피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
LLM의 생성적 특성으로 인한 Hallucination 원인 분석 및 검증 전략
Why Does AI Just... Make Stuff Up?
AI 요약
Context
LLM이 Database 기반의 Retrieval이 아닌 확률적 Next Token Prediction 방식으로 동작함에 따른 정보 왜곡 발생. 학습 데이터의 패턴 부족 시 '모름' 대신 그럴듯한 답변을 생성하는 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- Retrieval-based 접근이 아닌 확률적 Generation 기반의 텍스트 생성 메커니즘 채택
- 훈련 데이터의 패턴 밀도에 따른 답변 신뢰도 차이 발생 및 Niche Topic에서의 데이터 공백 보충을 위한 임의 생성
- Chain-of-Thought 유도를 통한 추론 과정의 가시화 및 논리적 Gap 식별
- Prompt Engineering을 통한 모델의 Cautious Generation 모드 전환 유도
- 고위험 영역(수치, 인용구, 최신 정보)에 대한 외부 검증 프로세스 필수 도입
실천 포인트
- 정량적 수치 및 외부 Citation 포함 여부 확인 후 독립적 교차 검증 수행 - 결과값만 요청하지 않고 Step-by-step Reasoning 과정을 요구하여 논리 결함 탐색 - 도메인 특화 데이터 부족 여부를 판단하기 위해 알려진 사실에 대한 Spot-check 선행 - LLM 출력을 최종 결과물이 아닌 Human-in-the-loop 기반의 초안(First Draft)으로 정의