LLM 환각을 없애는 10가지 방법

대규모 언어 모델(LLM)이 거의 모든 분야와 산업에 혁신을 일으키고 있는 가운데 환각이라는 독특한 과제를 안고 있습니다. 이러한 AI로 인해 생성된 부정확성은 LLM 결과물의 신뢰성과 신뢰성에 상당한 위험을 초래합니다. LLM이란?

LLM 환각이란 무엇인가요?

LLM 환각은 이러한 강력한 언어 모델이 사실과 다르거나 무의미하거나 입력 데이터와 관련이 없는 텍스트를 생성할 때 발생합니다. 일관성 있고 자신감 있는 것처럼 보이지만 환각 콘텐츠는 잘못된 정보, 잘못된 의사 결정, AI 기반 애플리케이션에 대한 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다.

AI 시스템이 점점 더 통합 고객 서비스 챗봇부터 콘텐츠 제작 도구의 등장으로 환각을 완화하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 확인되지 않은 환각은 평판 손상, 법적 문제, AI가 생성한 정보에 의존하는 사용자에게 잠재적인 피해를 초래할 수 있습니다.

데이터 중심 접근 방식부터 모델 중심 기술 및 프로세스 지향 방식에 이르기까지 LLM 환각을 완화하기 위한 상위 10가지 전략 목록을 정리해 보았습니다. 이러한 전략은 기업과 개발자가 AI 시스템의 사실적 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

데이터 중심 접근 방식

1. 학습 데이터 품질 개선

환각을 완화하는 가장 근본적인 방법 중 하나는 대규모 언어 모델을 개발하는 데 사용되는 학습 데이터의 품질을 향상시키는 것입니다. 고품질의 다양하고 잘 선별된 데이터 세트는 LLM이 부정확한 정보를 학습하고 재생산할 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.

이 전략을 실행하려면 다음 사항에 집중하세요:

• 데이터 원본의 정확성과 관련성을 면밀히 검토하기

• 주제와 관점의 균형 잡힌 표현 보장

• 최신 정보를 포함하도록 정기적으로 데이터 세트 업데이트하기

• 중복되거나 모순되는 데이터 요소 제거하기

우수한 학습 데이터에 투자함으로써 보다 안정적이고 정확한 LLM 결과물을 위한 강력한 기반을 마련할 수 있습니다.

2. 검색 증강 생성(RAG)

검색 증강 생성(RAG) 은 검색 기반 접근 방식과 생성 기반 접근 방식의 장점을 결합한 강력한 기술입니다. 이 방법을 사용하면 LLM이 텍스트 생성 과정에서 외부 지식 소스의 관련 정보에 액세스하고 이를 통합할 수 있습니다.

RAG가 작동합니다:

• 선별된 지식창고에서 관련 정보 검색하기

• 이 정보를 LLM에 제공된 컨텍스트에 통합하기

• 사실에 근거한 최신 정보에 기반한 답변 생성하기

RAG를 구현함으로써 기업은 신뢰할 수 있는 외부 정보 소스에 LLM 응답을 고정하여 환각을 크게 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 법률 또는 의료 AI 시스템과 같이 정확성이 중요한 도메인별 애플리케이션에 특히 효과적입니다.

3. 백엔드 시스템과의 통합

LLM을 기업의 기존 백엔드 시스템과 통합하면 AI가 생성한 콘텐츠의 정확도와 관련성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 LLM이 회사의 데이터베이스 또는 API에서 직접 상황에 맞는 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다.

백엔드 통합의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 최신 정보에 기반한 응답 보장하기

• 상황에 맞는 개인화된 결과물 제공

• 잠재적으로 오래된 훈련 데이터에 대한 의존도 감소

예를 들어, 회사의 재고 시스템과 통합된 이커머스 챗봇은 제품 재고에 대한 정확한 실시간 정보를 제공하여 재고 수준이나 가격에 대한 잘못된 응답의 위험을 줄일 수 있습니다.

