LLM: 정확성의 환상 - 정확성과 실용성의 균형

이 글은 대규모 언어 모델(LLM)의 데이터 검색에서의 한계를 탐구합니다. OpenAI의 Deep Research를 예로 들어, 정확한 데이터가 필요한 문제를 다룰 때의 부정확성을 지적하고, OpenAI 자체 마케팅 자료에도 불일치가 있음을 보여줍니다. 저자는 LLM이 모호한 쿼리 처리에는 뛰어나지만, 정확한 데이터 검색에서는 성능이 떨어지며, 확률 모델이기 때문에 필연적인 것이라고 주장합니다. LLM은 효율성 향상에 도움이 되지만, 예측 불가능한 오류율이 LLM에 의존하는 애플리케이션 구축을 복잡하게 만듭니다. 저자는 LLM 분야는 경쟁이 치열하고, 진입 장벽이 없으며, 미래 방향은 아직 불확실하다고 결론짓습니다.