GPT-4 같은 대형 언어 모델 (LLM) 은 AI 연구 및 산업에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다.이러한 모델이 점점 발전함에 따라 잠재적 한계와 위험에 대한 관심이 높아지고 있습니다.이러한 위험 중 하나는 다음과 같은 현상입니다. 환각 - LLM이 설득력 있지만 거짓이거나 무의미한 텍스트를 생성하는 경우LLM 환각의 원인과 영향을 이해하는 것은 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 매우 중요합니다.
다음은 LLM 환각과 관련된 배경, 유형, 원인, 탐지 방법 및 향후 연구 방향을 다루는 LLM 환각에 대한 포괄적인 가이드입니다.우리의 목표는 연구자, 개발자 및 정책 입안자에게 환각을 완화하고 보다 공평하고 투명한 AI 발전을 촉진하는 데 필요한 지식을 제공하는 것입니다.
LLM 환각에 대한 배경
GPT-4, 제미니, 라마 2와 같은 LLM은 인상적인 텍스트 생성 기능을 보여주었습니다.하지만 이 모델들도 다음과 같이 표시됩니다. 장애 모드에 관한 사항 - 그들은 독자들에게 매우 유창하고 설득력 있는 것처럼 보이면서도 거짓되거나 비논리적인 진술을 환각할 수 있습니다.
이러한 환각은 근본적인 모델 한계, 편향된 훈련 데이터 및 근거한 추론 능력 부족에서 비롯된 것일 수 있습니다.환각 모델을 부주의하게 배포하면 잘못된 정보가 퍼지고, 안전하지 않은 결정을 내리고, 불공정한 결과를 초래하고, AI에 대한 대중의 신뢰가 손상될 수 있습니다.
따라서 견고하고 신뢰할 수 있는 시스템을 개발하려면 환각을 사전에 감지하고 완화하는 것이 중요합니다.다음 섹션에서는 LLM 환각과 관련된 유형, 원인 및 잠재적 해결책에 대해 자세히 살펴봅니다.
LLM 환각의 유형
LLM의 환각은 여러 형태를 취할 수 있습니다.
지각적 환각
- 랜덤 노이즈 또는 패턴을 존재하지 않는 실제 물체/개체로 착각하는 행위
- 예: 무작위 잉크 얼룩을 신뢰도가 높은 일상적인 물건으로 분류
인지적 환각
- 실제 증거가 없는 허위 또는 비논리적인 사실 제공
- 예: 파리가 인도의 수도라고 진술하고 지식을 바탕으로
상황에 따른 환각
- 텍스트 구절의 문맥/의미를 잘못 해석하는 행위
- 예: 필요한 컨텍스트를 가지고 있음에도 불구하고 질문에 잘못 답하는 경우
각각은 LLM의 추론에 격차가 있어 금융, 의료 및 시민 담론과 같이 영향력이 큰 환경에서 결과를 왜곡시킬 수 있음을 보여줍니다.
LLM 환각의 원인
LLM에서 환각을 유발할 수 있는 몇 가지 기술적 및 사회적 요인은 다음과 같습니다.
데이터 편향과 격차
LLM은 교육 중에 품질이 낮거나 누락되거나 잘못된 데이터를 수집하여 환각을 자주 겪습니다.그러면 결과가 잘 표현된 그룹/지식 위주로 편향됩니다.
모델 크기 및 복잡성
LLM이 수십억 개의 매개변수로 성장함에 따라 새로운 추론을 완전히 분석하고 감사하기가 어려워지고 있습니다.이러한 불투명성으로 인해 예측할 수 없는 잘못된 추론이 가능해집니다.
근거 있고 구조화된 지식의 부족
대부분의 LLM은 인과관계, 윤리, 상징, 감정 등에 대한 인간의 개념을 깊이 이해하도록 훈련되지 않았으므로 데이터의 패턴만으로 논리적으로 또는 도덕적으로 불건전한 추론을 하게 됩니다.
모니터링 및 테스트가 충분하지 않음
대규모 모델을 급하게 확장하고 배포하는 과정에서 환각과 같은 난해하고 안전하지 않은 행동에 대한 적절한 모니터링이 항상 포함되지는 않았습니다.더 엄격한 테스트가 필수적입니다.
LLM 환각의 감지 및 완화
고맙게도 환각을 감지하는 유망한 방법은 다음과 같습니다.
이상 모니터링
실제 텍스트와 비교하여 모델 출력의 통계적 이상치를 모니터링하면 가능성이 희박하거나 잘못된 주장을 찾아내 추가 검토를 진행할 수 있습니다.
