LLM : 논문리뷰 : OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

 

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking 논문 정리 노트

Purpose of the Paper

기존의 retrieval-augmented generation (RAG) 기반 machine writing은 pre-trained language models (LLMs)의 predefined scope에 갇혀, 깊이(depth)가 부족하고 중복되며 독창성이 떨어지는 글을 생성하는 한계가 있었습니다. 특히, vanilla-retrieved information은 깊이와 유용성이 떨어지고 중복되는 경향이 있어서 얕고, 반복적이고, 독창적이지 않은 결과물을 초래했습니다.

이 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 OmniThink라는 새로운 machine writing framework를 제안합니다. OmniThink는 인간이 반복적인 확장(Expansion)과 성찰(Reflection)을 통해 지식을 심화하는 인지 과정을 모방하여, 주어진 토픽에 대해 깊이 있고 통찰력 있는 글을 생성하는 것을 목적으로 합니다.

Key Contributions

1. OmniThink Framework 제안: 인간의 반복적인 확장(Expansion)과 성찰(Reflection)을 모방한 새로운 machine writing framework인 OmniThink를 제안했습니다.
2. Continuous Expansion and Reflection Approach: open-domain article generation을 위한 지속적인 확장 및 성찰 approach를 제안하여 생성된 텍스트의 information density를 향상시켰습니다.
3. 실험적 검증: automatic evaluation과 human evaluation을 통해 OmniThink의 효과를 입증하고, well-founded, high-quality long document를 생성할 수 있음을 보여주었습니다. Expert feedback은 informative and contextually accurate한 long-form documents를 생성하는 데 있어 새로운 과제를 제시합니다.

Novelty

• Iterative Expansion and Reflection: 기존 RAG 및 role-playing 기반 접근 방식과 달리, OmniThink는 반복적인 확장(Expansion)과 성찰(Reflection) 을 통해 knowledge boundaries를 확장합니다.
• Information Tree와 Conceptual Pool: knowledge를 Information Tree에 연결하고 Conceptual Pool로 추출하여 이해를 심화하고, 더 깊이 있는 content를 생성합니다.
• Knowledge Density Metric: article의 실질적인 정보량을 측정하기위해 Knowledge Density (KD) 라는 새로운 metric을 도입하여, article의 깊이를 평가하고 중복성을 줄였습니다.

Experimental Highlights

1. WildSeek datasets을 사용하고, 기존 metric과 Knowledge Density라는 새로운 metric을 기반으로 평가를 진행했습니다.
2. OmniThink는 coherence와 depth와 같은 주요 metric을 손상시키지 않으면서 generated articles의 Knowledge Density를 향상시키는 것으로 나타났습니다.
3. Automatic evaluation에서 Prometheus2를 사용해 Relevance, Breadth, Depth, Novelty를 평가했습니다.
4. Human evaluation에서 20개의 topic에 대해 Co-STORM (automatic evaluation에서 가장 성능이 좋은 baseline)과 비교 평가를 진행했습니다.
5. Ablation Study를 통해 dynamic expansion and reflection mechanism의 중요성을 입증했습니다.
6. Expansion & Reflection Analysis를 통해 expansion과 reflection process가 article quality에 미치는 영향을 분석했습니다.
7. Thinking Depth Analysis를 통해 retrieved information의 양과 깊이가 article quality에 미치는 영향을 분석했습니다.

Limitations

1. 현재 연구는 search와 text generation에 국한되어 있으며, open domain의 방대한 multimodal information은 아직 활용되지 않았습니다.
2. Text 생성 시 personalized language style을 고려하지 않았기 때문에, 생성된 text는 학술적인 경향이 있으며 일반 독자의 선호도에 적합하지 않을 수 있습니다.

Future Work

1. Deeper reasoning, role-playing, human-computer interaction을 결합한 advanced machine writing method를 탐구할 예정입니다.
2. Multimodal information을 활용하고, personalized language style을 고려하여 text를 생성하는 방안을 연구할 것입니다.
3. 더욱 정교한 evaluation method를 개발하여 model performance를 정확하게 평가할 것입니다.

