대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 놀라운 능력을 가지고 있지만 때때로 '환각'이라고 하는 사실과 다르거나 무의미한 결과물을 생성하기도 합니다. LLM에서 환각이란 모델이 실제 데이터나 유효한 정보를 반영하지 않는 콘텐츠를 생성하는 상황을 말합니다. 효과적인 AI 배포를 위해서는 환각을 이해하고 관리하는 것이 중요합니다.
확률적 특성: LLM은 확률에 따라 텍스트를 생성합니다. 이 본질적으로 불확실한 프로세스는 때때로 '지어내기'와 같이 상상력이 풍부하지만 부정확한 결과를 낳을 수 있습니다.
복잡한 쿼리: 복잡하거나 모호한 질문에 직면했을 때, LLM은 그럴듯하지만 잘못된 정보를 보간하거나 생성하여 공백을 메울 수 있습니다.
환각은 잘못된 생성 결과와 관련이 있지만, 편향된 데이터 집합으로 인한 시스템 오류와 관련된 AI의 편향과는 다릅니다. 편향성이 AI 시스템에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 AI의 편향성을 참조하세요.
이러한 어려움에도 불구하고 GPT-3 용어집에서 살펴본 GPT-3와 같은 LLM은 챗봇, 콘텐츠 제작 등 다양한 애플리케이션에 고급 기능을 제공하며, 일반적으로 문맥 이해가 가끔씩 발생하는 착각을 보완합니다. 실제 배포를 위한 챗봇 애플리케이션을 살펴보세요.
검색 증강 세대(RAG): 외부 데이터를 활용하여 모델이 응답을 개선하여 환각을 줄입니다. RAG 기법에 대해 자세히 알아보세요.
미세 조정: 특정 데이터 집합으로 모델을 조정하면 정확도가 향상됩니다. 미세 조정 방법에서 자세히 알아보세요.
인간 감독: 휴먼 인 더 루프 접근 방식을 통합하면 의료 분야의 AI에서 설명한 것처럼 의료와 같은 분야에서 중요한 단계인 AI 결과물을 검증할 수 있습니다.
고객 지원: Microsoft Copilot에서 사용하는 것과 같은 AI 챗봇은 가끔 부정확한 정보를 제공하여 착각을 일으키기 때문에 지속적인 교육과 개선이 필요합니다.
콘텐츠 생성: 인공지능이 생성한 뉴스 보도는 충분한 맥락이나 데이터 정확도 없이 내러티브를 구성하기 때문에 존재하지 않는 사실을 포함할 수 있습니다.
환각은 특히 잘못된 정보가 중대한 영향을 미칠 수 있는 애플리케이션에서 윤리적 문제를 제기합니다. AI 윤리와 책임성을 보장하는 것은 필수적이며, 이는 AI 윤리에서 자세히 살펴볼 주제입니다.
AI가 계속 발전함에 따라 LLM의 정확도와 신뢰도를 개선하려는 노력은 산업 전반의 애플리케이션을 강화하는 동시에 착각을 최소화할 것입니다. 고급 외부 검증 방법과 더욱 강력한 학습 데이터 세트의 통합이 차세대 LLM을 정의하게 될 것입니다.
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