이러한 데이터 중심 접근 방식을 구현함으로써 기업은 LLM 결과물의 신뢰성을 크게 향상시켜 환각의 위험을 완화하고 전반적인 AI 시스템 성능을 개선할 수 있습니다.

모델 중심 접근 방식

4. LLM 미세 조정

미세 조정은 사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞게 조정하는 강력한 기술입니다. 이 과정에는 대상 애플리케이션과 관련된 더 작고 신중하게 선별된 데이터 세트에 대해 LLM을 추가로 학습시키는 작업이 포함됩니다. 미세 조정을 통해 모델의 출력을 도메인별 지식 및 용어에 맞춰 조정함으로써 환각을 크게 줄일 수 있습니다.

미세 조정의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 전문 분야의 정확도 향상

• 산업별 전문 용어에 대한 이해도 향상

• 관련성이 없거나 부정확한 정보 생성 가능성 감소

예를 들어, 법률 문서 및 판례 모음에 대해 미세 조정된 법률 AI 비서는 법률 질의에 답변할 때 착각할 가능성이 적어 법률 영역에서 신뢰성과 유용성이 향상됩니다.

5. 사용자 지정 LLM 구축

상당한 리소스와 특정 요구 사항이 있는 조직의 경우 처음부터 맞춤형 대규모 언어 모델을 구축하는 것이 환각을 완화하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 학습 데이터, 모델 아키텍처 및 학습 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

장점 사용자 지정 LLM 포함:

• 비즈니스 요구 사항에 맞춘 맞춤형 지식창고

• 관련성이 없거나 부정확한 정보를 통합할 위험 감소

• 모델의 동작 및 출력에 대한 제어력 향상

이 접근 방식에는 상당한 계산 리소스와 전문 지식이 필요하지만, 의도된 작동 영역 내에서 매우 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

6. 고급 프롬프트 기법

정교한 프롬프트 기술은 언어 모델이 보다 정확하고 일관된 텍스트를 생성하도록 안내하여 환각을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이러한 방법은 AI 시스템에서 보다 신뢰할 수 있는 출력을 이끌어내는 방식으로 입력을 구조화하는 데 도움이 됩니다.

몇 가지 효과적인 프롬프트 기법에는 다음이 포함됩니다:

• 생각의 연쇄 프롬프트: 단계별 추론 장려

• 단발성 학습: 모델의 응답을 안내하는 예제 제공

개발자는 프롬프트를 신중하게 제작함으로써 LLM 생성 콘텐츠의 사실 정확도와 관련성을 크게 개선하여 환각 발생을 최소화할 수 있습니다.

프로세스 및 감독 접근 방식

7. 문맥 이해도 향상

대화 전반에 걸쳐 맥락을 유지하는 LLM의 능력을 향상시키면 환각을 크게 줄일 수 있습니다. 여기에는 모델이 확장된 대화나 복잡한 작업에서 관련 정보를 추적하고 활용하는 데 도움이 되는 기술을 구현하는 것이 포함됩니다.

주요 전략은 다음과 같습니다:

• 핵심 참조 해상도: 모델에서 관련 엔터티 식별 및 연결 지원

• 대화 내역 추적: 이전 교환에 대한 고려 보장

• 고급 컨텍스트 모델링: 모델이 관련 정보에 집중할 수 있도록 지원

이러한 기술은 LLM이 일관성과 일관성을 유지하여 모순되거나 관련 없는 정보를 생성할 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

8. 인간 감독 및 AI 감사

사람의 감독을 구현하고 정기적인 AI 감사를 실시하는 것은 LLM 결과물에서 환각을 식별하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 이 접근 방식은 인간의 전문 지식과 AI 기능을 결합하여 최고 수준의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

효과적인 감독 관행에는 다음이 포함됩니다:

• 도메인 전문가에 의한 AI 생성 콘텐츠 정기 검토

• 피드백 루프를 구현하여 모델 성능 개선하기

• 환각의 패턴을 파악하기 위한 철저한 감사 실시

AI 프로세스에 사람의 개입을 유지함으로써 조직은 눈에 띄지 않을 수 있는 오류를 발견하고 수정하여 AI 시스템의 전반적인 신뢰성을 높일 수 있습니다.

