무분별한 Reasoning Layer 제거와 Error Trigger 기반의 Fast-path 설계 전환

Context

LLM의 환각 및 오류 해결을 위해 Chain of Thought나 Multi-agent 등 추론 레이어를 무조건적으로 추가하는 기존 방식의 한계 분석. 모델이 자신의 실패를 인지하지 못하는 상태에서 추론 단계만 늘릴 경우, 연산 비용 증가와 오류 누적으로 인한 신뢰도 저하 발생.

Technical Solution

• System 1(패턴 인식)과 System 2(의식적 추론)의 분리 구조를 통한 효율적 리소스 배분
• 기본 동작을 Fast-path(패턴 매칭)로 설정하여 응답 속도 최적화
• 낮은 신뢰도나 출력 간 모순 발생 시 작동하는 Error Trigger 메커니즘 설계
• Trigger 활성화 시에만 선택적으로 Correction 레이어를 호출하는 조건부 추론 아키텍처 도입
• 단순 Heuristics 및 Cross-check 기반의 경량 검증 로직을 통한 불필요한 연산 제거