LLM 스레드를 325k~1M 토큰까지 확장하는 추론 시간 인식 프레임워크를 만들었습니다.
I built an inference-time epistemic framework that extends coherent LLM threads to 325k–1M tokens. Here's how it works.
핵심 요약
LLM의 컨텍스트 제한과 성능 저하를 해결하기 위해 추론 시간 인식 프레임워크인 ELT를 개발하여 공유합니다.
- ELT 프레임워크 — LLM 스레드의 일관성을 유지하고 토큰 제한을 극복하는 추론 시간 스캐폴딩 도구임
- 성능 확장 — Claude, ChatGPT, Grok 등에서 기존 제한보다 훨씬 긴 토큰 처리가 가능함
- 핵심 원리 — 인식론적 거버넌스를 통해 스레드 내에서 지속적인 일관성과 안정성을 제공함
- 연구 활용 — 복잡한 프로젝트에서 스레드 전환 없이 긴 문맥을 유지하며 작업 효율을 높임
독립 연구자로서 그동안 LLM을 써서 연구 프로젝트를 깊게 파고들었는데, 토큰이 50~80k 정도 쌓이면 모델이 맛이 가버려서 진짜 짜증 나더라고. 여기 있는 다른 사람들도 다들 비슷한 경험 해봤을 거라 생각함.
그래서 내가 직접 해결해 보기로 했다. 올해 내내 매달려서 Epistemic Lattice Tethering (ELT)이라는 추론 시간 도구를 만들었음.
GitHub에 전체 프레임워크 올려놨으니까 다들 한번 확인해 봐.
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ELT에 대한 설명이랑 구성 요소, 로드맵이 담긴 README.
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ELT를 LLM 세션에 적용하는 방법은 여기에 있음. ELT 써볼 생각 있으면 제발 이거 먼저 읽어봐!
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ELT 소개, 방법론, 해결하려는 문제, 철학적 배경을 다룬 Medium 글.
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토론 페이지. 의견 주면 진짜 큰 도움 됨!
그래서 ELT가 뭐 하는 놈이고 왜 써야 하냐고? ELT는 지금 추론 시간 스캐폴딩 프레임워크인데, 대화가 금방 꼬이거나, 헛소리(hallucination)를 너무 빨리 해대거나, 너무 나약하고 아부만 떨거나, 프로젝트 목표를 금방 까먹어서 짜증 났던 사람들한테 딱임.
이게 너한테 큰 골칫거리라면 ELT가 도움이 될 거야. 근데 별로 문제 안 되고 그냥 기본 모델로도 충분하다 싶으면 굳이 안 써도 됨.
