참고X
antirez: '의사결정 모델'이라는 용어에 대한 비판적 고찰
분류 모델과 LLM의 추론 방식을 비교하며, 단순히 라벨을 분류하는 모델보다 CoT를 수행하는 LLM이 가진 실질적인 판단력을 강조함.
요약
최근 X에서 @antirez는 분류기(classifiers)를 '결정 모델(decision models)'이라고 부르는 것은 머신러닝 분야에서 부적절한 표현이라고 비판했다. 그는 분류기가 LLM보다 결정 능력이 현저히 낮다고 주장하며, 그 이유로 LLM이 가진 CoT(Chain of Thought)와 같은 직렬적 정보 처리 과정이 분류기에는 결여되어 있다는 점을 꼽았다. 기존의 분류기는 작은 LLM을 단순히 마지막 위치의 로짓값을 이용해 분류하거나, BERT 계열 모델처럼 입력 의미를 압축해 클래스를 투영하는 방식에 불과하다. 결과적으로 이러한 분류기들은 정보를 스스로 사고하고 처리하는 LLM과 비교했을 때 결정 과정이 매우 제한적일 수밖에 없다.
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원문 제목 @antirez: Calling classifiers "decision models" is a crime against machine learning. Those models decide *less* than LLMs, as you can think
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