애플 논문이 밝히는 대규모 언어 모델의 확장 한계

대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 한계를 부각한 애플 논문이 AI 커뮤니티에서 뜨거운 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 논문은 매우 큰 모델조차도 언뜻 보기에 간단한 추론 작업에 어려움을 겪는다는 것을 보여주며, 인공 일반 지능(AGI) 달성을 위한 '확장이 모든 것을 해결한다'는 일반적인 가설에 의문을 제기합니다. 몇 가지 반론이 제기되었지만, 어떤 것도 설득력이 없었습니다. 기사에서는 출력 길이 제한과 훈련 데이터에 대한 과도한 의존으로 인해 LLM이 복잡한 알고리즘을 안정적으로 실행할 수 없는 것이 핵심 문제라고 주장합니다. 진정한 AGI를 실현하려면 더 우수한 모델과 뉴럴 네트워크와 심볼릭 알고리즘을 결합한 하이브리드 접근 방식이 필요하다고 저자는 제안합니다. 이 논문의 중요성은 AGI 개발 경로에 대한 비판적인 재평가를 촉구하고, 확장만으로는 충분하지 않다는 것을 분명히 한 점에 있습니다.