AI 환각은 AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)이 사실인 것처럼 보이지만 입력과 부정확하거나 관련이 없는 정보를 생성하는 경우를 의미합니다. 이러한 현상은 허위 정보 또는 오해의 소지가 있는 정보의 유포로 이어질 수 있으므로 심각한 문제를 야기합니다.
이러한 환각은 무작위 오류가 아니지만 종종 다음과 같은 결과로 인해 발생합니다.
- 모델을 훈련시키는 데이터의 복잡한 상호 작용,
- 모델의 디자인은,
- 모델이 프롬프트를 해석하는 방법.
따라서 AI 환각을 해결하는 것은 AI 시스템의 신뢰성과 신뢰성에 매우 중요합니다. 이는 정확성과 사실적 정확성이 필요한 애플리케이션에 필수적입니다. 이것을 더 자세히 이해합시다.
AI 환각의 원인
AI 환각은 다음과 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.
열악한 훈련 데이터로 인한 AI의 잘못된 해석
훈련 데이터의 품질, 다양성 및 대표성은 AI 모델이 입력을 해석하고 응답하는 방식에 영향을 미칩니다. 부적절하거나 편향된 훈련 데이터로 인해 AI 모델이 허위 또는 오해의 소지가 있는 출력을 생성할 수 있습니다. 올바른 훈련 데이터를 선택하는 것이 중요합니다 모델이 주제에 대해 균형있고 포괄적인 이해를 갖도록 보장합니다.
과적합으로 인한 기계 학습 오류
AI 모델이 제한된 데이터 세트에 대해 훈련될 때 과잉 맞춤이 발생합니다. 이는 모델이 일반화하는 방법을 학습하는 대신 특정 입력과 출력을 기억하게 만듭니다. 이러한 일반화가 부족하면 모델이 새로운 데이터를 접할 때 환각을 일으킬 수 있습니다.
숙어나 속어에 대한 AI 해석 오류
AI 모델은 훈련 데이터에서 접하지 못한 관용어나 속어 표현으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 익숙하지 않음은 AI 출력 이상으로 이어질 수 있습니다.
적대적 공격으로 인한 AI 데이터 왜곡
AI를 오도하거나 혼란스럽게 하기 위해 의도적으로 설계된 프롬프트를 포함하는 적대적 공격은 환각을 유발할 수 있습니다. 이러한 공격은 모델의 설계 및 교육 취약점을 악용합니다.
잘못된 프롬프트 엔지니어링
AI 모델에 프롬프트를 구성하고 제시하는 방법은 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 모호하거나 모호한 프롬프트로 인해 모델이 환각을 느끼거나 관련이 없거나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 반대로, 명확한 맥락과 방향을 제공하는 잘 구성된 프롬프트는 모델이 보다 정확하고 관련성이 높은 응답을 생성하도록 안내할 수 있습니다.
AI 환각을 줄이는 기술
AI 모델, 특히 대규모 언어 모델에서 환각을 줄이는 데는 다음과 같은 기술 전략의 조합이 필요합니다.
모델 매개변수 조정
온도 매개변수를 0으로 설정하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 온도는 모델 반응 생성의 무작위성을 제어합니다. 온도가 낮다는 것은 모델이 보다 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 출력을 위해 가장 가능성이 높은 단어와 구문을 선택할 수 있음을 의미합니다. 이러한 조정은 사실적 정확성과 일관성이 필요한 작업에 특히 유용합니다.
외부 기술 자료
검증을 위해 외부 데이터 소스를 활용하면 생성 오류를 크게 줄일 수 있습니다. 모델에 검증된 최신 정보를 제공하여 응답을 생성할 때 이 외부 데이터를 참조할 수 있습니다. 이 접근 방식은 순수한 생성 문제를 제공된 데이터에 기반한 보다 간단한 검색 또는 요약 작업으로 변환합니다.
Perplexity.ai 및 You.com과 같은 도구는 LLM 출력을 다음과 같이 합성하여 이 방법의 효율성을 보여줍니다. 다양한 데이터 외부 소스에서 검색됨.
도메인별 데이터를 사용한 미세 조정
영역별 데이터를 사용한 훈련 모델은 정확성을 높이고 환각을 줄입니다. 이 프로세스는 특정 분야 또는 주제와 관련된 패턴 및 예제에 모델을 노출시킵니다. 이렇게 하면 출력을 대상 도메인에 맞출 수 있습니다.
이러한 미세 조정을 통해 모델은 상황에 맞게 보다 적절하고 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 의학, 법률 또는 금융과 같은 전문 응용 분야에 필수적입니다.
신속한 엔지니어링
프롬프트의 디자인은 환각을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 명확하고 상황에 맞는 프롬프트가 AI 모델을 더욱 효과적으로 안내합니다. AI의 오해와 모호성을 줄이고 모델이 적절하고 정확한 응답을 생성하도록 유도할 수 있습니다.
필요한 정보를 명확하게 지정하고 필요한 컨텍스트를 제공하면 모델이 관련이 없거나 잘못된 출력을 생성할 가능성이 줄어듭니다.
환각 완화를 위한 고급 전략
다음과 같은 세 가지 고급 방법을 활용하여 대규모 언어 모델에서 AI 환각을 줄일 수 있습니다.
검색 증강 생성(RAG)
이 방법은 LLM의 생성 기능을 지식 기반 역할을 하는 벡터 데이터베이스와 결합합니다. 쿼리가 입력되면 모델은 이를 의미론적 벡터로 변환하고 유사한 벡터를 가진 문서를 검색합니다.
그런 다음 LLM은 이러한 문서와 원래 쿼리를 사용하여 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. RAG는 기본적으로 LLM에 다음과 같은 형태를 제공합니다. 장기 기억. 이를 통해 LLM은 외부 데이터에 액세스하고 통합할 수 있습니다.
일련의 사고를 통한 추론
LLM은 변환기의 발전으로 단어 예측, 정보 요약, 데이터 추출과 같은 작업에 탁월합니다. 그들은 또한 계획과 복잡한 추론에도 참여할 수 있습니다.
일련의 사고방식 프롬프트는 LLM이 다단계 문제를 보다 관리하기 쉬운 단계로 나누는 데 도움이 됩니다. 복잡한 추론 작업을 해결하는 능력이 향상됩니다. 이 방법은 LLM이 활용할 수 있는 추가 컨텍스트와 예제를 제공하는 벡터 데이터베이스의 예제를 통합함으로써 향상됩니다. 결과 답변은 정확하며 그 이유가 포함되어 있으며 향후 답변을 개선하기 위해 벡터 데이터베이스에 추가로 저장됩니다.
반복 쿼리
이 프로세스에는 LLM과 벡터 데이터베이스 간의 반복적인 상호 작용을 촉진하는 AI 에이전트가 포함됩니다. 에이전트는 질문으로 데이터베이스를 쿼리하고 검색된 유사한 질문을 기반으로 검색을 구체화한 다음 응답을 요약합니다.
요약된 답변이 만족스럽지 않으면 프로세스가 반복됩니다. FLARE(Forward-Looking Active Retrieval Generation)가 예시하는 이 방법은 여러 반복을 통해 쿼리와 응답을 점진적으로 개선하여 최종 답변의 품질을 향상시킵니다.
결론
AI 모델에서 환각을 극복하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 기술적 조정과 고급 추론 전략을 혼합해야 합니다. 완화 방법을 통합하면 AI 대응의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 전략은 AI 환각의 즉각적인 문제를 해결하고 미래에 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 위한 길을 열어줍니다.
