1M Token Context Window와 Constitutional AI 기반의 고밀도 추론 엔진

Context

기존 LLM의 RLHF 방식은 인간 리뷰어의 개입으로 인해 엣지 케이스 대응 속도가 느리고 확장이 어려움. 또한 제한된 Context Window 크기로 인해 대규모 문서 처리 시 정보 손실 및 Chunking으로 인한 문맥 단절 문제가 발생함.

Technical Solution

• Constitutional AI 도입을 통한 모델 자체의 Self-Critique 메커니즘 설계
• 작성된 원칙(Constitution) 기반의 출력물 자가 평가 및 수정 루프 구현으로 RLHF의 의존도 감소
• Transformer 아키텍처의 Attention Mechanism을 통한 토큰 간 가중치 최적화
• 1 Million Token 규모의 Context Window 확보로 외부 DB 조회 없는 대규모 데이터 인메모리 처리 구현
• 토큰 단위의 확률 분포 계산 및 실시간 스트리밍 생성 방식의 추론 파이프라인 구축
• API 기반의 외부 툴 연동을 통한 Knowledge Cutoff 한계 극복 및 실시간 데이터 접근성 확보