본 논문은 장문 시퀀스에서 일관성 유지를 필요로 하는 작업에서의 문맥 기억 통합의 어려움을 해결하기 위해, 생물학적 신경 시스템의 시냅스 가소성 원리를 활용한 새로운 메커니즘인 "시냅스 공명(Synaptic Resonance)"을 제시합니다. 기존의 자기 주의 메커니즘이나 기억 증강 아키텍처와 달리, 시냅스 공명은 문맥적 관련성에 따라 시냅스 가중치 행렬을 지속적으로 조정하여 정보 유지를 향상시키면서 과도한 계산 오버헤드를 피합니다. 오픈 소스 언어 모델을 이용한 평가 결과, perplexity 감소, 문맥 일관성 향상, 입력 노이즈에 대한 강건성 증가를 보였으며, 기존 모델 대비 높은 기억 유지 효율과 계산 가능성을 달성했습니다. 트랜스포머 기반 프레임워크에 원활하게 통합되어 안정적인 수렴과 효율적인 추론을 가능하게 하며, 대화 시스템이나 문서 요약과 같은 장기 문맥 일관성이 중요한 응용 분야에 유용할 것으로 기대됩니다.
