단일 모델 의존 탈피를 통한 LLM Hallucination 및 신뢰성 문제 해결

Context

LLM의 Capability 향상에 비례해 Hallucination의 설득력이 증가하는 Alignment-capability Crossover 현상 발생. 벤치마크 점수 상승에도 불구하고 실무에서 잘못된 추론을 정당화하며 개발 생산성을 저해하는 신뢰성 한계 노출.

Technical Solution

• Builder-Challenger 분리 구조를 통한 Adversarial Model Challenge 워크플로우 설계
• 서로 다른 모델 또는 독립된 Session을 사용하여 상호 간 Context 공유를 원천 차단함으로써 확증 편향 제거
• Builder 모델이 구현한 결과물을 Challenger 모델이 요구사항 명세 기반으로 비판적 검토를 수행하는 Skeptical Review 로직 적용
• 단순 정오 판단이 아닌 Critical Issue, Questionable Decision, Inconsistency 등으로 구분한 심각도 기반 분류 체계 도입
• CI/CD 파이프라인 내 GitHub Action 등을 활용한 정적 분석 및 매니페스트 비교 자동화를 통한 구조적 드리프트 방지