LLM의 스케일링 역설, 거대 모델의 인지적 경직성 해결 방안

Context

모델 크기가 증가함에 따라 통계적 패턴에 과하게 의존하는 경향 발생. 강한 사전 지식이 오히려 새로운 해결책을 차단하는 Einstellung effect 유발. Scaling이 창의적 도약(Leap)을 보장하지 않는 구조적 한계 직면.

Technical Solution

• Small Model의 낮은 세만틱 제약 조건을 활용한 높은 Novelty 확보 전략
• Large Model의 정밀한 필터링 능력을 결합한 하이브리드 추론 구조 설계
• MemoryHierarchy 개념을 도입하여 강한 연관성을 약화시키는 망각 메커니즘 구현
• SleepCycle 프로세스를 통해 고정된 연상 패턴을 주기적으로 재구성하는 방식
• 외부에서 의도적으로 작은 모델로 전환하여 브루트포스 방식으로 아이디어를 생성하는 주입 기법
• 고정 관념을 제거하기 위한 멘탈 웜업과 같은 인지적 유연성 확보 프로세스 적용

Key Takeaway

지능의 고도화는 단순한 데이터 추가가 아닌, 적절한 망각과 제약 해제를 통한 유연성 확보가 핵심 설계 원칙임.