AI-ML/LLM
2025. 11. 4.
언어 모델은 단사적이며 따라서 가역적이다
목차서론이론적 프레임워크 및 수학적 기초최신 모델 전반에 걸친 경험적 검증SIPIT 알고리즘: 단사성의 실현AI 안전 및 프라이버시에 대한 시사점향후 방향 및 한계결론관련 인용서론대규모 언어 모델(LLM)의 광범위한 배포는 트랜스포머 아키텍처가 본질적으로 손실이 있다는 근본적인 가정 위에 구축되었습니다. 이는 서로 다른 입력 시퀀스가 동일한 내부 표현으로 매핑될 수 있다는 의미입니다. 이러한 직관은 비선형 활성화 함수(GELU, ReLU), 정규화 계층(LayerNorm), 그리고 정보를 압축하는 것처럼 보이는 다대일 어텐션 메커니즘을 포함하는 트랜스포머의 복잡한 아키텍처에서 비롯됩니다. 그러나 Nikolaou 등(Nikolaou et al.)의 새로운 논문은 엄격한 수학적 분석과 광범위한 경험적 검증을..