Transformers 中的涌现类比推理

Context

파라미터 수와 데이터 규모를 확장하여 성능을 높이는 Scaling Law 기반의 LLM 성장 전략이 임계점에 도달함. 단순 모델 확장이 Analogical Reasoning 능력을 보장하지 않으며 오히려 성능 저하를 유발하는 기술적 병목 현상이 발생함.

Technical Solution

• Embedding Space 내 개념 지도를 특정 방식으로 조직하는 Geometric Alignment 구조 형성으로 추론 능력 확보
• 단순 Compute 투입이 아닌 데이터 품질 및 관계성 중심의 최적화 설정을 통한 내부 구조 설계
• Foundation Model의 크기 확장 대신 Inference-time Compute를 활용한 사고 과정 최적화로 전환
• RL(Reinforcement Learning) 및 정교한 Post-training 기법 도입을 통한 추론 효율성 극대화
• Chinchilla Law의 전제인 무한 데이터 가설 폐기에 따른 연구 중심의 아키텍처 고도화 추진