웅장한 표현을 실제 계층으로 돌려놔
다음 LLM 발표를 읽을 때 꺼내 보는 어휘집이야. 아키텍처처럼 들리는 주장 대부분은 학습, 추론, 제품 변화가 아키텍처의 코트를 빌려 입은 거야.
| 마케팅 문구 | 대개 뜻하는 것 | 보장하지 않는 것 |
|---|---|---|
| “AI 네이티브 아키텍처” | 표준 트랜스포머에 회사가 붙인 제품 기능 | 새 아키텍처 계열 |
| “내장 추론 엔진” | 강화학습 후속 학습과 확장 사고 추론 | 별도의 추론 모듈 |
| “에이전트 능력” | 도구 호출 학습 데이터와 시스템 프롬프트 배관 | 모델 안의 새 배선 |
| “기억을 갖춘 AI” | RAG와 대화 기록 관리 | 모델이 계속 학습한 영구 기억 |
| “실시간 학습” | 검색 색인이 계속 갱신되는 RAG | 추론 중 가중치 갱신 |
| “100만 토큰 컨텍스트” | RoPE·YaRN 확장과 장문 학습 | 전체 범위에서 같은 회상 품질 |
| “혁명적인 새 아키텍처” | 후속 학습이나 추론 변화, 가끔 작은 백본 조정 | 완전히 새로운 비트랜스포머 계열 |
| “ChatGPT보다 똑똑함” | 발표자가 고른 벤치마크에서 앞섬 | 내 워크로드에서도 더 나음 |
짧은 문구는 경계를 지워
마케팅은 점진적인 개선을 혁명처럼 들리게 설계해. 서로 다른 네 축을 한 문구에 넣으면 학습법을 조금 바꾸고도 ‘새 아키텍처’라고 부를 수 있지. 문구를 실제 계층으로 다시 매핑하면 무엇이 새롭고 무엇이 포장인지 드러나.
같은 단어를 다르게 쓰고 있어
마케팅에서 ‘아키텍처’는 회사가 제품 전체를 제시하는 방식을 뜻할 때가 많아. 이 퀘스트에서 아키텍처는 네트워크의 배선을 뜻해. 두 뜻을 섞지 않는 것만으로도 발표문의 절반은 해독돼.