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Dev.toAI/ML
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Adversarial Layer 도입을 통한 93.9%의 환각 탐지 신호 확보
184 MCP installs and a 93.9% adversarial signal GPT-4o can't replicate
AI 요약
Context
단일 LLM 기반의 사실 검증은 정답 확인에만 치중하여 누락된 반증 사례를 발견하지 못하는 한계 존재. 단순 정확도 중심의 벤치마크보다 Hallucination으로 인한 오작동 비용을 줄이는 검증 레이어의 필요성 증대.
Technical Solution
- Gemma를 통한 원문 Claim의 Atomic Claims 분해 및 구조화
- Sonar, Sonar Pro, Adversarial, Gemma 4의 4개 소스 Parallel Fan-out 구조 설계
- 의도적으로 반대 증거만 찾는 Adversarial Prompting을 통한 반증 신호 강제 추출
- 다수 소스의 결과물을 통합하여 Confidence Calibration을 수행하는 합의 메커니즘 적용
- 단순 정답 여부가 아닌 Confidence Score 기반의 분기 처리를 위한 검증 레이어 구축
- Decixa API 연동을 통한 Intent 기반의 Dynamic Endpoint Routing 구현
실천 포인트
- LLM 검증 파이프라인 구축 시 의도적으로 반대 의견을 생성하는 Adversarial Agent를 포함했는가 - 단순 결과값이 아닌 Confidence Score의 분포(Gap)를 분석하여 신뢰도를 정량화했는가 - 서비스 발견을 위해 고정 URL이 아닌 Intent 기반의 Discovery Infrastructure를 활용하고 있는가