LLM에 환각 현상의 원인과 해결책 대규모언어모델 Large Language Model RAG 챗GPT

최근 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 발전과 함께, 이들 모델이 생성하는 텍스트에서 나타나는 '환각 현상'이 주목받고 있습니다. 환각 현상은 모델이 사실과 다른 정보를 생성하는 현상을 의미하며, 이는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있는 위험이 있습니다. 본 글에서는 LLM의 환각 현상에 대한 상세한 설명과 함께, 이를 해결하기 위한 방법으로 정보 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기법을 소개하겠습니다.

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1. LLM의 환각 현상

LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 때때로 사실과 다른 정보를 생성하는 환각 현상을 보입니다. 예를 들어, 사용자가 특정 질문을 했을 때, 모델이 실제로 존재하지 않는 사실이나 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 현상은 모델이 학습한 데이터의 편향성, 불완전성, 또는 특정 맥락을 잘못 이해했을 때 발생합니다.

환각 현상은 특히 의료, 법률, 기술 등과 같은 분야에서 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 사용자가 잘못된 정보를 바탕으로 결정을 내릴 경우, 이는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

2. 해결방법

환각 현상을 해결하기 위한 한 가지 방법으로 RAG( Retrieval-Augmented Generation) 기법이 있습니다. RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 접근 방식으로, 모델이 생성하는 텍스트의 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다.
RAG는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 정보 검색: 사용자의 질문에 대해 관련된 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 검색합니다.
- 정보 통합: 검색된 정보를 바탕으로 모델이 텍스트를 생성합니다. 이 과정에서 모델은 검색된 정보를 참고하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
이러한 방식은 모델이 단순히 학습한 데이터에 의존하는 것이 아니라, 실시간으로 정보를 검색하여 활용함으로써 환각 현상을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

*. 참고문헌

1. Brown, T. B., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." Proceedings of the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).
2. Lewis, P., et al. (2020). "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks." Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020).
3. Zhang, Y., et al. (2021). "Understanding and Reducing the Hallucination of Language Models." Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2021).

*뤼튼AI 사용하여 초안을 작성했어요.

감사합니다.