거대 언어 모델, 준결정처럼: 반복 없이도 조화를 이루는 생성 텍스트의 비밀
Jose Manuel Guevara-Vela의 논문은 거대 언어 모델(LLM)을 준결정과 유사한 구조적 시스템으로 해석하여, 기존의 정확성 중심 평가에서 벗어나 구조적 특징에 기반한 새로운 평가 방식을 제시합니다. LLM의 생성 텍스트에서 나타나는 내적 일관성과 패턴을 강조하며, 구조적 평가를 통해 LLM의 본질적인 특성을 더 깊이 이해하고자 합니다.

Jose Manuel Guevara-Vela의 논문 "Large Language Models as Quasi-crystals"은 거대 언어 모델(LLM)에 대한 혁신적인 시각을 제시합니다. 기존의 정확성, 사실성, 윤리적 정렬 등에 초점을 맞춘 평가 방식에서 벗어나, LLM이 생성하는 텍스트의 구조적 특징에 주목하는 것이죠. 마치 준결정처럼 말입니다.
준결정은 규칙적인 반복 없이도 장거리 질서를 보이는 신비로운 물질입니다. 이 논문은 LLM이 생성하는 텍스트 또한 준결정과 유사하게, 국지적인 제약 조건을 통해 전반적인 일관성을 유지한다고 주장합니다. 즉, LLM은 단순히 불완전한 모방자나 확률적 근사치가 아니라, 내적으로 공명하는 언어 패턴을 생성하는 시스템으로 이해될 수 있다는 것입니다.
이는 과학철학과 언어철학의 개념을 차용하여 뒷받침됩니다. 모델 기반 과학적 표상, 구조적 현실주의, 추론주의적 의미론 등을 활용하여 LLM의 구조적 특징을 분석하고, 그러한 특징이 어떻게 의미를 생성하는지 탐구합니다. 특히, **'구조적 평가'**라는 새로운 평가 방식을 제안하여, 생성된 텍스트에서 제약 조건, 변이, 질서의 전파 정도를 측정하는 것을 제시합니다.
이러한 새로운 시각은 기존의 평가 방식을 부정하는 것이 아니라, '의미'가 아닌 '구조'라는 또 다른 해석 축을 제시함으로써 LLM에 대한 이해의 폭을 넓히는 데 기여합니다. LLM의 내적 작동 원리를 더 깊이 이해하고, 보다 효과적인 평가 및 개발을 위한 새로운 지평을 열어줄 것으로 기대됩니다. 단순히 정확한 답변을 생성하는 도구를 넘어, LLM의 독특한 구조적 특성을 이해하는 것이야말로 LLM 시대를 제대로 이해하는 첫걸음이 될 것입니다.
핵심: LLM은 단순한 예측 기계가 아닌, 내적 질서를 가진 구조적 시스템으로 이해해야 한다는 새로운 관점 제시. 준결정과의 비유를 통해 LLM의 독특한 특징을 조명하고, 구조적 평가라는 새로운 평가 기준을 제시.
Reference
[arxiv] Large Language Models as Quasi-crystals: Coherence Without Repetition in Generative Text
Published: (Updated: )
Author: Jose Manuel Guevara-Vela
http://arxiv.org/abs/2504.11986v2