대규모 언어 모델 (LLM) 은 우리가 데이터 및 자동화 시스템과 상호 작용하는 방식을 재편했지만, 환각은 가장 강력한 모델에서도 여전히 골칫거리입니다.대부분의 사용자는 모델이 설득력 있게 들리지만 전혀 근거가 없거나 사실적으로 잘못된 콘텐츠를 생성하는 상황을 여전히 경험하게 될 것입니다.이는 사소한 결함에 그치지 않습니다. 환각은 현실 세계에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 특히 의학, 법률, 금융과 같이 정밀성이 요구되는 분야에서는 더욱 그렇습니다.
더 신뢰할 수 있고 책임감 있고 정확한 모델을 구축하려면 환각 문제를 해결하는 것이 필요합니다.개발자들은 미세 조정, 사용자 피드백, 검색 증강 생성, 캘리브레이션과 같은 방법을 통해 환각을 완전히 없애는 것은 여전히 어려운 일임에도 불구하고 환각을 크게 줄일 수 있는 방법을 찾아냈습니다.
주요 시사점
- LLM은 환각을 일으켜 표면적으로는 정확해 보이는 부정확하거나 조작된 응답을 생성할 수 있습니다.
- 큐레이션된 데이터에 대한 미세 조정, 검색 증강 생성, 모델 캘리브레이션과 같은 기술은 이러한 환각을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 환각에 대처하는 것은 위험도가 높은 산업에서 중요하며, 지속적인 연구를 통해 더 나은 솔루션을 모색하고 있습니다.
LLM의 환각이란 무엇입니까?
LLM이 환각을 일으키면 그럴듯해 보이지만 사실적 근거와 일치하지 않는 반응을 생성합니다.사람의 실수와 달리 이러한 응답은 오해나 부분적인 지식에 근거한 것이 아니라 사실이 아닌 것에 대해 순전히 날조되고 자신감 있는 진술인 경우가 많습니다.약물 부작용에 대한 부정확한 정보를 제공하거나 허구의 법적 판례를 만드는 모델을 상상해 보십시오.이로 인해 정확성이 중요한 실제 환경에서 위험한 오해가 발생할 수 있습니다.
멀티모달 LLM에서의 환각 신뢰성을 위협하는 근본적인 결함입니다.이는 모델의 확률론적 특성으로 인해 학습 데이터를 기반으로 다음 단어가 가장 적합하다고 생각되는 내용을 예측하지만 생성된 콘텐츠가 사실인지 검증 가능한지에 대한 확률적 특성은 없습니다.환각은 잘못된 정보가 위험한 의료 결정으로 이어질 수 있는 의료와 같은 복잡한 분야나 부정확한 예측이 투자 결정에 영향을 미칠 수 있는 금융 분야에서는 훨씬 더 큰 문제입니다.
LLM이 환각을 일으키는 이유는 무엇입니까?
환각이 발생하는 이유를 이해하려면 LLM의 작동 방식을 아는 것이 좋습니다.GPT, Lama, BERT 등과 같은 대규모 언어 모델은 대규모 데이터 세트를 기반으로 시퀀스를 예측하는 데 크게 의존합니다.이런 모든 정보를 가지고 있다고 해도 그들이 말하는 내용을 제대로 “이해”하지는 못합니다. 그들은 사실 검증이 아니라 통계적 패턴을 기반으로 작동합니다.이러한 확률적 메커니즘 때문에 옳은 것처럼 들리지만 그렇지 않은 정보를 만들어내는 경향이 있습니다. LLM 환각은 다음과 같은 몇 가지 근본 원인으로 이어집니다.
- 데이터 품질 문제: 모델의 출력은 학습된 데이터에 따라 양호하지 않습니다.데이터세트에 부정확성, 편향 또는 오래된 정보가 포함된 경우 모델에 이러한 결함이 반영되어 잠재적으로 환각 현상이 발생할 수 있습니다.
- 예측에 대한 과신: LLM은 사실적 정확성에 관계없이 높은 수준의 확실성을 지닌 답변을 생성하는 경우가 많습니다.이 모델은 이해도를 자체 평가하지 않으므로 틀린 정보를 확실하게 출력할 수 있습니다.
- 사실 확인 부족: LLM은 생성한 내용의 사실적 정확성을 검증하지 않습니다.사실 확인 메커니즘이 없다는 것은 단순히 실시간으로 정보를 검증할 수 없다는 이유만으로 모델이 환각을 일으킬 수 있다는 뜻입니다.
이러한 문제를 관리하기 위해 연구원들은 LLM의 환각을 줄이고 출력 정확도를 개선하는 데 중점을 두어 이러한 위험을 해결할 수 있는 LLM 최적화 기술을 개발하고 있습니다.