 

 

 

 

 

 

Abstract

Large language models을 이용한 기계 작문은 종종 retrieval-augmented generation에 의존합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 model의 predefined scope의 경계 내에 갇혀 있어, 풍부한 정보를 가진 content의 generation을 제한합니다. 구체적으로, vanilla-retrieved 정보는 깊이와 유용성이 부족하고 중복의 문제가 있어, 생성된 기사의 품질에 부정적인 영향을 미치며, 얕고, 반복적이며, 독창적이지 않은 output을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 반복적인 확장과 반성과 같은 인간과 유사한 프로세스를 모방하는 기계 작문 framework인 OmniThink를 제안합니다. OmniThink의 핵심 idea는 학습자가 주제에 대한 지식을 점진적으로 심화하는 인지 행동을 시뮬레이션하는 것입니다. 실험 결과는 OmniThink가 일관성과 깊이와 같은 지표를 손상시키지 않으면서 생성된 기사의 지식 밀도를 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 인간 평가와 전문가 피드백은 장문의 기사 generation에서 실제 문제를 해결할 수 있는 OmniThink의 잠재력을 더욱 강조합니다.

 

 

 

1 Introduction

"교육은 사실의 학습이 아니라, 생각하는 마음의 훈련이다." — Albert Einstein

글쓰기는 정보를 수집하고 생각하는 지속적인 과정입니다. 최근 Large Language Models (LLMs) 의 발전은 open domain long-form generation 또는 특정 주제에 대한 보고서 generation 과 같은 기계 작문에서 주목할 만한 진전을 보여주었습니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 유용한 정보를 찾기 위해 초기 시도에서는 주어진 주제에 대한 새로운 정보를 확장하기 위해 Retrieval Augmented Generation (RAG) 을 사용합니다. 그러나 vanilla RAG는 고정된 검색 전략 세트에 의존하며, 이는 generation의 다양성이 부족하여 주제에 대한 철저한 탐색을 방해하고 주제에 대한 단편적이고 불완전한 이해를 초래합니다. 이 문제를 해결하기 위해 STORM과 CoSTORM은 관점을 확장하도록 설계된 롤 플레이 접근 방식을 제안했습니다. 즉, 다중 관점에서 정보를 수집하여 정보 공간을 넓히는 것입니다. 그러나 이러한 접근 방식은 여전히 자신의 역할 범위 내에서 생각되고 있어, 깊이 있는 content를 생성하고 자신의 지식 경계를 돌파하기 어렵습니다. 특히, 검색된 정보는 종종 깊이, 유용성 및 중복성이 부족하여 생성된 기사의 품질에 직접적인 영향을 미치며, 얕고 반복적이며 독창적이지 않은 output을 초래합니다.

인간은 글쓰기 과정에서 이러한 함정을 자연스럽게 피할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이 현상은 인지 과학에 뿌리를 둔 개념인 반성적 실천 이론을 통해 설명될 수 있습니다. 이 이론에 따르면, 인간 작가는 이전에 수집한 정보와 개인적인 경험을 지속적으로 성찰하여 인지 체계를 재구성, 필터링 및 정제할 수 있습니다. 이 과정을 통해 작가는 자신의 글쓰기 방향과 정신적 경로를 반복적으로 조정하게 되며, 궁극적으로 인간 작가는 더 심오하고 미묘하며 독창적인 content를 생성할 수 있습니다.

이에 영감을 받아, 우리는 반복적인 확장과 성찰이라는 인간과 유사한 인지 과정을 모방한 새로운 기계 작문 framework인 OmniThink를 제안합니다. OmniThink의 핵심 idea는 학습자가 복잡한 주제에 대한 이해를 점진적으로 심화하여 지식 경계를 확장하는 인지 행동을 시뮬레이션하는 것입니다. 이전에 검색된 정보를 지속적으로 성찰함으로써 OmniThink는 추가 확장을 위한 최적의 단계를 결정할 수 있습니다. 이러한 확장-성찰 메커니즘은 검색 전략의 동적 조정을 가능하게 하여 관련 정보에 대한 더 철저하고 포괄적인 탐색을 촉진합니다. 다양한 정보 집합이 수집되면 OmniThink는 개요 구성 및 기사 generation 단계로 전환합니다. 이러한 반복적인 사고 과정은 유용하고 통찰력 있고 독창적인 content의 더 높은 지식 밀도를 포함하는 더 높은 품질의 기사 생성을 이끌어냅니다.

