LLM 환각의 신비 해결: 원인, 영향 및 완화 전략

대규모 언어 모델(LLM)의 환각은 사실이나 맥락적 논리에서 벗어난 출력을 말합니다. 이는 사소한 불일치에서부터 완전히 허구적이거나 모순된 진술에 이르기까지 다양할 수 있습니다. 환각은 다음과 같은 다양한 수준에서 분류될 수 있습니다:

1. 문장 모순: LLM이 이전 문장과 모순되는 문장을 생성할 때.
2. 프롬프트 모순: 생성된 문장이 원래 프롬프트와 모순될 때.
3. 사실적 모순: LLM이 사실적으로 잘못된 정보를 제공할 때.
4. 무의미하거나 관련 없는 정보: LLM이 맥락과 관련 없는 정보를 포함할 때.

LLM의 환각 원인은 완전히 명확하지 않지만, 다음과 같은 요인에 기인할 수 있습니다:

1. 데이터 품질: LLM은 잡음, 오류, 편향 또는 불일치가 포함된 대규모 텍스트 코퍼스로 학습됩니다.
2. 생성 방법: 빔 서치, 샘플링 또는 강화 학습과 같은 LLM의 텍스트 생성 기술은 편향과 트레이드오프를 초래할 수 있습니다.
3. 입력 맥락: 모호하거나 일관성 없거나 모순된 입력 프롬프트는 LLM을 혼란스럽게 하거나 오도할 수 있습니다.

LLM 출력의 환각을 최소화하기 위해 사용자는 다음과 같은 전략을 활용할 수 있습니다:

1. 명확하고 구체적인 프롬프트 제공: 입력 프롬프트가 더 정확하고 자세할수록 LLM이 관련성 있고 정확한 출력을 생성할 가능성이 높습니다.
2. 능동적 완화 전략 활용: LLM의 매개변수, 예를 들어 온도 설정을 조정하여 출력의 무작위성과 다양성을 제어할 수 있습니다.
3. 다중 샷 프롬팅 사용: 원하는 출력 형식 또는 맥락의 여러 예를 LLM에 제공하여 패턴 또는 맥락을 더 효과적으로 인식하도록 할 수 있습니다.

환각의 원인을 이해하고 이러한 전략을 적용함으로써 사용자는 LLM의 진정한 잠재력을 활용하면서 예기치 않고 부정확한 출력의 발생을 줄일 수 있습니다.