TL;DRMeta FAIR와 에든버러 대학은 LLM의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 오류를 근본적으로 해결하기 위해 CRV (Circuit-based Reasoning Verification) 를 개발했습니다. CRV는 모델의 내부 연산 흐름을 보여주는 기여 그래프의 구조적 특징을 분석하여 오류를 예측하는 화이트-박스 검증 방식입니다. 이 기술은 오류 예측뿐만 아니라, 문제가 되는 내부 회로 활성화를 억제함으로써 실시간으로 추론 경로를 교정할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 이는 LLM의 설명 가능성과 신뢰성을 동시에 확보하여, AI 시스템을 '통제 가능한 지능' 으로 발전시키는 핵심 기술로 평가받고 있습니다.1. LLM 신뢰성 문제와 CRV의 등장 배경대형 언어 모델(LLM)은 복잡한..
