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Dev.toAI/ML
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Deterministic Penalty 기반의 하이브리드 AI 신뢰 검증 시스템 구축
We Built an Agent That Flags Fake Internships #kryx
AI 요약
Context
LLM의 확률적 추론에만 의존한 사기 탐지 시, 전문적인 마케팅 문구에 의한 오탐지 가능성 존재. 표면적인 전문성보다 실질적인 행동 패턴 분석을 통한 신뢰도 측정 체계 필요.
Technical Solution
- LLaMA 3 70B 모델에 Deterministic Penalty 로직을 결합한 하이브리드 스코어링 설계
- 선입금 요구 시 Legitimacy Score를 30점 이하로 강제 제한하는 Hard Constraint 적용
- 분석 지표를 Financial, Digital, Recruitment, Marketing 4개 Pillar로 세분화한 Structured Prompting 도입
- 단순 결과값이 아닌 Positive/Negative Indicator 및 Category Breakdown을 제공하는 Explainable AI 구조 설계
- Express.js 및 Multer 기반의 파이프라인을 통해 이미지, URL, 텍스트 등 다각적 입력 데이터 처리
실천 포인트
- LLM 기반 신뢰 시스템 설계 시 결정론적 제약 조건(Hard Constraints)을 결합하여 엣지 케이스 제어 - 포괄적인 질문 대신 평가 항목을 세분화한 구조적 프롬프트를 통해 출력 일관성 확보 - 최종 결과값과 더불어 근거가 되는 추론 과정(Reasoning)을 노출하여 사용자 신뢰도 향상