거대 언어 모델(LLM)의 환각(Hallucination)

Question

거대 언어 모델(LLM)의 환각(Hallucination) 현상을 줄이고 최신 정보 정확도를 높이기 위한 검색 증강 생성의 작동 원리는 무엇인가요?

Answer 1

안녕하세요. 인태성 경제전문가입니다.

검색 증강 생성은 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부의

신뢰할 수 있는 데이터 베이스나 문서에서

관련 정보를 직접 검색해와 이를 바탕으로

답변을 만드는 작동 원리로 알고 있습니다 .

Answer 2

안녕하세요. 배현홍 경제전문가입니다.

과거엔 모델 하나만 작동하고 메모리자체가 한정되다보니 모든 저장창치가 한정되었으며 이를 검증하는 또 다른 모델이 없던게 환각의 문제였고 그리고 모르면 모른다고 이야기 하지 않는것이 문제였습니다

현재는 KV캐시로 이미 서로 언급된것과 오래된 기억저장창치를 불러올정도로 연산규모가 매우 커졌고 이를 추론하여 스스로 학습하고 불러오며 또한 몇개의 모델이 한쪽은 인터넷이나 리서치사이트를 들어가서 대답하려는 언어모델과 검증하는 단계를 거치며 또다른 모델은 잘못된 이야기를 하는지 간시를 하며 그리고 각각 출처를 밝혀서 이용자가 확인이 가능하면서 환각이나 스스로 검증할수 있는 상황으로 바뀐것입니다.

Answer 3

안녕하세요. 이대길 경제전문가입니다.

AI가 모르는 내용을 지어내지 않도록, 질문에 맞는 정확한 최신 정보를 먼저 인터넷이나 책에서 찾아본 뒤 그 내용을 바탕으로 똑똑하게 답해주는 방법이랍니다

Answer 4

안녕하세요. 김민준 경제전문가입니다.

검색 증강 생성은 거대 언어 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스나 검색엔진에서 관련 정보를 찾아 활용하는 기술입니다. 사용자의 질문을 분석해 관련 문서를 검색하고, 검색된 내용을 모델에 제공하여 답변의 근거로 활용하도록 합니다. 이를 통해 학습 이후 발생한 최신 정보도 반영할 수 있으며, 사실과 다른 내용을 생성한느 환각 현상을 줄이는데 도움이 됩니다.검색 결과의 정확성과 관련성이 중요하므로 신뢰할 수 있는 정보원을 확보하고 출처를 검증하는 과정이 필요합니다.

Answer 5

안녕하세요. 헤라아레스님.

검색 증강 생성, 즉 RAG는 거대 언어 모델이 학습된 기억만으로 답하지 않고, 질문과 관련된 외부 자료를 먼저 찾아 그 내용을 바탕으로 답하도록 하는 방식입니다.

사용자가 질문하면 시스템이 문서나 데이터베이스에서 관련성이 높은 자료를 검색합니다. 이후 해당 자료를 모델에 함께 제공하면 모델은 그 내용을 근거로 답변을 작성합니다.

이 방식의 장점은 두 가지입니다. 첫째, 모델이 없는 사실을 만들어내는 환각을 줄일 수 있습니다. 둘째, 뉴스나 법령, 기업 실적처럼 자주 바뀌는 최신 정보도 검색을 통해 반영할 수 있습니다.

다만 RAG를 사용한다고 오류가 완전히 없어지는 것은 아닙니다. 잘못된 자료를 검색하거나 모델이 자료를 잘못 해석하면 틀린 답이 나올 수 있습니다.

쉽게 말하면 RAG는 모델이 기억에만 의존하지 않고 필요한 자료를 직접 찾아보고 답하게 만드는 기술이라고 이해하시면 됩니다.

저의 답변이 도움이 되셨기를 희망합니다.