우리는 이전 지표와 지식 밀도라는 새로운 지표를 기반으로 WildSeek datasets 에서 OmniThink를 평가합니다. 실험 결과는 OmniThink가 일관성과 깊이와 같은 핵심 지표를 손상시키지 않으면서 생성된 기사의 지식 밀도를 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 인간 평가와 전문가 피드백은 장문의 기사 generation 에서 실제 문제를 해결하는 데 있어 우리 접근 방식의 잠재력을 더욱 강조합니다.

결론적으로, 우리의 주요 기여는 다음과 같습니다.

• 우리는 반복적인 확장과 성찰이라는 인간과 유사한 과정을 모방하는 새로운 기사 작성 framework인 OmniThink를 제안합니다.
• 우리는 open-domain 기사 generation을 위한 지속적인 확장 및 성찰 접근 방식을 제안하여 생성된 텍스트의 정보 밀도를 향상시킵니다.
• 우리는 자동 및 인간 평가를 통해 우리의 접근 방식을 검증하여, 근거가 충분하고 고품질의 긴 문서를 생성하는 데 효과적임을 입증합니다. 전문가 피드백은 유익하고 맥락적으로 정확한 장문의 문서를 생성하는 데 있어 새로운 과제를 추가로 보여줍니다.

 

 

2 Background

2.1 Task Definition

우리는 open-domain에서 정보를 검색하고 이를 일관된 기사로 종합하는 것을 포함하는 기계 작문을 위한 open-domain long-form generation 작업에 중점을 둡니다. 입력 주제 T가 주어지면, open-domain long-form generation의 목표는 긴 기사 A를 생성하는 것입니다. 현재 표준 접근 방식은 두 가지 주요 단계로 구성됩니다. (i) 검색 엔진 S를 사용하여 주제 T와 관련된 정보 I = S(T)를 검색합니다. (ii) 검색된 정보 I와 입력 주제 T를 기반으로 개요 O = Generate(I, T)를 생성합니다. 마지막으로, 개요를 사용하여 기사가 생성되며, A = Generate(O, I)로 표현됩니다.

2.2 Revisiting Previous Methods

이전 연구들은 open-domain long-form generation의 품질을 향상시키기 위해 수많은 노력을 기울였습니다. Co-STORM은 검색된 정보의 다양성을 향상시키기 위해 단계 (i)에서 사용자 참여 원탁 토론을 도입합니다. STORM은 단계 (ii)에서 생성된 개요의 품질과 관련성을 개선하기 위해 질문 메커니즘을 제안합니다. open-domain long-form generation에서 상당한 진전이 있었지만, 지속적인 과제가 남아 있습니다. 생성된 content가 과도한 반복과 실질적인 정보 부족으로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 우리는 GPT-4o를 backbone으로 사용한 STORM으로 생성된 사례를 그림 2에 제시합니다. 이 기사에서 "AlphaFold는 DeepMind에서 개발했습니다"라는 문구가 여러 번 나타나지만, 처음 언급할 때 한 번만 언급될 수 있었습니다.

2.3 Knowledge Density for the Article

이전 연구들은 주로 기사가 관련성이 있고 정확한지에 중점을 두었지만, 기사가 충분한 깊이를 가지고 있는지 여부는 고려하지 않았습니다. 많은 생성된 기사는 중복된 정보를 많이 포함하고 있으며, 이는 인간의 글쓰기와 매우 일치하지 않습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 생성된 기사에 대한 Knowledge Density (KD)를 도입하며, 이는 텍스트의 전체 부피에 대한 의미 있는 content의 비율로 정의됩니다.

KD = ( Σ (i=1 부터 N까지) ki * U(ki) ) / L (1)

여기서 N은 문서 내에서 식별된 총 원자 지식 단위의 수입니다. 함수 U(ki)는 i번째 단위 정보 ki가 고유한지 여부를 나타냅니다. L은 텍스트의 총 길이를 나타냅니다. 이 공식에서 분자는 긴 기사에서 추출한 고유한 원자 지식 단위의 합을 나타냅니다. 분모는 기사의 길이에 해당합니다.

