대규모 언어 모델 (LLM) 의 기능이 빠르게 발전함에 따라 이러한 강력한 AI 시스템을 감사하는 것이 중요한 우선 순위가 되었습니다.가장 유능한 LLM이라도 특히 복잡하거나 미묘한 주제의 경우 사실적 불일치를 일으키거나 증거에 근거하지 않은 내용을 환각시키는 경향이 있습니다.엄격한 지속적인 감사를 받지 않으면 심각한 결함이 발생할 수 있습니다. LLM 환각 실제 응용 프로그램에 잠재적으로 배포되기 전에 감지되지 않을 위험이 있습니다.
데이터 라벨링 프로세스의 일부인 포괄적인 LLM 감사는 모델 한계를 체계적으로 파악하는 주요 목적을 제공합니다.이를 통해 제작자는 신뢰성 격차를 정량화하고, 허용되지 않는 장애 모드에 대한 안전 임계값을 설정하고, 책임 있는 AI 개발을 위한 기능 및 단점을 명확하게 전달할 수 있습니다.
LLM 한계를 조사하기 위한 대상 테스트 세트 설계
LLM 감사의 첫 번째 단계는 특히 잠재적 모델 약점을 조사하기 위한 다양한 테스트 세트를 신중하게 구성하는 것입니다.세트는 다음과 같이 다양해야 합니다.
적대적 사례 또는 코너 케이스 예제
LLM은 제한된 상황에서 창의적으로 “빈칸을 채우는” 영리함을 보여줍니다.하지만 적대 사례를 표적으로 삼으면 합리적인 가정을 넘어서는 비현실적인 추정이 나올 수 있습니다.경계 추론 기술을 스트레스 테스트로 테스트하면 과잉 확장 경향이 드러납니다.
스트레스 테스트 기법
휴리스틱은 모순되는 증거, 신중한 인과 추론이 필요한 새로운 시나리오, 표면 패턴 인식 강점을 넘어서는 인과 관계 테스트 기술과의 상관 관계 혼동 등을 도입하는 것과 같습니다.모델은 “안전 지대”를 벗어나면 취약성이 드러날 수 있습니다.
컨텍스트 전반의 모델 불확실성 분석
인간이 일관되게 정확한 상황 인식을 보여주는 경우에도 마찬가지로 쉽게 드러낼 수 있습니다.일반적으로 접근할 수 있는 주제에 대한 불확실성 추정치가 높거나 불안정하다는 것은 개선이 필요한 부분을 나타냅니다.캘리브레이션 메트릭은 전체 데이터세트에서 추적해야 합니다.
전반적으로 광범위하고 동적인 테스트 코퍼스 설계는 과거 모델 결함과 새로운 장애 유형을 모두 다루기 때문에 신뢰성의 격차를 가장 잘 드러냅니다.반복적으로 업데이트되는 제품군은 새로운 취약점을 조사하는 동시에 과거의 약점을 해결하는 데 있어 발전된 점을 보여줍니다.
다양하고 공정한 감사팀의 중요성
아마도 기술적 접근 방식보다 훨씬 더 중요한 것은 다양하고 편견 없는 관점을 감사 관행 자체에 반영하는 것입니다.동질적인 팀은 제외된 집단이 볼 수 있는 명백한 문제를 간과하여 사각지대를 무한정 확산시킬 위험이 있습니다.직접 영향을 받은 커뮤니티가 불균형하게 미치는 모델 영향을 평가할 때 해당 커뮤니티를 포함하도록 의무화하는 것은 필수적인 책임감을 제공합니다.
완전한 파트너로서 소외된 사람들과 지속적으로 협의하여 격리된 내부 테스트에서 놓친 배포 시스템에서 발생할 수 있는 실질적인 피해를 식별합니다.확인된 문제에 대해 영향을 받는 그룹에 릴리스 거부권을 부여하면 흔히 무시되는 문제가 결정적으로 중심이 됩니다.
LLM 배포 전 안전 임계값 정의
광범위한 감사를 통해 전체 시스템 신뢰성을 정량화할 수 있으며, 이는 견고한 설정의 핵심입니다. LLM 안전 벤치마크 충분한 정확도 없이 실시간 사용을 제한합니다.엄선된 테스트 세트의 높은 성능은 제한된 응용 분야에 유용함을 시사합니다.그러나 실제 개방형 사용은 테스트된 도메인 외부에서 예측할 수 없는 오류가 발생할 수 있습니다.
명확하게 전달된 기능에 대한 책임감 있는 공개는 성능에 대한 과대 주장을 방지합니다.엄격하게 측정된 신뢰성의 기준을 지속적으로 높이면 LLM의 한계와 적절한 사용 사례를 더 잘 맞출 수 있습니다.
LLM 환각을 줄이기 위해 확장 가능한 데이터 라벨링 서비스를 통해 LLM 책임에 전념
LLM은 광범위한 채택을 가능하게 하는 사회적 신뢰를 얻기 전에 광범위하고 투명한 감사를 필요로 합니다.신뢰성 한계를 문서화하면 기술적으로 건전하고 윤리적으로 책임감 있는 배포를 할 수 있습니다.영향을 받는 커뮤니티와의 지속적인 협력은 좁은 기준만 최적화하는 것보다 집단적 웰빙에 맞게 기능을 조정하는 데 도움이 됩니다.
책임감을 유지하는 것이 궁극적으로 AI 발전의 미래를 결정합니다.이러한 공동 감사 관행에 전념하면 컨트롤러가 이해할 수 없는 예방 가능하지만 해로운 LLM 환각 현상으로 인해 이러한 강력한 시스템이 인간의 권한 부여를 위협하는 대신 인간의 권한 부여를 강화하는 데 도움이 됩니다.
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