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Dev.toAI/ML
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파라미터 스택 탈피, Modularity 기반 Hallucination 제로 구현
Brain-Inspired Decoupled LLM: Minimal MVP Launch | Fixing 4 Core Flaws: Bloat, Black Box, Amnesia, Hallucinations (LLM Thoughts IV)
AI 요약
Context
Transformer 아키텍처의 무분별한 파라미터 확장으로 인한 Bloat 및 Black Box 문제 발생. 단일 파라미터 공간 내에 서로 다른 기능이 혼재되어 발생하는 Hallucination과 Memory Loss 해결 필요.
Technical Solution
- Brain-inspired regional division 원리를 적용한 기능별 Decoupled 아키텍처 설계
- spaCy 기반 Syntactic Parsing 모듈을 통한 Entity-Attribute Binding의 명시적 분리
- LLM을 지식 저장소가 아닌 외부 메모리 데이터를 통합하는 Central Scheduler로 역할 제한
- JSON 파일 기반의 External Memory 구조를 도입하여 데이터 저장과 추론 로직을 완전 분리
- 정해진 문법 구조 기반의 데이터 추출을 통해 모델의 임의적 factual fabrication 원천 차단
- Pluggable Module 구조를 채택하여 필요에 따라 추론 엔진 및 생성 모듈을 확장하는 설계
실천 포인트
1. LLM의 Hallucination 억제를 위해 추론 대상 데이터를 외부 Structured Memory로 분리했는가
2. 모델의 역할을 지식 생성자가 아닌 데이터 통합 및 출력 스케줄러로 제한했는가
3. 복잡한 엔티티 관계 분석 시 LLM에 의존하지 않고 Syntactic Analysis 등 결정론적 모듈을 전처리로 배치했는가
4. 시스템 확장성을 위해 기능별 모듈이 서로 간섭 없이 독립적으로 동작하는 Pluggable 구조인가