지식 밀도 지표의 가치는 정보 획득의 관점에서 생성된 텍스트의 읽기 비용을 측정하는 능력에 있다는 점에 유의해야 합니다. 낮은 KD content를 접하는 독자는 중복되거나 관련 없는 세부 사항으로 인해 피로, 좌절감 또는 이탈을 경험하는 경우가 많습니다. 반대로, 고밀도 content는 효율적인 지식 전달을 가능하게 하는 간소화된 경험을 제공합니다.

이전 방법들은 제안된 KD에서 제한된 성능을 보입니다. 그 이유는 open-domain long-form generation에서 생성된 content가 검색된 정보를 기반으로 해야 하기 때문입니다. 검색된 정보가 충분히 다양하지 않으면, 종종 다량의 중복되고 반복적인 content를 포함하여 생성된 기사에서 반복과 중복을 초래합니다. 이는 open-domain long-form generation에서 지식 밀도를 최적화할 여지를 남깁니다. 우리는 수집된 content를 처리하여 겹치지 않고 고밀도의 정보를 추출하는 단계 (i) 동안 reasoning과 계획을 통합하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

 

 

 

논문 주제: Open-domain long-form machine writing의 "지식 밀도(Knowledge Density)" 향상

기존 연구의 한계:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 사용:
  • 고정된 검색 전략 → 다양성 부족 → 주제 탐색 불완전 → 피상적 이해.
• STORM, Co-STORM:
  • 다양성 개선 시도 (e.g., 롤 플레이)
  • 여전히 "역할 범위 내" 사고 → 깊이 있는 content 생성 & 지식 경계 돌파 어려움
• 공통적 문제: 생성된 content의 과도한 반복, 실질적 정보 부족, 낮은 지식 밀도

핵심 문제 제기:

• 기존 연구는 관련성과 정확성에만 집중, "깊이(depth)" 와 "중복(redundancy)" 문제는 간과
• 인간 작가와 달리, 기존 model은 "반성적 실천(reflective practice)" 부족 → 얕고, 반복적, 독창적이지 않은 output

새로운 지표: Knowledge Density (KD)

• 정의: 전체 텍스트 양 대비 의미 있는 content 비율
  • KD = ( Σ (i=1 부터 N까지) ki * U(ki) ) / L
    • N: 원자 지식 단위 수
    • U(ki): i번째 단위 정보의 고유성 여부 (1 또는 0)
    • L: 텍스트 총 길이
• 의의: 정보 획득 관점에서 텍스트 읽기 비용 측정 → 독자 경험과 직결
• 높은 KD: 효율적 지식 전달, 간결한 경험 제공
• 낮은 KD: 피로, 좌절감 유발 (중복, 관련 없는 정보)

기존 방법의 KD 한계:

• 생성 content가 검색 정보에 의존
• 검색 정보 다양성 부족 → 중복 & 반복 content 포함 → 낮은 KD

해결 방향:

• 정보 수집 단계(i)에 reasoning과 planning 도입
• 수집 content에서 non-overlapping, high-density information 추출

정리 노트 핵심:

• 이 논문은 "지식 밀도(Knowledge Density)" 라는 새로운 관점을 제시하여 open-domain long-form machine writing의 깊이와 중복 문제를 해결하고자 함.
• KD는 기존에 간과되었던 중요한 지표이며, 이를 통해 생성된 텍스트의 실질적 가치를 평가할 수 있음.
• reasoning과 planning을 통해 정보 수집 단계를 개선하여 KD를 향상시키는 것이 이 논문의 주요 과제 중 하나로 예상됨.
• (다음 섹션에서 나올) OmniThink는 "반성적 실천(reflective practice)" 을 모방하여 이 문제를 해결할 것으로 예상.

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이 정리 노트가 논문의 핵심을 빠르게 파악하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

 

 

 

 

3 OmniThink

그림 3에서 볼 수 있듯이, 우리는 반복적인 성찰과 확장의 인간과 유사한 과정을 모방하는 기계 작문 framework인 OmniThink를 소개합니다. OmniThink는 Information Acquisition (§3.1), Outline Structuring (§3.2), Article Composition (§3.3)의 세 단계로 나눌 수 있습니다.

