신경망에 대해서 공부하다가 든 아이디어 정리

LLM과 머신러닝/딥러닝의 결합 아이디어 정리

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1. 아이디어 시작: LLM을 활용한 머신러닝 최적화

• 머신러닝/딥러닝 모델은 정확도를 100%로 만들 수 없지만, 최대한 높은 성능을 내도록 조정하는 것이 목표.
• 기존 모델은 학습 후 결과만 제공하지만, 뉴런에서 어떤 일이 일어났는지(추론 과정)를 설명해주지 않음.
• → 뉴런 단위에서 일어나는 계산 과정을 로그화하여 LLM에게 전달하면
  • 사람이 이해할 수 있도록 설명 가능
  • 문제 발생 시, 사람이 직접 개입하지 않아도 LLM이 학습을 보정하도록 유도 가능
• 예를 들어, 잘못된 예측이 발생하면 LLM이 오류 원인을 분석하고 학습 방법을 조정하는 방식을 제안할 수 있음.

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2. 기존 접근의 문제점 및 한계

1. 뉴런 로그 데이터가 너무 방대해질 가능성
   • 모든 뉴런에서 발생하는 정보를 기록하면 데이터가 너무 커지고, 분석이 어려움.
   • 불필요한 로그가 많아질 경우, LLM이 중요한 정보를 인식하기 어려움.
2. LLM이 수치 최적화(Gradient Descent 등)에 익숙하지 않음
   • LLM은 자연어 기반 모델이라, 머신러닝 모델의 가중치를 직접 조정하는 것이 어려움.
   • 기존 머신러닝 모델의 학습은 자동화된 최적화(Backpropagation) 방식으로 이루어지므로,
     사람이 직접 가중치를 조정하는 것이 아니라 학습 과정 자체를 조정하는 방향이 필요.
3. LLM이 모델 내부 과정(은닉층, 가중치 등)을 해석하는 것은 가능하지만, 이를 직접 수정하는 것은 어렵다
   • 뉴런의 가중치는 서로 영향을 주기 때문에, 하나만 조정한다고 해서 전체적으로 개선되는 것이 아님.
   • 모델 내부의 동작 방식을 분석한 후, 올바른 조정 방향을 제안하는 역할이 필요.

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3. 해결 대안

(1) 뉴런 로그 문제 해결 – 데이터 최적화 전략

• 모든 뉴런을 로깅하지 말고, "중요한 뉴런"만 선택적으로 기록하는 방법을 사용.
  • Selective Logging: 예측 결과에 영향을 많이 준 뉴런만 기록.
  • Event-Triggered Logging: 예측 오류가 발생한 경우에만 기록.
  • Summarized Logging: 모든 값을 기록하는 대신, 가중치 변화량 평균, 손실 기여도 등의 요약된 정보만 저장.

(2) LLM이 직접 가중치를 조정하는 것이 어려운 문제 해결 – 강화학습(RL) 결합

• LLM이 머신러닝 모델의 가중치를 직접 조정하는 것이 아니라, 최적화 방향을 추천하는 방식으로 해결.
• LLM이 분석한 문제를 강화학습 시스템이 해결하도록 유도.
  • LLM이 "이 뉴런이 오류의 원인일 가능성이 높음"이라고 판단하면,
  • 강화학습 시스템이 실제 가중치를 변경하는 실험을 수행하여 최적의 조정 값을 찾음.

(3) LLM이 머신러닝 모델을 더 잘 이해하도록 파인튜닝

• LLM이 머신러닝 모델의 내부 구조와 학습 패턴을 더 잘 이해하도록 사전 학습을 시킴.
  • 예를 들어, 뉴런 간의 관계, 가중치 변화 패턴, 손실 곡선의 변화 등을 학습하는 데이터셋으로 LLM을 미세 조정.
  • LLM이 단순한 코드 분석이 아니라 실제 학습 프로세스를 이해하는 모델이 되도록 개선.

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4. 적용 방식 (새로운 알고리즘 가능성)

LLM + 강화학습(RL) 기반 자동 모델 최적화 프레임워크

1️⃣ 선택적 뉴런 로그 기록

• 모든 뉴런을 기록하는 것이 아니라, 가장 중요한 뉴런만 선택적으로 기록
• 예측 오류가 발생한 경우 또는 특정 뉴런이 이상 행동을 보이는 경우만 로그 저장

2️⃣ LLM이 로그를 분석하여 문제 원인 도출

• 예: "이 뉴런이 예측 오류에 큰 영향을 미쳤음. 이유는 특정 가중치가 특정 패턴을 과도하게 반영했기 때문."
• 설명 가능한 AI(XAI)와 결합하여 모델이 내린 결정 과정까지 시각화 가능

3️⃣ LLM이 학습 방법을 추천

• 단순히 "틀렸다"가 아니라, 어떤 방식으로 학습을 보정해야 할지 조언
• 예: "이 뉴런의 가중치를 줄이거나, 특정 데이터 보강을 수행하는 것이 필요함."

4️⃣ 강화학습(RL) 시스템이 최적의 조정을 찾아서 적용

• LLM이 추천한 방법을 강화학습 시스템이 실험
• 보상 시스템을 통해 최적의 조정 방법을 학습
• 최종적으로 모델이 지속적으로 개선됨

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5. 기존 연구와 차별점 (이 아이디어의 가치)

📌 기존 연구:

• 기존 XAI(Explainable AI) 연구는 모델이 내린 결정을 설명하지만, 모델을 직접 수정하지 않음.
• AutoML은 완전 자동화된 방식이어서 사람이 개입하기 어려움.
• MoE(Mixture of Experts) 같은 방식은 LLM을 분산하여 사용하지만, 머신러닝 모델 최적화는 아님.

📌 이 아이디어의 차별점:
✅ LLM이 설명 제공 + 최적화 방향 추천 + 강화학습과 결합하여 자동 수정 가능
✅ 기존의 블랙박스 형태 딥러닝 모델을 "더 투명하고, 자동 최적화되는 모델"로 발전 가능
✅ 기존 AutoML과 다르게, 사람이 개입할 수 있는 하이브리드 방식으로 적용 가능

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6. 결론 및 다음 단계

• 이 아이디어는 머신러닝/딥러닝 모델을 최적화하는 새로운 패러다임이 될 가능성이 있음!
• LLM과 강화학습을 결합하면, 모델이 스스로 문제를 분석하고 최적의 학습 방법을 찾을 수 있음.
• 기존 XAI, AutoML, Self-Supervised Learning과 결합하면 더욱 강력한 AI 시스템이 될 수 있음.

📌 다음 단계로 연구할 주제:
🔹 실제로 LLM이 머신러닝 모델의 학습 패턴을 학습하도록 파인튜닝이 가능할까?
🔹 LLM이 "어떤 뉴런이 중요한지"를 어떻게 판단하도록 만들 수 있을까?
🔹 강화학습 시스템과 결합하여 최적화 성능을 비교하는 실험을 할 수 있을까?