정적 가중치
모델이 훈련을 마친 후 추론(Inference) 과정에서 변하지 않는 가중치 상태를 뜻한다. 현재 대부분의 LLM은 사용자와 대화하는 도중에 자신의 파라미터를 스스로 수정하거나 새로운 지식을 영구적으로 저장하지 못하는 정적 구조를 취하고 있다. 이는 세션 간 지식 전이가 일어나지 않는 원인이 된다.