3.1 Information Acquisition

다양하고 포괄적인 정보를 획득하기 위해, OmniThink는 인간의 학습 과정을 모방하여 반복적인 확장과 성찰을 통해 주제에 대한 이해를 점진적으로 심화합니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이, 우리는 확장과 성찰의 구체적인 과정을 설명합니다. 이 반복적인 과정은 검색된 정보를 구조적이고 계층적인 방식으로 구성하는 information tree T와, m 시점에서 주제에 대한 LLMs의 현재 이해를 나타내는 개념 풀 P의 구성을 통해 절정에 이릅니다. 이 구성 요소들은 함께 기사 generation의 기초를 형성합니다.

Initialization

대화형 프로세스는 입력 주제 T를 기반으로 루트 노드를 초기화하는 것으로 시작됩니다. OmniThink는 먼저 Google, Bing과 같은 검색 엔진을 활용하여 T와 관련된 정보를 검색하고, 검색된 지식을 사용하여 information tree의 초기 루트 노드 Nr을 구성합니다. 그런 다음 Nr의 이 초기 정보는 구성 및 분석되어 예비 개념 풀 P0를 형성하며, 이는 주제에 대한 OmniThink의 기초적인 이해 역할을 하고 후속 확장 및 성찰 프로세스를 안내합니다.

3.1.1 Expansion

m 시점에서 OmniThink는 information tree Tm의 모든 리프 노드 Lm = {N0, N1, ..., Nn}을 분석합니다. 이러한 리프 노드는 먼저 개념 버퍼 Pb에 저장되며, 여기서 각 노드는 추가 확장이 필요한지 여부를 결정하기 위해 평가됩니다. 확장이 필요한 노드의 경우, OmniThink는 현재 개념 풀 Pm을 사용하여 더 깊은 확장 영역이나 확장에 적합한 방향을 식별합니다. 각 리프 노드 Ni에 대해, OmniThink는 확장을 위해 kNi개의 하위 노드, SUB(Ni) = {S0, S1, ..., SkNi}를 생성합니다. 각 하위 노드는 현재 노드 Ni에서 식별된 특정 측면 또는 하위 주제를 나타냅니다. 각 하위 노드에 대해, OmniThink는 관련 정보를 검색하고 이를 각 노드에 저장한 후, 다음과 같이 하위 노드를 업데이트된 information tree Tm+1의 적절한 위치에 추가합니다.

Tm+1 = Combine(Tm, SUB(N0), ..., SUB(Nn)) (2)

이러한 표적화된 검색 프로세스는 OmniThink가 각 하위 노드에 대해 포괄적이고 심층적인 content를 수집하도록 보장하여 information tree의 계층적 구조를 풍부하게 합니다.

3.1.2 Reflection

이 단계에서 OmniThink는 모든 리프 노드 Lm+1 = {N0, ...Nn}에서 새로 검색된 정보를 반영합니다. 각 리프 노드에서 검색된 정보는 분석, 필터링 및 종합되어 핵심 통찰력 Im+1 = {INS0, ..., INSn}을 추출합니다. 이러한 정제된 통찰력은 개념 풀 Pm에 통합되며, 이 풀은 다음과 같이 프로세스 전반에 걸쳐 지속적으로 업데이트되고 보강됩니다.

Pm+1 = Merge(Im+1, Pm) (3)

업데이트된 개념 풀 Pm+1을 사용하여, OmniThink는 information tree의 리프 노드를 반복적으로 확장합니다. 이러한 확장과 성찰의 반복적인 주기는 OmniThink가 충분한 정보가 획득되었다고 판단하거나, 미리 정의된 최대 검색 깊이 K에 도달할 때까지 계속됩니다. 이를 통해 획득한 정보가 관련성이 있고, 상세하며, 다양하도록 보장하여, 구조적이고 정보가 풍부한 기사를 생성하기 위한 강력한 기반을 제공합니다. 확장과 성찰에 대한 의사 코드는 알고리즘 1에서 찾을 수 있습니다.

