trained-weights
학습된 가중치
Trained Weights는 모델의 파라미터 집합으로, 학습 데이터·라벨링·보상 신호에 의해 형성된 확률 분포를 내재화한다. 입력 토큰이 들어오면 가중치가 활성화 패턴을 만들어 다음 토큰 분포를 출력하고, 이 분포가 모델의 '신념'과 응답 경향을 결정한다. 본문은 가중치 수준의 편향이 논리적 반박으로는 바뀌지 않는 핵심 원인으로 제시된다.
학습된 가중치
Trained Weights는 모델의 파라미터 집합으로, 학습 데이터·라벨링·보상 신호에 의해 형성된 확률 분포를 내재화한다. 입력 토큰이 들어오면 가중치가 활성화 패턴을 만들어 다음 토큰 분포를 출력하고, 이 분포가 모델의 '신념'과 응답 경향을 결정한다. 본문은 가중치 수준의 편향이 논리적 반박으로는 바뀌지 않는 핵심 원인으로 제시된다.
