LLM에서 할루시네이션을 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?

개요

Q. LLM에서 할루시네이션을 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?

A. RLHF, RAG 등의 방법으로 할루시네이션을 최소화할 수 있습니다.

 

내용

LLM에서 할루시네이션을 축소 및 최소화하는 방안은 아래와 같습니다.

 

1. RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습)

RLHF는 인간의 피드백을 기반으로 모델을 훈련하여 더 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 돕는 기법입니다. 인간이 모델의 출력을 검토하고 오류를 수정함으로써, 점진적으로 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 의료나 법률 등 높은 정확도가 요구되는 도메인에서 효과적입니다.

 

2. 검색 증강 생성(RAG)

RAG는 LLM의 생성 능력을 외부 데이터베이스와 결합하여 정확도를 높이는 방법입니다. 모델이 질문에 답변할 때 외부 데이터를 검색하고 이를 기반으로 응답을 생성하므로, 환각 현상을 줄이는 데 유용합니다. 이는 LLM이 "장기 기억"을 갖춘 것처럼 작동하게 만들어 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

 

3. 고품질 데이터 활용 및 미세 조정

모델의 학습 과정에서 고품질 데이터를 사용하면 다양한 상황에 대한 이해도를 높이고 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 특정 도메인에 특화된 데이터를 사용해 미세 조정을 수행하면 해당 분야에서 더욱 정확한 출력을 생성할 수 있습니다.

 

4. 프롬프트 엔지니어링

프롬프트를 명확하고 구체적으로 설계하면 모델이 보다 적절한 응답을 생성하도록 유도할 수 있습니다. "생각의 사슬(Chain of Thought)" 기법을 활용해 복잡한 문제를 단계별로 해결하도록 유도하면 정확도가 향상됩니다.

 

5. 온도 매개변수 조정

모델의 온도 매개변수를 낮추면 출력의 무작위성을 줄이고 가장 가능성이 높은 단어와 구문을 선택하게 됩니다. 이는 사실적 정확성과 일관성을 요구하는 작업에서 특히 효과적입니다.

 

6. 자기 검증 기법(CoVe)

모델이 자신의 답변을 검증 질문으로 나누어 체크하도록 하는 Chain-of-Verification(CoVe) 기법은 환각 문제를 줄이는 데 효과적입니다. 이를 통해 모델은 스스로 오류를 식별하고 수정할 수 있습니다.

 

7. 외부 데이터 소스 활용

모델이 최신 정보를 기반으로 응답을 생성하도록 외부 데이터 소스를 통합하면 환각 현상을 완화할 수 있습니다. 이는 특히 학습된 데이터 이후의 정보가 필요한 경우에 유용합니다.

 

8. 반복 쿼리 및 개선

FLARE(Forward-Looking Active Retrieval Generation)와 같은 반복 쿼리 방식은 모델과 벡터 데이터베이스 간의 상호작용을 통해 점진적으로 응답 품질을 개선하는 방법입니다.