인공지능의 발전과 함께 대형 언어 모델(LLM)은 매우 유용한 도구가 되었습니다. 이러한 모델들은 다양한 주제와 영역에 대해 유창하고 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다. 하지만 때때로 할루시네이션이라는 현상을 보여주곤 합니다. 할루시네이션(환각)은 대형 언어 모델이 사실과는 다르거나 맥락적 논리에서 벗어난 답변을 제공하는 것을 의미합니다. 이번 글에서는 이러한 환각 현상의 원인과 그것을 최소화하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
대형 언어 모델의 할루시네이션(환각, hallucination) 원인과 해결 방법
1. 환각 현상 이해하기
환각은 대형 언어 모델의 출력이 사실이나 맥락적 논리와 다른 경우를 의미합니다. 이런 환각은 대부분 사소한 일관성 부족에서부터 완전히 허구의 내용이나 모순적인 내용에 이르기까지 다양하게 나타납니다.
환각은 다양한 수준에서 발생할 수 있습니다. 가장 단순한 형태는 문장 간의 모순입니다. 이는 언어 모델이 이전 문장과 모순되는 문장을 생성하는 경우를 말합니다. 예를 들어, "오늘 하늘은 파랗다."라는 문장 다음에 "오늘 하늘은 녹색이다."라고 하는 것과 같습니다.
다음으로는 프롬프트에 대한 모순이 있습니다. 이는 생성된 문장이 그것을 생성하는 데 사용된 프롬프트와 모순되는 경우를 의미합니다. 예를 들어, 언어 모델에게 음식점에 대한 긍정적인 리뷰를 쓰라고 요청했는데, "음식은 끔찍했고 서비스는 무례했다"라고 반환하는 경우입니다.
그 외에도 사실적인 모순, 무의미하거나 관련 없는 정보 기반의 환각 등이 있습니다. 이런 종류의 환각들은 모두 사용자가 원하는 결과를 얻는 것을 방해하며, 때로는 중요한 의사 결정에 문제를 일으킬 수 있습니다.
2. 환각의 원인 파악하기
환각이 발생하는 원인은 여러 가지입니다. 먼저, 대형 언어 모델은 수많은 텍스트 데이터를 기반으로 학습합니다. 이러한 데이터는 잡음, 오류, 편향, 불일치를 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 언어 모델이 위키백과와 네이버 지식인의 모든 내용을 스크래핑하여 학습한 경우, 그 모든 정보가 100% 정확할 것이라고 가정하기는 어렵습니다.
또한, 학습 데이터가 언어 모델이 생성해야 하는 모든 주제나 도메인을 포함하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 언어 모델은 검증할 수 없는 데이터를 일반화하려고 시도하며, 때로는 잘못된 정보를 생성하게 됩니다.
환각을 일으키는 또 다른 주요 원인은 생성 방법에 있습니다. 언어 모델은 텍스트를 생성하기 위해 빙 검색, 샘플링, 최대 가능도 추정, 강화 학습 등 다양한 방법을 사용합니다. 이러한 방법들은 유창성과 다양성, 일관성과 창의성, 정확성과 새로움 사이의 균형을 유지하는 데 중요한 역할을 하지만, 때로는 환각을 유발하는 원인이 될 수 있습니다.
마지막으로, 입력 컨텍스트도 환각을 일으키는 주요 원인 중 하나입니다. 컨텍스트는 ChatGPT에게 입력 프롬프트로 주어지는 정보를 의미합니다. 컨텍스트는 ChatGPT가 관련성 있는 정확한 출력을 생성하는 데 도움이 될 수 있지만, 불명확하거나 모순적일 경우 ChatGPT를 혼란스럽게 만들 수 있습니다.
3. 환각 최소화 방법
대형 언어 모델에서 환각을 최소화하는 방법 중 하나는 시스템에 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하는 것입니다. 프롬프트가 더 정확하고 자세할수록, ChatGPT나 Bard가 더욱 관련성이 높고, 무엇보다도 정확한 출력을 생성하는 경향이 있습니다.
예를 들어, "세계 2차 대전에서 무슨 일이 일어났나요?"라는 대신, "세계 2차 대전의 주요 이벤트를 요약하고, 전쟁의 주요 원인이 된 핵심 국가들을 포함해 설명해 주세요."라고 요청하는 것이 더 좋습니다.
또한, 활성화된 완화 전략이 있습니다. 이는 ChatGPT나 Bard가 적절한 선에서 비판적인 고찰을 유지하도록 하는 것입니다. 예를 들어, ChatGPT가 '민감한' 주제에 대해 과도하게 일반화하거나 사실을 왜곡하는 것을 방지하게 됩니다.
다음으로는 ChatGPT의 훈련 과정을 개선하는 것입니다. 이는 맞춤형 학습 데이터, 직접 학습, 적응형 학습 등 다양한 전략을 포함할 수 있습니다. 이는 ChatGPT이 더 정확하고 효과적인 예측을 할 수 있도록 도와줍니다. (다만 이것은 일반 사용자가 할 수 없는 일입니다)
마지막으로, 유저 피드백을 모니터링하고 집계하여 환각 발생을 식별하고 이를 수정하는 과정이 있습니다. 이는 일관된 피드백을 통해 모델이 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 일관된 출력을 제공하도록 돕는 방법입니다.
4. 결론
대규모 언어 모델의 환각 현상은 불행히도 피할 수 없는 문제 중 하나입니다. 그러나 이 문제를 이해하고 그 원인을 파악함으로써, 개발자는 할루신레이션을 최소화하고 더 효과적인 AI 도구를 개발할 수 있을 뿐만 아니라, 더 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하여 언어 모델의 훈련을 개선하고 적극적인 사용자 피드백을 모니터링하고 활용하는 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 이러한 노력을 통해 대규모 언어 모델은 우리의 일상에서 더 유용하고 효과적인 도구로서 기여할 수 있을 것입니다.
오늘은 대형 언어 모델의 할루신에이션(환각) 원인과 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 사용자들이 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델을 사용할 때, 더 구체적이고 자세한 정보를 프롬프트 작성 시 제공함으로써 할루신에이션을 줄일 수 있습니다. 평소 ChatGPT를 많이 사용하시는 분들이라면 참고하시면 좋을 것 같습니다.
