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Dev.toAI/ML
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LLM의 Next Token Prediction 구조적 결함으로 인한 AI Hallucination 분석
The Fatal Flaw of AI Hallucination: When LLMs Confidently Tell Lies
AI 요약
Context
LLM이 사실 관계와 무관하게 확률적으로 가장 그럴듯한 토큰을 생성하는 Next Token Predictor 구조로 설계됨에 따른 한계 발생. 지식 베이스가 아닌 패턴 인식 기반의 모델 특성으로 인해 고도로 정교하지만 사실과 다른 정보가 생성되는 현상 분석.
Technical Solution
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 도입을 통한 모델 외부의 신뢰 가능한 데이터 소스 기반 Grounding 구현
- LLM을 Database로 활용하는 설계를 배제하고 팩트 체크 전용 검증 레이어 구축
- 제품 레벨에서 모델의 Confidence Score를 측정하여 저신뢰 응답에 대한 자동 경고 UI 배치
- 특정 고유 명사, 날짜, 수치 등 Hallucination 빈도가 높은 패턴에 대한 Cross-verification 로직 설계
- 'I don't know' 응답 확률을 높이는 정렬(Alignment) 최적화를 통해 과잉 확신(Overconfidence) 제어
실천 포인트
- LLM 응답을 DB 쿼리 결과처럼 신뢰하지 않고 반드시 외부 검증 단계 포함 - RAG 아키텍처를 통해 생성 모델이 참조할 컨텍스트 범위를 명확히 제한 - 고유 명사와 숫자 데이터 생성 시 신뢰도 지표(Confidence Indicator) 출력 여부 검토 - 데이터 오염(Data Poisoning)을 통한 모델 조작 가능성을 고려한 입력 필터링 설계