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모두의공원

LLM의 치명적 한계 11

1
2025-09-02 22:34:43 수정일 : 2025-09-02 22:38:08 1.♡.233.238
dsl

LLM은 아는 건 많지만 기억상실증에 걸린 학자같다네요. 


출처 1


LLM은 인간과 같은 작업 기억을 가지고 있지 않다


https://www.researchgate.net/publication/391701363_LLMs_Do_Not_Have_Human-Like_Working_Memory



출처 2


LLM은 '짧은 기억'을 가지고 있다 (LLMs have a 'short memory') Redis 창시자 antirez의 LLM 아키텍처 한계에 대한 통찰


https://kr.linkedin.com/pulse/llm%EC%9D%80-%EC%A7%A7%EC%9D%80-%EA%B8%B0%EC%96%B5%EC%9D%84-%EA%B0%80%EC%A7%80%EA%B3%A0-%EC%9E%88%EB%8B%A4-llms-have-short-memory-redis-%EC%B0%BD%EC%8B%9C%EC%9E%90-antirez%EC%9D%98-kim-jxkzc

dsl 님의 게시글 댓글
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댓글 • [11]
goldgate
IP 219.♡.67.237
09-02 2025-09-02 22:41:18
·
제 생각에는 모르는 걸 모른다고 대답을 못하는 것이 치명적 문제 같은데요.
검색엔진은 조회가 안되면 결과가 안나오는데
LLM은 모르면 추론을 통해서 답을 만들어내는데... 거짓말을 논리적으로 그럴듯하게 잘해요. ㅎㅎ
dsl
IP 1.♡.233.238
09-02 2025-09-02 22:47:27
·
@goldgate님

네, 말씀하신대로 인간과 달리 모순을 이해하는 능력이 없어서 인 거 같긴 하네요. 내가 틀릴 수 없다고 생각하는 멍청한 인간과 닮은 거 같긴 하네요.
오리아빠
IP 118.♡.14.79
09-02 2025-09-02 22:53:09
·
@goldgate님
모델자체가 추론을 도출해내는 구조를 가지고 있어서 그런듯 합니다.

게다가 잘못된 정보를 학습했을때의 문제도 있구요.
삭제 되었습니다.
KKEUBO
IP 92.♡.49.132
09-03 2025-09-03 00:38:23
·
@goldgate님 확률적으로 높은 순서대로 답해서 그런거 같습니다. 그렇다고 확률이 몇프로 이상은 믿을만한 정보라는걸 뚜렷이 구분못할거 같긴해요.
켄모
IP 121.♡.56.83
09-02 2025-09-02 22:53:20
·
기억의 시간을 늘리는게 리소스의 문제로 막아놓은줄 알았는데 LLM 구조적인 한계가 있었군요.
대화 친구가 되기엔 시간이 꽤 필요할거 같네요.
dsl
IP 1.♡.233.238
09-02 2025-09-02 22:55:44
·
@켄모님

네, 말씀하신대로 고치기는 어렵고 뭔가 새로운 돌파구가 필요한가 보네요.
불휘나무
IP 175.♡.125.204
09-02 2025-09-02 23:10:28
·
그래서 업계에서는 이미 양적 팽창은 줄이고 할루네이션 개선 등 질적인 개선에 집중을 많이 하기 시작했어요. 장기 기억 문제도 사실 이미 RAG, vector db, langchain을 넘어 long term memory layer 자체도 연구가 활발하니 내년이면 또 많이 다를겁니다.
아찌
IP 211.♡.194.147
09-02 2025-09-02 23:20:15
·
태생이 그런 물건이죠 모델 자체로는 해결이 안되는 문제들입니다
Gomgome
IP 116.♡.31.165
09-02 2025-09-02 23:55:04
·
전 오히려 몇줄의 장기기억만으로도 내 성향을 파악하는 chatgpt가 대단하던데요....
우리가 엄청날 꺼라고 생각하는 생의 기억들은 사실 데이터로 압축하면 얼마 안될수 있다고 봅니다.
컨텍스트 윈도우가 태생적 한계를 지니고 있다 한들 극복가능할 거라 봐요
Gomgome
IP 116.♡.31.165
09-03 2025-09-03 00:01:40 / 수정일: 2025-09-03 00:02:15
·
클로드의 답변입니다.(해결방안 및 사례)
산업계 실제 구현 사례
상용화된 솔루션들
• OpenAI GPTs: 사용자 정의 지식베이스 연동
• Google Workspace의 Duet AI: 문서 기반 컨텍스트 유지
• Microsoft 365 Copilot: 조직 내 데이터 통합 활용
• Notion AI: 페이지 간 맥락 연결 및 참조
기업 내부 개발 동향
• Meta의 LLaMA: 효율적 파라미터 활용으로 메모리 최적화
• Anthropic의 Constitutional AI: 대화 일관성 유지 메커니즘
• Cohere의 Command-R+: 기업용 RAG 최적화 모델
미래 발전 방향성
단기 로드맵 (1-2년)
• 멀티모달 메모리: 텍스트, 이미지, 음성 통합 기억 시스템
• 개인화 메모리: 사용자별 맞춤형 장기 기억 구축
• 실시간 학습: 대화 중 즉시 학습 및 적응
중장기 비전 (3-5년)
• 뉴로모픽 컴퓨팅: 뇌 구조 모방 하드웨어 기반 메모리
• Quantum-Enhanced Memory: 양자 컴퓨팅 활용 초고속 메모리 처리
• Distributed Intelligence: 분산 네트워크 기반 집단 지능 메모리
근본적 패러다임 전환
• From Stateless to Stateful: 상태 유지 모델로의 진화
• Embodied AI: 물리적 경험 기반 기억 형성
• Lifelong Learning: 평생 학습 가능한 메모리 시스템
KKEUBO
IP 92.♡.49.132
09-03 2025-09-03 00:38:52 / 수정일: 2025-09-03 00:38:58
·
사실 단기기억 잘하는건 써본것중엔 gpt가 짱인거 같습니다.(gpt, claude, grok, gemini)
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