근거 있는 추론 (Grounded Inference): 확률적 모델의 결정론적 캡슐화를 위한 원칙

요약

생성 모델을 전통적인 컴퓨팅 시스템에 안전하게 통합하기 위한 '근거 있는 추론(Grounded Inference)' 프레임워크를 제안합니다. 확률적 모델을 결정론적으로 캡슐화하는 4가지 프리미티브와 주의해야 할 2가지 안티 패턴을 정의합니다.

핵심 포인트

• 확률적 모델의 결정론적 캡슐화를 위한 AI 혼합 아키텍처 제안
• 시스템 통합 시 위험을 최소화하는 4가지 핵심 프리미티브 정의
• 엔지니어가 피해야 할 2가지 주요 안티 패턴 확립
• 차세대 생성 모델 인터페이스 구축을 위한 설계 토대 제공