LLM의 창의적 문제 해결: '새로운 구성'과 '검증'의 결합

요약

LLM은 단순히 학습 데이터를 암기하는 것을 넘어, 기존에 학습한 패턴과 구성 요소를 새로운 방식으로 조합하여 실질적인 창의성을 발휘할 수 있다. 어려운 문제는 알려진 패턴의 새로운 조합으로 해결 가능하며, 모델이 제안한 해답을 검증기를 통해 필터링하는 방식이 핵심이다. 실제로 Google DeepMind의 AlphaProof는 Lean을 검증기로 활용하여 IMO(국제수학올림피아드) 수준의 은메달 성과를 거두었고, FunSearch는 수학적 난제인 cap set 문제에서 새로운 결과를 도출했다. AlphaFold 역시 단백질 구조와 같은 거대한 탐색 공간에서 시뮬레이션 기반의 검증을 통해 학습되지 않은 단백질 구조를 예측하는 데 성공했다. 이러한 '방대한 탐색과 저비용 검증' 방식은 생명과학이나 에너지 분야와 같이 법칙이 명확한 영역에서 새로운 발견을 이끌어내는 강력한 도구가 되고 있다.

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