논리 작업에서 일반 언어모델의 한계와 비용 낭비 문제

표준 언어모델로 백엔드 오케스트레이션 시스템의 올바른 상태 전환을 꾸준히 만들려 하면 문제가 드러난다. 자기회귀 모델은 다음 토큰을 확률적으로 예측하므로, 겉으로는 추론처럼 보이는 답을 만들 수 있지만 엄격한 논리 규칙을 항상 지킨다고 보장하기 어렵다.

에이전트 비평 반복, 여러 겹의 보정 장치, 온도 설정 조정으로도 근본 문제가 사라지지 않는다. 거의 맞는 답도 실패인 시스템에서는 작은 예외가 실제 부하 상황에서 전체 흐름을 깨뜨릴 수 있다.

이런 이유로 엄격한 논리에는 에너지 기반 모델 같은 다른 구조가 더 맞을 수 있다는 관심이 생긴다. 최신 인공지능 추론 평가도 단순히 그럴듯한 답을 보는 방식에서 벗어나, 컴파일러가 수학적으로 맞는지 확인하는 형식 검증과 정리 증명 쪽으로 이동하고 있다.