도서관에서의 오후 한나절로 아끼는 수조 달러: LLM의 한계와 Rubinius의 재탄생

LLM의 한계: ‘단어 보따리’ 모델의 취약성 - 의미의 부재: LLM은 통계적 확률에 기반하여 단어를 나열하는 ‘단어 보따리(Bag of words)’ 모델입니다. 이는 문법적으로는 완벽해 보일지라도 실제 의미(Semantics)를 이해하지 못하므로, 모호한 상황이나 최신 기술 정보(예: LLVM 22)에 직면했을 때 쉽게 무너집니다. - 형식 체계와 모델: 수학적 형식 체계에서 구문론적 규칙만으로는 불충분하며, 이를 해석할 ‘모델’이 필요합니다. 현재의 LLM은 이 모델이 결여되어 있어 지능을 흉내 낼 뿐 실제 사고를 수행하지 못합니다. ### Rubinius를 통한 대안적 접근 - 언어 플랫폼으로서의 가치: 단순한 프로그래밍 언어를 넘어, 다양한 언어와 실행 환경을 지원하는 가상 머신 기반의 플랫폼을 지향합니다. 이는 Ruby와 Python 같은 동적 언어의 경계를 허물고 효율적인 계산 리소스를 활용할 수 있게 합니다. - 계산 인프라의 혁신: YAML이나 Terraform 같은 정적인 설정 대신, 실제 프로그래밍 언어를 인터페이스로 사용하는 ‘계산 인프라’로의 전환을 제안합니다. ### 향후 계획 및 실행 전략 - LLVM 기반 컴파일러: Rubinius의 새로운 컴파일러는 LLVM 생태계를 활용하여 멀티 프런트엔드와 백엔드를 지원하도록 설계 중입니다. - 공유된 이해의 중요성: 오픈 소스 프로젝트의 성공을 위해 문서화, 빌드 시스템 개선, 그리고 커뮤니티와의 소통에 집중하여 기술적 부채를 해결하고 있습니다.