LLM의 환각을 줄이는 기법
LLM의 환각을 줄이려면 표적 전략이 필요합니다.각 기법은 LLM 아키텍처 및 교육 방법의 특정 약점을 해결합니다.개발자는 대규모 언어 모델에서 환각을 줄이는 방법에 초점을 맞추어 다양한 접근 방식을 적용하여 모델 신뢰성을 높이고 환각 가능성을 줄일 수 있습니다.
고품질 데이터의 미세 조정
훈련 데이터의 품질은 모델의 출력 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.세심하게 선별된 고품질 데이터 세트를 미세 조정하면 관련이 없거나 편향된 정보에 대한 노출을 최소화하여 환각 현상을 줄일 수 있습니다.이 기법에는 데이터세트를 수정하고 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 정보만 모델 학습에 반영되도록 하는 작업이 포함됩니다.환각 감소를 위한 미세 조정의 주요 단계는 다음과 같습니다.
- 데이터 큐레이션: 검증되고 평판이 좋은 출처에서 데이터를 선택하여 신뢰할 수 없거나 편향된 콘텐츠를 필터링합니다.이렇게 하면 모델이 최상의 정보에서만 학습할 수 있어 부정확한 응답이 생성될 가능성이 줄어듭니다.
- 바이어스 제거: 품질이 낮거나 편향되거나 관련이 없는 데이터를 제거하여 응답이 왜곡되어 환각으로 이어질 수 있는 것을 방지하세요.
효과적이긴 하지만 고품질 데이터를 미세 조정하려면 데이터를 큐레이팅하고 필터링할 숙련된 인간 주석자와 도메인 전문가를 비롯한 상당한 리소스가 필요합니다.이 기법은 환각을 제어하는 데 필수적이지만 리소스를 많이 사용하므로 정확도를 타협할 수 없는 응용 분야에 가장 적합합니다.Sapien의 분산된 글로벌 휴먼 데이터 라벨러 인력은 인간의 피드백을 활용하여 데이터세트를 개선함으로써 이 문제를 해결할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF)
인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 에서는 인간 평가자가 모델 응답을 개선합니다.RLHF는 인간의 피드백을 모델의 학습 프로세스에 직접 통합하여 실제 반응으로부터 학습하고 잘못된 결과가 생성될 가능성을 줄이는 방식으로 작동합니다. RLHF 다음과 같은 몇 가지 단계가 포함됩니다.
- 피드백 수집: 인간 평가자는 모델 결과를 평가하거나 점수를 매겨 정확성, 관련성 및 기타 매개변수에 대한 피드백을 제공합니다.
- 반복적 개선: 모델은 이 피드백을 기반으로 응답을 조정하여 부정확하거나 조작된 정보가 생성될 가능성을 점차 줄입니다.
- 인기 모델에서의 적용: 예를 들어 OpenAI가 GPT-4 환경에서 RLHF를 사용한 것은 피드백 루프를 통해 모델이 시간이 지남에 따라 출력 품질을 개선할 수 있기 때문에 유망한 결과를 보여주었습니다.
RLHF는 다음과 같은 도움을 줍니다. LLM 환각 모델이 사용자 기대에 부합하지 않는 반응을 더 잘 인식하고 조정하도록 만들어 탐지합니다.
사실 확인 및 검색-증강 생성 (RAG)
검색 증강 생성 (RAG) 은 외부 데이터베이스와 검증된 소스를 모델의 응답 프로세스에 통합하여 환각을 줄입니다.RAG 지원 모델은 사전 학습된 정보에만 의존하는 대신 외부 소스에서 관련 정보를 검색하므로 다음과 같은 방법으로 조작된 답변을 생성할 가능성이 줄어듭니다.
- 검증된 데이터 액세스: RAG를 사용하면 모델이 검증된 소스에서 정보를 가져와서 응답이 사실적 데이터를 기반으로 하도록 할 수 있습니다.
- 향상된 문맥 정확도: RAG는 외부 데이터베이스와의 상호 참조를 통해 모델이 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있도록 하여 환각 가능성을 줄입니다.
RAG 시스템은 효율성에도 불구하고 상당한 계산 리소스를 필요로 하므로 복잡하고 비용이 많이 드는 솔루션입니다.그러나 LLM이 의학 문헌을 참조하여 정확한 응답을 제공할 수 있는 의료 분야와 같이 높은 정확도가 필요한 분야에서 특히 유용합니다.
모델 캘리브레이션 및 신뢰도 추정
모델 보정에는 모델의 신뢰 수준을 조정하여 사용자가 각 응답의 신뢰성을 더 잘 이해할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.신뢰도 추정을 통해 LLM은 각 출력에 신뢰도 점수를 할당하여 사용자가 신뢰할 수 있는 정보와 잠재적으로 신뢰할 수 없는 정보를 구분할 수 있습니다.모델 보정 단계에는 다음이 포함됩니다.
