하는 구조가 결여되어 학습자가 메커니즘을 실질적으로 내재화하지 못하는 문제 발생.

Technical Solution

• Analogy → Code → System Intermediaries → Hardware/Math → Analogy 순의 5단계 순환 루프 설계
• I/O Contract 명시를 통한 코드 계층의 입력/출력 및 Latency Tier 정의
• Regex, SQL 등 단순 규칙 기반의 Empirical Baseline 설정을 통한 기술 도입의 정당성 검증
• Top-down(Fast.ai)과 Bottom-up(Raschka) 접근법의 병행으로 구현 속도와 내부 메커니즘 이해의 균형 확보
• Karpathy식 원자적 유도(Atomic Derivation)를 통한 개념의 최소 단위 축소 및 화이트보드 수준의 재구성
• 초기 비유를 심화된 기술적 관점으로 재해석하는 Return 노드를 통한 멘탈 모델 업그레이드 검증