가중치 직접 생성
가중치 직접 생성은 학습 과정 없이 알고리즘적 사양을 가중치 값으로 변환하는 방법론을 말하며, 연산 그래프의 동작을 Transformer의 어텐션·MLP·정규화 패턴으로 인코딩한다. 이 방식은 계산을 수학적으로 분해하여 각 서브레이어에 대응하는 가중치 템플릿을 채워 넣음으로써 모델이 원하는 함수나 절차를 실행하게 한다. 가중치 직접 생성은 모델이 '무엇을 배웠느냐'가 아니라 '무엇을 표현할 수 있느냐'를 평가하는 수단이 된다.
