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실제 세계 오토리거시브 트랜스포머의 튜링 완전성은 컨텍스트 관리에 크게 의존

arXiv cs.AI · 2026-05-19

본 논문은 트랜스포머의 튜링 완전성 주장에 대한 오해를 지적하며, 고정된 시스템 설정과 모델 크기 확장 패밀리 설정의 차이를 명확히 합니다.

기존 연구에서 튜링 완전성을 입증한 것은 모델 크기 확장 패밀리 설정이었지만, 실제 LLM 배포와 튜링 완전성의 일반적인 개념은 고정된 시스템 설정에 더 가깝습니다.

연구 결과, 컨텍스트 관리 방식에 따라 트랜스포머의 계산 능력이 크게 달라지며, 컨텍스트 관리가 핵심적인 요소임을 강조합니다.

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