3.2 Outline Structuring

개요는 기사의 핵심이며, 내용 방향, 구조적 계층 및 논리적 진행을 결정합니다. 잘 안내되고, 명확하게 구조화되고, 논리적으로 일관된 개요를 생성하려면 주제에 대한 포괄적이고 심층적인 이해가 필수적입니다. 이전 섹션에서 OmniThink는 주제와 밀접하게 관련된 개념 풀을 유지하며, 이는 본질적으로 주제에 대한 LLM의 이해의 경계와 깊이를 나타냅니다. content 개요를 생성할 때, 우리는 먼저 초안 개요 OD를 생성한 다음, LLM에게 개념 풀 P의 content를 정제하고 연결하도록 요청하여, 궁극적으로 최종 개요 O = Polish(OD, P)를 형성합니다. 이 접근 방식을 통해, LLM은 개요에서 주제의 핵심 사항을 포괄적으로 다루고 기사의 논리적 일관성과 content 응집성을 보장할 수 있습니다.

3.3 Article Composition

개요 O를 완료한 후, 우리는 각 섹션 S에 대한 content 작성을 시작합니다. 이 단계에서 LLM은 각 섹션의 content를 작성하기 위해 병렬로 작동합니다. 섹션의 content를 작성할 때, 우리는 의미 유사도(Sentence-BERT (Reimers and Gurevych, 2019) embeddings)를 계산하여 information tree에서 가장 관련성이 높은 K개의 문서를 검색하기 위해 각 섹션의 제목과 계층적 하위 섹션을 사용합니다. 관련 정보를 얻은 후, LLM은 검색된 정보를 기반으로 인용을 포함한 섹션 content를 생성하도록 유도됩니다. 모든 섹션이 생성되면, 이들은 완전한 초안 기사 AD = {S1, ..Sn}으로 연결됩니다. 이러한 섹션은 병렬로 생성되고 다른 섹션의 구체적인 content가 아직 명확하지 않기 때문에, 우리는 LLM에게 연결된 기사를 처리하고 중복된 정보를 제거하고 최종 기사 A = {S'1, ..S'n}을 구성하도록 유도합니다.

 

 

 

OmniThink: 인간의 반복적 확장 & 성찰 (Iterative Expansion & Reflection) 모방 → 지식 밀도(Knowledge Density) 높은 기사 생성

세 가지 주요 단계:

1. Information Acquisition (3.1): 다양하고 포괄적인 정보 수집
   • 핵심: 반복적 확장(Expansion) & 성찰(Reflection) (그림 4 참조)
     • 확장(Expansion):
       • 현재 리프 노드 (Lm) 분석 → 확장 필요 여부 판단
       • 개념 풀 (Pm) 활용 → 확장 방향 설정
       • 각 리프 노드 (Ni) → kNi개 하위 노드 (SUB(Ni)) 생성
       • 하위 노드별 정보 검색 & information tree (Tm+1) 업데이트
         • Tm+1 = Combine(Tm, SUB(N0), ..., SUB(Nn))
     • 성찰(Reflection):
       • 새로 수집된 정보 (Lm+1) 분석 & 정제 → 핵심 통찰력 (Im+1) 추출
       • 통찰력 (Im+1) → 개념 풀 (Pm) 업데이트
         • Pm+1 = Merge(Im+1, Pm)
       • 업데이트된 개념 풀 (Pm+1) → 추가 확장 유도
     • 종료 조건: 충분한 정보 수집 or 최대 검색 깊이(K) 도달
   • 결과물:
     • Information tree (T): 구조화 & 계층화된 정보
     • Conceptual pool (P): 주제에 대한 LLM의 이해
   • 차별점:
     • 단순 검색 X, 확장 & 성찰을 통한 심층적 이해
     • Conceptual pool (P): 지속적 업데이트 → 지식 축적 & 확장 방향 유도
     • Information tree (T): 체계적 정보 관리
2. Outline Structuring (3.2): 논리적 & 일관된 개요 생성
   • 핵심: Conceptual pool (P) 활용
   • 과정:
     • 초안 개요 (OD) 생성
     • LLM + Conceptual pool (P) → 최종 개요 (O) 정제
       • O = Polish(OD, P)
   • 차별점:
     • P를 통해 주제 핵심 파악 & 논리적 일관성 확보
3. Article Composition (3.3): 최종 기사 작성
   • 핵심:
     • 병렬 처리: 각 섹션 동시 작성
     • Information tree (T) 활용 → 관련 정보 검색 (Sentence-BERT embeddings 사용)
     • 인용: 검색 정보 기반, 인용 생성
   • 과정:
     • 개요(O) 기반 각 섹션(S) 작성 (병렬)
     • 섹션 결합 → 초안 기사 (AD)
     • LLM → 중복 제거 & 최종 기사 (A) 완성
   • 차별점:
     • T를 활용한 정확하고 관련성 높은 정보 기반 작성

