🕐 DeepProve를 오픈소스로 공개했을 때, 모두가 같은 질문을 했습니다: 이게 실제로 어떻게 작동하는가?

이걸 가능하게 만든 아이디어를 소개합니다.

기존 방식에서 LLM을 증명한다는 건 전체 생성 과정을 회로 안에서 토큰 하나하나 다시 돌린다는 뜻이었습니다. 비용은 답변 길이에 따라 제곱으로 증가합니다. 아무도 이런 방식을 실제로 출시하지 못합니다.

그래서 저희는 다시 돌리는 걸 멈췄습니다.

검증을 위해 생성을 다시 실행할 필요는 없습니다. 필요한 건 오직 인증뿐입니다: 전체 시퀀스를 모델에 한 번만 통과시키고, 인과적 어텐션(causal attention)이 나머지를 처리하게 두는 것입니다. 모든 위치가 다음 토큰을 정확히 예측한다면, 그 답변은 진짜입니다.

단 한 번의 패스. 모든 토큰. 선형적 비용.

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