지하철에서 문득 이런생각이 들었다
컴퓨터 와 컴퓨터가 서로 통신하는 것처럼
서로 다른 모델들이 통신하여 네트워크토폴로지 같은 구도를 만들수 있지않을까?
시발점은 할루시네이션이었다.
모르는 질문에 모른다고 답하지않고
여러 정보를 조합해서 사실인것처럼 말하는것
문제는 클라이언트가 그 사실을 인지하지 못하고 넘어갈 경우 잘못된 정보를 학습할수 있다는 것이다.
이때문에 나는 어느 한 문제에 대해 질문할때 여러 ai들에게 교차 검증을 하는데
이방식은 정보의 신뢰성은 올라가지만 비용이나 효율성이 매우 나쁘다..
이러한 신뢰성과 비용문제를 해결할수 있는방법이 뭘까 생각하다
네트워크토폴로지 처럼 모델들이 서로 연결된다면 해결되지 않을까 생각이들었다.
예를들면
클라이언트가 보내는 요청을 중앙에이전트가 분석 및 세부사항으로 나누고 . 각 연결된 도메인 특화 소형 모델들이 학습된내용을 집계 검증 모델로 보내고 검증모델은 신뢰성있는 데이터를 추출하여 최종적으로는 서버를 통해 화면에 출력되는것이다.
구도로 보면 이런느낌인데.
코딩 특화 모델은 거대한 하나의 단일 모델이 처리하는게 아닌 여러 소형모델들이 종합모델에 답변들을 보내면 종합모델은 소형모델들로부터 온 정보를 받고 다른 답변들과 차이가 심한 답변들은 신뢰성 우선순위를 뒤로 미루는 방식으로 각 정보들의 우선순위를 매겨 우선순위가 높은 답변들 위주로 답하는 그런형태면 신뢰성도 향상되고 비용도 절감되지 않을까 라는 생각이 들었다.
아직 지식의 한계때문에 생각 수준이 이정도밖에 안되지만.
언젠가는 이런 생각의 구도를 현실로 구현할수있을 정도로 능력을 키워나가고 싶다
