Parameter-Free Large Language Models Using Logic Gate Networks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710111801
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
정승원
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
9,319만원
9,319만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 과제의 최종 목표는 기존 대형 언어 모델이 가진 구조적 제약인 “파라미터 기반 학습, 부동소수점 연산, 고성능 GPU 의존성”을 원천적으로 제거한 전례 없는 언어 모델 구조 ZeroLLM을 구현하는 데 있다. ZeroLLM은 수치 최적화가 아닌 논리 연산 기반의 이산적 연산 구조를 핵심 기제로 채택함으로써, 고정된 파라미터 없이도 언어 처리 기능을 수행...
... 논리회로로 표현 가능한 언어 처리 구조를 정리하고, 입력/출력 단의 인코딩 및 디코딩 체계, 표현력의 이론적 한계를 분석한다.2차년도에는 정립된 구조를 기반으로 프로토타입 ZeroLLM을 소프트웨어 수준에서 구현한다. 파라미터가 존재하지 않는 모델의 구성 및 학습은 유전 알고리즘, 조건 분기 최적화, 심볼 기반 강화학습 등의 방식으로 진행되며, 이산 연산의 특성에 맞는 성능 최적화 전략을 ...
... (3) 지속 가능한 AI 기술의 사회적 확산 기반 마련.연차별로는, 1차년도에 구조 정의 및 이론 모델에 대한 국제 논문 1편, 특허 1건을 목표로 하고, 2차년도에는 프로토타입 구현과 소프트웨어 수준의 성능 검증을 통해 실현 가능성을 입증한다. 3차년도에는 칩 수준 시뮬레이션 및 하드웨어 연계 구조 설계를 통해 실증 모델을 확보하고, 기술이전·사업화를 위한 기반을 구축한다. 이 과정에서 ...