정리 노트 핵심:

• OmniThink는 단순 정보 짜깁기 X, 확장 & 성찰을 통해 심층적 이해 & 고품질 기사 생성.
• Information tree (T) 와 Conceptual pool (P) 은 핵심 요소.
• T는 정보를 구조적으로 관리, P는 LLM의 지식을 축적 & 확장 유도.
• 반복적 확장 & 성찰, 개념 풀 기반 개요 생성, Information tree 기반 정보 검색 → 지식 밀도(Knowledge Density) 향상.

 

 

 

 

 

Conceptual Pool에 지식을 축적하고, 이를 바탕으로 Information Tree를 구조화하는 것이 OmniThink의 핵심 메커니즘입니다. 이 과정을 통해 깊이 있고, 중복이 적으며, 지식 밀도가 높은 글을 생성할 수 있습니다.

1. Conceptual Pool과 Information Tree를 통한 지식 밀도 향상:

• Conceptual Pool: "확장"과 "성찰"을 통해 얻은 핵심 정보와 통찰력을 저장하는 공간입니다. 단순 키워드가 아닌, LLM이 이해한 "개념"들을 축적합니다.
• Information Tree: Conceptual Pool에 축적된 지식을 바탕으로, 정보를 계층적이고 구조적으로 정리합니다. 이를 통해 주제에 대한 체계적인 접근이 가능해집니다.
• 결과:
  • 깊이: Conceptual Pool에 심층적인 지식이 축적되므로, 이를 바탕으로 생성된 글은 더 깊이 있는 내용을 담게 됩니다.
  • 중복 감소: "성찰" 단계를 통해 중복 정보가 제거되고, Conceptual Pool에는 정제된 지식만 남습니다.
  • 높은 지식 밀도: 깊이 있고, 중복 없는 정보가 체계적으로 조직화(Information Tree)되어, 효율적으로 전달됩니다.

2. "학습"과 "이해":

• "학습을 통해 tree를 만드는 건 학습이 되었을지 몰라도 이해를 한다고 보긴 어렵겠지."라는 지적은 매우 중요합니다.
• 현재 LLM은 패턴을 학습하고 모방하는 데 뛰어나지만, 인간과 같은 "이해"를 한다고 보기는 어렵습니다.
• OmniThink는 "확장"과 "성찰" 이라는, 인간의 학습 및 사고 과정을 모방한 알고리즘을 사용하지만, 이것이 곧 "이해"를 의미하는 것은 아닙니다.
• 하지만, Conceptual Pool에 정제된 지식을 축적하고, Information Tree를 통해 구조화하는 것은, LLM이 단순 패턴 매칭을 넘어, 어느 정도 "개념"을 다루고, "맥락"을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 핵심 요약:

• OmniThink는 지식을 검색하고, Conceptual Pool에 축적하고, Information Tree로 구조화하여, 이를 글쓰기에 활용하는 새로운 framework입니다.
• 단순 검색 & 붙여넣기 방식의 RAG를 개선하여, 깊이 있고, 중복 적고, 지식 밀도가 높은 글을 생성하는 것이 목표입니다.
• "확장"과 "성찰"은 인간의 학습 및 사고 과정을 모방하지만, LLM이 진정한 "이해"를 한다고 단정하기는 어렵습니다.

결론적으로, OmniThink는 LLM 기반 machine writing의 발전에 있어 중요한 진전이며, 특히 지식 밀도라는 새로운 지표를 제시하고, 이를 향상시키는 구체적인 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있습니다.