LLM 추론 연구: 거대 언어 모델의 인지적 한계에 대한 큐레이션 저장소

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TL;DR

LLM의 급격한 발전에도 불구하고 여전히 해결되지 않은 핵심 추론 능력의 한계를 연구 자료로 모았습니다. Krellix 팀이 실무에서 LLM의 인지적 한계를 파악하기 위해 정리한 내용을 바탕으로, 시간 추론과 인과 추론 등 주요 주제별로 논문과 벤치마크를 체계화했습니다. 각 논문은 실무자 관점에서 핵심 기여와 한계를 요약하여 60초 내에 파악할 수 있도록 구성되었습니다. 이 저장소는 개발자와 연구자가 LLM의 실제 성능과 한계를 명확히 이해하고 제품 설계에 반영할 수 있도록 돕는 공공 자원입니다.

배경

LLM의 기본 작동 원리에 대한 이해

대상 독자

LLM 기반 제품을 개발하는 엔지니어 및 연구자

의미 / 영향

이 저장소는 LLM의 추론 한계에 대한 파편화된 연구를 체계화하여, 개발자가 모델의 실질적인 성능 한계를 명확히 인지하고 제품 설계에 반영할 수 있는 가이드라인을 제공합니다.

섹션별 상세

LLM은 텍스트 생성 능력은 뛰어나지만, 시간 순서나 인과 관계와 같은 기본적인 인지적 추론에서 여전히 한계를 보입니다.

이 저장소는 파편화된 연구 자료를 시간 추론(Temporal Reasoning)과 인과 추론(Causal Reasoning) 등 주제별로 분류하여 접근성을 높였습니다.

각 논문 항목은 제목, 저자, 핵심 기여, 한계점 등을 표준화된 형식으로 요약하여 실무자가 빠르게 기술적 타당성을 검토할 수 있게 합니다.

실무 개발자를 위해 연구 결과를 제품 설계에 적용할 수 있는 실용적 함의(Practical Implications)를 별도로 제공합니다.

향후 수학적 추론, 계획 수립, 사회적 추론 등 다양한 인지 영역으로 주제를 확장할 예정입니다.

언급된 리소스

GitHubLLM Reasoning Research Repository