LLM의 Next Token Prediction 한계를 넘는 Intent Prediction 전용 모델 설계
Why intent prediction needs more than an LLM
AI 요약
Context
언어 생성에 최적화된 LLM의 Inductive Bias로 인해 불확실성 하에서의 의사결정 및 행동 예측 성능 저하 발생. 텍스트 합성과 코드 작성에는 능숙하나 실제 사용자의 미래 행동을 예측하는 Intent Prediction에서는 구조적 한계 노출.
Technical Solution
- Next Token Prediction 기반의 확률적 생성 방식 대신 의사결정 최적화에 특화된 전용 Behavioral AI Foundation Model 설계
- 단순 텍스트 시퀀스 학습이 아닌 행동 데이터의 패턴을 분석하는 Inductive Bias 적용
- 정보 합성(Synthesis)과 예측(Forecasting)의 도메인 분리를 통한 예측 정확도 향상
- 불확실성 기반의 의사결정(Decision-making under uncertainty)을 위한 수리적 모델링 결합
- LLM을 단독 사용하지 않고 전용 예측 모델의 결과물을 보완하는 도구적 조합(Combination) 구조 채택
실천 포인트
1. 해결하려는 문제가 '정보의 합성'인지 '미래 행동의 예측'인지 구분하여 모델 선정
2. LLM 도입 전, 데이터셋이 가진 Inductive Bias가 예측 목표와 일치하는지 검증
3. 생성형 AI의 할루시네이션이 치명적인 의사결정 로직에는 결정론적 또는 전용 예측 모델 배치 검토