LLM 없이 추론하는 AI, Minotaur가 그 경계를 넘다
Achieving AI-style reasoning without an LLM
Minotaur는 언어 모델도 GPU도 없이 연역, 귀납, 가추, 진단, 실험 선택, 신념 수정, 반사실 추론까지 수행하는 AI 아키텍처다. 모든 시스템을 에너지·제어·로직이라는 세 역할로 읽어 하나의 네트워크에서 단 하나의 연산으로 처리하며, 보통 CPU 코어 하나에서 질문당 약 0.25초 만에 답한다. 코드를 본 적 없는 사람들이 작성한 블라인드 테스트에서 현재의 언어 모델과 대등한 성적을 냈다. 언어 모델이 사람이 생각을 적는 방식을 모방하는 데서 오는 한계를 지적하며, 검증 가능한 추론을 목표로 한다.
모델은 세상을 결코 보지 못하고, 세상에 관한 우리의 말만 본다. 이는 검증하고 재현하고 인증할 수 있는 추론을 원한다면, 사람이 생각을 적는 방식을 모방하는 것이 최선의 출발점이 아닐 수 있음을 의미한다.
HN 토론
31- jstanley
이걸 어디서 직접 시험해볼 수 있는지 안 보이네요. 그래서 지금으로선 주장만 잔뜩이고 실제 증거는 없습니다. 게다가 글도 LLM이 쓴 것 같은 느낌이에요.
정말 그렇게 작은 모델이라면 우리가 직접 테스트해볼 수 있는 웹 인터페이스라도 제공하지 그러죠?
이건 꽤나 사이비 과학 냄새가 물씬 나는 것 같습니다.
- iterance
관련 논문은 (좋게 말해서) 그다지 친절하지 않네요: https://zenodo.org/records/23526702
작동하는 모델도 찾을 수 없습니다. 지금으로선 이건 무시해도 될 것 같아요.
- kangalioo
이런 건 처음 보네요:
"Insufficient Storage
서버가 요청을 성공적으로 완료하는 데 필요한 표현을 저장할 수 없어서 리소스에 대한 메서드를 수행할 수 없습니다. 저장 공간 할당에 남은 여유 공간이 부족합니다.
추가로, 요청을 처리하기 위해 ErrorDocument를 사용하려는 중에 507 Insufficient Storage 오류가 발생했습니다."
- vintagedave
> 대규모 언어 모델은 텍스트 조각의 다음 단어를 예측하도록 훈련됩니다. … 단순히 모델에게 "단계별로 생각해봐"라고 요청하는 것만으로도 답변이 더 좋아집니다.
이 두 진술 모두 이제는 널리 사실로 받아들여지지 않는다고 생각했는데요? 적어도 대형 연구소나 프런티어 모델에서는요.
- glimshe
제목을 읽었을 때 이건 농담이고 기사는 그냥 "스스로 생각하세요"라고 말할 줄 알았어요.
물론 그게 AI식 추론보다는 확실히 훨씬 낫긴 하죠.