Gemma 4 기반 IVM 구축으로 256MB 이하 Edge 런타임 구현

Context

LLM의 확률적 생성 특성으로 인한 Hallucination 문제와 클라우드 중심의 거대 모델 의존성 분석. 특히 리소스가 제한된 Edge 환경에서 결정론적(Deterministic)인 엔지니어링 의사결정을 수행하는 시스템의 부재를 해결하고자 함.

Technical Solution

• Gemma 4를 Semantic Kernel로 활용하여 인간의 언어를 기계어 수준의 JSON-LD telemetry로 변환하는 Intent-Based Virtual Machine(IVM) 설계
• 엄격한 Ontological Constitution을 System Instruction에 주입하여 모델을 Logical Processing Unit(LPU)으로 전환
• 특정 의도 수행 후 즉시 소멸하는 Ephemeral Software 구조를 통해 영구적 코드 베이스의 취약점 제거
• 31B Dense 모델의 추론 능력을 활용해 복잡한 자연어 쿼리를 Zero-hallucination 기반의 AST(Abstract Syntax Tree)로 컴파일
• Cloud API를 통한 고성능 시맨틱 컴파일과 Edge 단의 초경량 런타임 제어를 결합한 Hybrid Edge-Cloud 패러다임 적용

Impact

• 4GB RAM 모바일 노드 환경에서 256MB 미만의 메모리 할당량으로 런타임 제어 가능

Key Takeaway

LLM을 단순한 텍스트 생성기가 아닌 결정론적 상태 머신으로 정의함으로써, 고사양 모델의 지능을 초경량 Edge 디바이스의 제어권 내에서 안전하게 활용하는 아키텍처 구현 가능