- 신뢰도 점수 지표: 각 응답에는 신뢰도 점수가 할당되어 사용자가 정보가 정확할 가능성을 측정할 수 있습니다.
- 온도 조정: 온도 파라미터를 조정하여 모델 응답의 무작위성을 줄임으로써 보다 정확한 출력을 보장합니다.
개발자는 보정 기법을 사용하여 각 응답의 신뢰성을 효과적으로 알릴 수 있으므로 최종 사용자는 LLM이 환각 상태일 수 있는 시기를 더 잘 이해할 수 있습니다.
포스트 프로세싱 및 출력 필터링
후처리 기법은 규칙 기반 시스템 또는 알고리즘을 사용하여 부정확하거나 관련 없는 응답을 걸러내는 등 환각에 대한 최종 방어선 역할을 합니다.이러한 시스템은 모델을 사용자에게 전달하기 전에 모델의 출력을 검토하여 환각 위험을 최소화합니다.후처리 방법에는 다음이 포함됩니다.
- 규칙 기반 필터링: 응답을 검증된 데이터베이스와 상호 참조하는 규칙을 구현하여 환각 가능성을 줄입니다.
- 출력 순위 조정: 관련성과 사실적 일관성을 기반으로 여러 결과의 순위를 매겨 가장 정확한 응답만 사용자에게 전달되도록 합니다.
환각 감소의 과제와 한계
RAG, RLHF 및 고품질 데이터에 대한 미세 조정과 같은 기법은 효과적이지만 계산 요구 증가 및 모델 유연성 감소와 같은 장단점이 있습니다.또한 환각 현상이 다음과 같이 나타납니다. 멀티모달 LLM LLM의 확률적 특성 때문에 제거하기가 어렵습니다.이러한 모델의 아키텍처는 사실 확인이 아닌 패턴 예측에 기반을 두고 있기 때문에 모든 출력의 정확성을 완전히 보장하기는 어렵습니다.
환각이 없는 LLM의 미래
환각이 없는 LLM을 만들기 위한 탐구는 지속적인 연구와 혁신을 주도합니다.다음과 같은 기법 하이브리드 모델 상징적 추론을 머신러닝 및 지속적 학습과 결합하여 모델을 실제 데이터로 지속적으로 업데이트함으로써 앞으로의 진로를 모색할 수 있습니다.예를 들어, 다음을 활용하면 전문가 믹스 LLM 접근 방식을 통해 모델을 개별 영역에 특화하고 전문 지식을 모아 정확도를 높이고 환각을 줄일 수 있습니다.
LLM이 중요한 분야의 의사 결정에 없어서는 안 될 요소가 됨에 따라 환각의 윤리적 영향을 무시할 수 없습니다.모델 정확도를 보장하는 것은 단지 더 나은 기술에 관한 것이 아니라 책임과 신뢰성을 우선시하는 책임감 있는 AI 개발을 육성하는 것입니다.환각 없는 LLM의 미래는 기존 기술을 뛰어넘어 자신의 한계를 이해하고, 지식 기반을 지속적으로 업데이트하고, 윤리 기준에 부합하는 AI를 만드는 데 달려 있습니다.
예를 들어, 하이브리드 AI 모델은 심층 학습의 패턴 매칭 강점을 기호 AI의 규칙 기반 논리적 구조와 결합합니다.이러한 모델은 상징적 추론을 통합함으로써 기존 LLM에 없는 상황별 검사 계층과 사실적 일관성을 추가할 수 있습니다.하이브리드 접근법은 예방에 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI 환각 사실 확인을 생성 프로세스 내에 직접 포함시킴으로써 말이죠.예를 들어, 모델은 단순히 확률을 기반으로 단어를 예측하는 대신 명시적 지식 기반과 비교하여 응답을 상호 참조하므로 정확도가 크게 향상되고 환각 현상이 줄어들 수 있습니다.
또 다른 접근법은 검증된 새 정보로 모델을 동적으로 업데이트하는 연속 학습입니다.기존 LLM은 고정된 교육 데이터 세트를 사용하며 실시간 업데이트를 위한 메커니즘이 없습니다.그러나 지속적인 학습을 통해 모델은 정기적으로 데이터 소스를 업데이트하여 최신 정보를 유지하고 오래되거나 부정확한 응답이 생성될 위험을 최소화할 수 있습니다.지속적 학습은 구현하기가 복잡하지만 뉴스 생성, 금융 시장 분석, 규정 준수 업데이트와 같이 실시간 정확성이 필요한 애플리케이션에 실용적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
환각이 없는 LLM의 윤리적 차원도 주목할 만합니다.LLM이 중요한 분야에서 점점 더 널리 사용되고 더 많은 인적 상호 작용이 필요해짐에 따라 AI의 투명성, 신뢰성 및 책임성에 대한 요구가 제기되기 시작했습니다.규제 기관 및 업계 표준은 곧 AI 개발자에게 LLM이 엄격한 정확도 표준을 준수하도록 환각 감소 방법을 문서화하고 공개하도록 요구할 수 있습니다.AI 윤리 및 거버넌스에 대한 이러한 추진은 최소 정확도를 의무화하는 지침이나 고위험 LLM에 대한 독립적인 감사로 이어질 수 있습니다.