입력 검증
추론하기 전에 지식 데이터베이스/인간의 감독을 통해 텍스트 입력을 검증하면 비논리적 추론과 허위를 줄일 수 있습니다.
앙상블 모델링
다양한 모델 유형을 결합하면 우연한 사각지대가 정렬되어 환각 현상이 발생할 가능성이 줄어듭니다.
또한 편향성과 진실성에 대한 데이터 스크리닝, 사고 이론 역량 개선, 연구 인센티브에서 윤리적 사회적 이익을 강조하는 것과 같은 관행은 장기적으로 환각의 근본 원인을 완화할 수 있습니다.
업계의 미래 연구 방향
더 안전한 모델 개발과 관련하여 아직 풀리지 않은 중요한 질문이 남아 있습니다.
- 하이브리드 추론 방법은 대형 모델의 사각지대를 어떻게 완화할 수 있을까요?
- 고급 텍스트 생성과 관련된 피해를 줄일 수 있는 정책 개입은 무엇입니까?
- LLM의 우선 순위 및 위험에 대한 연구에 대중이 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?
- 상용 모델 출시에 대한 감독 프로세스를 개발해야 하는 사람은 누구입니까?
학제 간 협력을 통해 이러한 영역을 해결하는 것이 언어 기술을 공평하게 발전시키는 열쇠가 될 것입니다.Sapien의 목표는 인간의 피드백을 통한 강화 학습을 통해 조직을 돕는 것입니다. 또는 RLHF LLMLLM을 더 정확하고 강력하게 만들고 환각에 덜 취약하게 만듭니다.
LLM이 디지털 생태계에 계속 침투함에 따라 광범위한 위협 벡터로서 환각을 둘러싼 긴급성이 커지고 있습니다.연구자와 이해관계자가 힘을 합쳐 대중의 요구에 맞춘 경험적 근거 모범 사례를 통해 모델 결함을 선제적으로 해결한다면 낙관할 만한 이유가 있습니다.AI 모델링의 미래는 실제로 진실과 지혜의 미덕을 유지하는 데 있습니다. 진실과 지혜의 미덕은 오래 지속되는 유익한 기술을 위한 시대를 초월한 토대입니다.
RLHF에 대한 Sapien의 휴먼 인 더 루프 접근 방식을 통해 더 안전한 AI 구축
이 분석에서 알 수 있듯이 대규모 언어 모델에서 환각과 같은 위험을 완화하려면 교육 데이터 다양성을 개선하는 것부터 상용 모델 출시에 대한 감독 절차를 도입하는 것까지 여러 단계가 필요합니다.사피엔의 사명은 견고하고 투명한 AI 시스템 구축에 필요한 몇 가지 모범 사례와 직접적으로 맞물려 있습니다.
특히 Sapien은 글로벌 도메인 전문가 네트워크를 통해 기업 요구에 맞는 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링을 제공합니다.안전한 엔터프라이즈급 플랫폼은 효율적인 주석을 위해 맞춤형 데이터 유형을 분석하고 적절한 업계 전문가를 매칭합니다.이를 통해 환각 현상이 발생하기 쉬운 모델 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 고품질의 편견 없는 데이터가 용이해집니다.
Sapien은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 시스템 출력을 실제 성능 요구 사항에 맞게 조정하여 맞춤형 모델 미세 조정을 강조합니다.이러한 영역 조정은 이 문서 전반에 걸쳐 요구된 상황 인식형 안전 중심의 상용 배포의 긴급성을 해결합니다.
사피엔의 휴먼 인 더 루프 프레임워크 인간의 감독과 전문 지식을 활용하여 모델에서 바로 사용할 수 있는 데이터를 큐레이팅한 다음 특수 산업 요구 사항을 충족하도록 시스템을 미세 조정합니다.당사의 방법론은 기업이 비즈니스 업종 전반에 걸쳐 책임감 있게 통합할 수 있는 신뢰할 수 있고 투명한 LLM을 개발하고자 할 때 고려할 수 있는 하나의 확장 가능한 템플릿 역할을 합니다.
궁극적으로 개선된 데이터, 평가 관행 및 실제 튜닝을 위한 사전 협력은 대중의 신뢰와 윤리적 의무를 유지하면서 AI의 엄청난 잠재력을 발휘하는 데 도움이 될 것입니다.라벨링 및 주석 달기 분야의 선두 파트너인 Sapien은 이러한 미래를 더욱 실현하기 위해 부문 전반의 이해관계자들과의 지속적인 참여를 환영합니다.Sapien의 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 데모 예약 오늘 저희 플랫폼을 경험해 보세요.
