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GeekNewsAI/ML
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결정론적 아키텍처 : 할루시네이션의 확률적 편차를 통제하여, 무한한 연속성을 보장하는 기호적 통제 ...
결정론적 DAG 아키텍처를 통한 설정 붕괴 0% 달성 및 할루시네이션 통제
AI 요약
Context
LLM-as-a-Judge 기반의 자율 교정 시스템이 동일한 Transformer 구조 내에서 확률적 재표집만 반복하는 구조적 순환 참조 문제 발생. 이로 인해 결정론적 기준점 부재로 인한 노이즈 증폭과 할루시네이션의 풍선효과가 나타나는 한계 직면.
Technical Solution
- AI의 자율성과 계획 권한을 전면 박탈하여 확률적 변동성 제거
- 인간 아키텍트가 설계한 방향성 비순환 그래프(DAG) 기반의 엄격한 워크플로우 구축
- AI 역할을 이전 맥락이 분리된 Stateless 단일 윈도우 1턴 환경의 격리 렌더링 부품으로 제한
- 기호적 통제망을 통해 각 단계의 출력값을 구조적으로 강제하는 파이프라인 설계
- 확률적 추론을 결정론적 실행 단계로 분해하여 연속성 보장
실천 포인트
1. 자율 교정 루프의 순환 참조 가능성 검토
2. 복잡한 워크플로우를 DAG 형태로 세분화하여 상태 관리 분리
3. LLM의 역할을 '추론'이 아닌 '격리된 렌더링' 단위로 최소화
4. 무상태(Stateless) 1턴 인터페이스 도입을 통한 맥락 오염 방지