LLM 애플리케이션에 적합한 기법 선택
최상의 환각 감소 기술을 선택하려면 특정 응용 분야 및 산업 요구 사항을 기반으로 한 맞춤형 접근 방식이 필요합니다.각 부문은 정확도, 데이터 프라이버시, 컴퓨팅 리소스와 관련된 고유한 문제에 직면해 있기 때문에 모든 상황에 맞는 단일 접근 방식은 효과가 없습니다. LLM 서비스 이러한 요소를 고려하여 업계 표준 및 정확성 및 신뢰성에 대한 부문별 요구 사항에 맞게 솔루션을 조정하여 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다.다음은 다양한 부문에 가장 적합한 방법을 선택하는 방법에 대한 몇 가지 통찰력입니다.
헬스케어 및 의료 애플리케이션
정확성이 가장 중요한 의료 분야에서는 검색 증강 생성 (RAG) 및 의료 관련 데이터 세트의 미세 조정과 같은 기술이 특히 효과적입니다.RAG는 정확한 진단 또는 치료 제안에 중요한 최신 의료 정보에 대한 액세스를 제공합니다.a를 기반으로 출력을 필터링하거나 검증하는 후처리 검사 지식 기반 시스템 또한 환각을 조절하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.모델 보정을 사용하여 반응의 신뢰도 수준을 평가하면 의료 전문가가 AI 기반 권장 사항의 신뢰성을 측정하는 데 더욱 도움이 될 수 있습니다.
금융 서비스 및 경제 분석
데이터 변동성이 큰 금융 분야에서는 모델에 정확한 실시간 정보가 필요합니다.여기서 지속적인 학습은 최신 경제 동향, 재무 데이터 및 시장 동향을 바탕으로 모델을 최신 상태로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.금융 전문 지식을 갖춘 인간 평가자가 모델의 응답을 수정하여 오류를 줄이고 결과를 최적화하여 신뢰성을 높일 수 있기 때문에 RLHF (Human Feedback) 를 통한 강화 학습 (RLHF) 도 유용합니다.신뢰도 추정 방법은 특히 모델이 추세나 시장 행동을 예측할 때 의사 결정을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
법률 부문 및 규정 준수
환각은 법률이나 판례에 대한 심각한 오해로 이어질 수 있으므로 법률 부문에서는 높은 수준의 사실적 정확성을 요구합니다.법률 LLM은 판례법, 법령 및 규제 문서가 포함된 법률 데이터 세트를 세밀하게 조정함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.사후 처리 기법을 통해 법률 참조 데이터베이스와 비교하여 결과를 확인할 수 있으므로 모델 생성 응답이 기존 법률을 반영하는지 확인할 수 있습니다.법률 언어에는 미묘한 해석이 필요한 경우가 많기 때문에 RLHF는 법률 전문가가 모델 결과를 평가하여 사실적 일관성을 유지할 수 있도록 추가적인 개선 기능을 제공할 수 있습니다.
고객 서비스 및 지원
고객 서비스에서 사실적 정확성을 유지하면 사용자 경험과 신뢰가 향상됩니다.여기서 모델 보정을 통해 결과에 대한 신뢰도를 추정할 수 있으므로 고객 서비스 상담원은 신뢰도가 높은 응답과 신뢰도가 낮은 응답을 구분할 수 있습니다.제품, 정책 및 서비스와 관련된 도메인별 데이터를 미세 조정하면 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있으며, 출력 필터링은 고객 상호 작용에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 부정확성을 제거할 수 있습니다.
개발자는 각 산업의 요구를 이해함으로써 AI 기반 애플리케이션에서 환각을 줄이고 사용자 신뢰를 향상시키는 가장 효과적인 LLM 최적화 기술을 선택할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
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LLM 환각을 줄이기 위한 검색 증강 생성 시간이 정해져 있습니까?
RAG는 동적으로 작동하여 필요에 따라 외부 정보를 검색하므로 정해진 일정이 없습니다.시기는 모델의 요구 사항과 지식 업데이트 빈도에 따라 달라집니다.
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