9. 책임감 있는 AI 개발 관행

책임감 있는 AI 개발 관행을 채택하는 것은 환각에 덜 취약한 LLM을 만드는 데 필수적입니다. 이 접근 방식은 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 윤리적 고려 사항, 투명성, 책임성을 강조합니다.

책임감 있는 AI 개발의 주요 측면은 다음과 같습니다:

• 공정성 및 편향되지 않은 학습 데이터 우선순위 지정

• 강력한 테스트 및 검증 프로세스 구현

• AI 의사 결정 프로세스의 투명성 보장

이러한 원칙을 준수함으로써 조직은 더 안정적이고 신뢰할 수 있으며 유해하거나 오해의 소지가 있는 결과물을 생성할 가능성이 적은 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.

10. 강화 학습

강화 학습은 LLM의 환각을 완화할 수 있는 유망한 접근 방식입니다. 이 기법은 보상과 벌칙 시스템을 통해 모델을 훈련시켜 원하는 행동을 장려하고 원치 않는 행동을 억제합니다.

환각 완화에 있어 강화 학습의 이점:

• 특정 정확도 목표에 맞게 모델 출력 조정하기

• 모델의 자체 수정 기능 향상

• 생성된 텍스트의 전반적인 품질과 신뢰성 향상

개발자는 강화 학습 기법을 구현하여 환각을 피하고 사실에 입각한 정확한 콘텐츠를 제작하는 데 더욱 능숙한 LLM을 만들 수 있습니다.

이러한 모델 중심 및 프로세스 지향 접근 방식은 대규모 언어 모델에서 환각을 완화하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이러한 전략을 앞서 설명한 데이터 중심 접근 방식과 결합함으로써 조직은 AI 시스템의 신뢰성과 정확성을 크게 향상시켜 더욱 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 애플리케이션을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

효과적인 환각 완화 전략 구현하기

대규모 언어 모델에서 환각을 완화하는 10가지 방법을 살펴보았듯이, 이 문제를 해결하는 것이 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 매우 중요하다는 것은 분명합니다. 성공의 열쇠는 특정 요구 사항과 리소스에 맞게 이러한 전략을 신중하게 구현하는 데 있습니다. 올바른 접근 방식을 선택할 때는 고유한 요구 사항과 직면하고 있는 환각의 유형을 고려해야 합니다. 학습 데이터 품질 개선과 같은 일부 전략은 간단하게 채택할 수 있는 반면, 맞춤형 LLM 구축과 같은 전략은 상당한 투자가 필요할 수 있습니다.

효과와 리소스 요구 사항의 균형을 맞추는 것은 필수적입니다. 여러 전략을 조합하여 최적의 솔루션을 제공하는 경우가 많기 때문에 제약 조건을 관리하면서 여러 접근 방식을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, RAG와 고급 프롬프트 기술을 결합하면 대규모 모델 재교육 없이도 상당한 개선 효과를 얻을 수 있습니다.

인공 지능이 계속 발전함에 따라 환각을 완화하는 방법도 발전할 것입니다. 최신 개발 동향에 대한 정보를 파악하고 접근 방식을 지속적으로 개선함으로써 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 최전선에서 유지할 수 있습니다. 목표는 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 사용자가 신뢰하고 신뢰할 수 있는 LLM 결과물을 생성하여 다양한 산업 분야에서 보다 효과적이고 책임감 있는 AI 애플리케이션의 기반을 마련하는 것임을 잊지 마세요.

LLM 환각을 완화하는 데 도움이 필요하다면 주저하지 말고 Skim AI에 문의하세요.