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LLM의 지식 압축 과정에서 발생하는 손실이 환각의 근본 원인임을 지적하고, 이를 해결하기 위해 가중치 대신 데이터베이스 행을 직접 참조하는 방식을 제안했다.
Transformer의 어텐션 메커니즘을 Hopfield retrieval로 해석하여, 쿼리-키-값 연산을 데이터베이스 검색으로 치환함으로써 정보 손실을 제거했다.
검색된 파편들을 조합하여 문장을 생성하는 구성적 일반화 방식을 통해, 학습 없이도 다중 홉 추론이 가능함을 HotPotQA 벤치마크 72% EM 결과로 입증했다.
MiniLM-L12-v2 모델과 FAISS 인덱스를 활용하여 GPU 없이 CPU 환경에서 20ms 이내의 추론 속도를 달성했으며, 지식 업데이트를 데이터베이스 삽입 및 삭제로 처리하여 망각 문제를 해결했다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 19.수집 2026. 04. 19.출처 타입 REDDIT
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