LLM과 함수 카지노 게임
많은 사람들이 '카지노 게임 호출(Function Calling)'이라는 개념을 오해하고 있다는 것을 발견했다. 많은 이들이 복잡하게 생각하지만, 이 개념은 놀라울 정도로 단순하고 강력하다.
1. LLM은 운영체제와 같다. 이것이 바로 카지노 게임 호출의 본질을 이해하는 핵심이다. 우리의 컴퓨터가 여러 프로그램을 실행하듯, LLM도 다양한 도구를 '호출'할 수 있다. 텍스트는 잘 다루지만 수학에는 약한 LLM이 계산기를 호출하거나, 이미지를 생성할 수 없는 LLM이 확산 모델(diffusion model)을 호출하는 방식이다. 이런 관점에서 보면 LLM의 가능성은 무한히 확장된다.
2. API 요청은 생각보다 단순하다. "외부 프로그램에 무언가를 보내고 다시 받아오는 것" - 이것이 API 요청의 전부다. 너무 기술적인 용어에 겁먹을 필요가 없다. 마치 동료에게 질문을 던지고 답을 받는 것과 비슷한 개념이다.
3. 앤드류 카파시의 비유가 명쾌하다. 테슬라의 AI 디렉터였고 OpenAI 창립 멤버였던 그의 설명은 정확하다. LLM의 컨텍스트 윈도우는 컴퓨터의 RAM과 같고, 카지노 게임 호출은 브라우저(이더넷), 확산 모델(주변장치), 계산기(소프트웨어 도구) 등과 연결된다. 이 비유를 통해 복잡한 개념이 단순해진다.
4. 모든 도구를 하나의 시스템에 통합할 수 있다. Hugging Face의 Command R+ 모델처럼, 도구가 통합된 모델들이 이미 등장하고 있다. "88 곱하기 88 나누기 2는?"이라는 질문에 계산기를 자동으로 카지노 게임해 정확한 답(3872)을 제공한다. 이런 기능이 다양한 영역으로 확장될 것이다.
5. 여러 카지노 게임이 협업하는 구조가 미래다. CEO 카지노 게임이 CFO, CTO, COO, 법률 고문 등 다양한 전문 카지노 게임과 소통하는 구조를 생각해보라. 각 전문 카지노 게임은 또 다른 하위 카지노 게임과 연결될 수 있다. 이런 계층적 구조가 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 열쇠다.
6. RAG 기술을 통한 장기 기억이 가능하다. 카지노 게임이 모든 것을 알 수는 없지만, PDF 같은 문서를 업로드하면 그 내용을 참조할 수 있다. 이것이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 핵심이다. 더 자세히 다룰 예정이지만, 이 기술로 카지노 게임에 '장기 기억'을 부여할 수 있다. (RAG: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks)
결국 LLM 자체는 그저 텍스트 처리에 능한 '운영체제'일 뿐이다. 진정한 마법은 카지노 게임 호출을 통해 다양한 도구와 연결될 때 일어난다. 계산기, 이미지 생성 모델, Python 라이브러리 등과 연결함으로써 LLM의 한계를 극복하고 무한한 가능성을 열 수 있다.
이것이 바로 카지노 게임 호출이 AI 에이전트 세계에서 가장 흥미로운 개념 중 하나인 이유다. 앞으로 RAG 기술, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델에 대해 더 깊이 알아보자.
