대규모 언어 모델의 세션 경계 간 인컨텍스트 러닝(ICL) 상태 인계 메커니즘 분석
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 세션 한계 도달 시 태스크 상대적 ICL 상태를 정밀하게 인계하기 위한 예측 동등성(Predictive Equivalence) 수학적 프레임워크 정립 독창적 차별점 2: 결정론적 충분 인계 및 고정 길이 비트 요구량을 유도하고, 다운스트림 쿼리 미지정 상태의 기록 비용 정량화 실무 파급력 3: 정확한 제약 조건 저장, 태스크 정당화 통계, 원본 … 더 읽기