할루시네이션의 정의
생성형 AI가 포함된 대규모 언어 모델(LLM)이 정교해짐에 따라 인공지능 모델이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 생성할 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 할루시네이션은 AI 모델이 정확하지 않거나 사실이 아닌 조작된 정보를 생성하는 것을 의미합니다. 또한 할루시네이션은 고객 서비스나 금융, 법적 의사 결정 및 의료 진단을 포함한 광범위한 응용 분야에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
할루시네이션은 AI 모델이 알려진 사실에 의해 지원되지 않는 출력을 생성할 때 발생합니다. 이는 학습 데이터의 오류나 부적절성, 모델 자체의 편향으로 인해 발생합니다. 많은 전문가는 할루시네이션의 위험을 완화하기 위해 여러 접근 방식을 모색하고 있습니다. 할루시네이션의 예방 방법의 하나는 응답 길이를 제한하거나 모델이 알려진 사실의 영역 내에 머물도록 요구하는 등 모델의 출력에 제약을 도입하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 RLHF와 같이 인간의 피드백을 통합하여 오류나 잘못된 정보를 표시하고 수정할 수 있도록 하는 것입니다. AI 모델의 투명성은 특히 의사결정 프로세스에 있어 중요한 요소입니다. 이러한 프로세스를 투명하게 만들면 할루시네이션으로 이어질 수 있는 오류나 편견을 발견하기 쉬워집니다.
할루시네이션 해결 솔루션은 도움이 될 순 있지만 그렇다고 완전히 안전한 것은 아닙니다. AI 모델이 점점 더 복잡해지고 기능이 향상됨에 따라 새로운 문제가 나타날 가능성이 커집니다. 할루시네이션 문제를 해결하는 데 주의를 기울이고 선제적으로 대처함으로써 잠재적인 위험을 최소화하고 생성형 AI의 장점을 구현할 수 있습니다.
AI 분야가 발전함에 따라 연구원, 개발자 및 정책 입안자가 협력하여 새로운 할루시네이션 문제를 해결하고 인공지능 기술이 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 해야 합니다. 그렇게 함으로써 우리는 할루시네이션의 피해 가능성을 낮추고 AI 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
할루시네이션의 원인
- 편향되거나 불충분한 학습 데이터: AI 모델은 학습 데이터에 따라 그 성능이 결정됩니다. 학습 데이터가 편향되거나 불충분한 경우, AI 모델은 액세스할 수 있는 데이터에 대한 제한된 이해를 바탕으로 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 편견과 잘못된 정보가 만연한 오픈 데이터를 통해 학습되었을 때 특히 위험할 수 있습니다.
- 과적합: AI 모델이 과적합 되면 학습 데이터에 구체적이고 새 데이터에 일반화되지 않는 출력을 생성하게 될 수 있습니다. 이것은 할루시네이션을 일으키거나 관련 없는 출력을 생성하는 인공지능 모델로 이어질 수 있습니다.
- 맥락 이해 부족: 맥락에 대한 이해가 부족한 AI 모델은 맥락에서 벗어나거나 관련 없는 결과를 생성할 수 있습니다. 이에 따라 인공지능 모델이 할루시네이션이나 무의미한 출력을 생성할 수 있습니다.
- 제한된 도메인 지식: 도메인이나 작업을 위해 설계된 AI 모델은 해당 도메인이나 작업 외부의 입력이 제공될 때 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이는 관련 출력을 생성하는 데 필요한 지식이나 맥락이 부족하기 때문입니다. 인공지능 모델이 다른 언어를 제한적으로 이해할 때에도 할루시네이션이 나타날 수 있습니다. AI 모델이 여러 언어로 된 어휘 데이터셋에 대해 학습될 수는 있지만, 문화적 맥락과 역사 및 이해의 부족으로 오류가 나타날 수 있죠.
- 적대적 공격(Adversarial attacks): 인공지능 모델 개선을 목표로 모델을 “파괴”하기 위해 팀을 구성하는 레드팀과 달리 AI 모델도 적대적 공격에 취약할 수 있습니다. 악의적인 행위자가 의도적으로 AI 모델에 대한 입력을 조작하면 잘못되거나 악의적인 출력이 생성될 수 있습니다.
- 모델 아키텍처: AI 모델의 아키텍처는 할루시네이션의 감수성에 영향을 미칠 수 있습니다. 레이어 또는 매개변수가 더 많은 인공지능 모델은 복잡성 증가로 인해 할루시네이션을 일으키는 경향이 높게 나타납니다.
이러한 할루시네이션의 주요 원인을 제거함으로써 AI 모델은 정확하고 관련성 있는 출력을 생성하도록 설계 및 학습되어 할루시네이션 생성 위험을 최소화할 수 있습니다.
에펜의 할루시네이션 대응
챗GPT AI 모델에서 할루시네이션을 방지하려면 다양한 솔루션과 전략을 통합하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 새로운 방법과 기술을 탐구함으로써 연구자들은 AI 모델이 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 도울 수 있습니다.
생성형 AI 모델에서의 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 매우 중요합니다. 저희 에펜은 데이터 서비스를 제공하는 전략적 AI 파트너로서 할루시네이션의 위험을 최소화하고 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 솔루션을 개발했습니다.
할루시네이션 방지를 위한 고품질 학습 데이터
에펜이 할루시네이션 문제를 해결하는 주요 방법의 하나는 AI 모델에 대한 다양한 고품질 학습 데이터를 제공하는 것입니다. 다양한 학습 데이터를 사용함으로써 AI 모델이 여러 가지 상황과 시나리오에 노출되도록 하고 모델이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 생성하는 것을 방지할 수 있습니다.
저희 에펜은 고품질 학습 데이터를 제공하는 것 외에도 AI 모델에서 의사 결정 프로세스의 문맥을 개선하는 데 도움이 되는 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 솔루션 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 주어진 입력의 문맥을 분석하고 모델에 추가 정보를 제공하는 것입니다.
예를 들어 고객 서비스 챗봇이 사용자로부터 질문을 받으면 명명 엔티티 인식 또는 감성 분석과 같은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 모델 효율성을 향상할 수 있습니다. 이를 통해 질문의 맥락을 분석하고 사용자의 이력이나 선호도 및 챗봇과의 과거 상호 작용에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. 추가 정보는 할루시네이션에 대한 위험을 최소화하면서 모델이 보다 정확하고 적절한 응답을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
할루시네이션과 RLHF
생성형 AI 모델에서 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 에펜이 제공하는 또 다른 혁신적인 솔루션은 바로 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 사용하는 것입니다. RLHF는 인간의 선호도와 피드백을 기반으로 한 보상 모델을 개발하는 것과 관련이 있습니다. 이 보상 모델은 언어 모델을 유용하고 정직하며 무해한 결과로 조정하는 데 사용됩니다.
환자를 진단하고 치료하는 데 도움이 되는 LLM을 개발하려는 의료 기관에서는 저희 에펜의 human-in-the-loop 시스템을 통해 모델을 훈련하고 검증할 수 있습니다. 의사나 간호사와 같은 전문가는 모델 출력을 검토하고 출력이 정확한지 혹은 환자의 증상이나 병력과 관련이 있는지에 대한 피드백을 제공합니다. 그런 다음 이 피드백을 사용하여 모델 동작의 정확도를 개선할 수 있습니다. 이 과정에는 모델이 질문에 확실하게 대답할 수 없다고 말하는 방법을 배우는 것도 포함됩니다. 또한 에펜의 언어학자와 언어 전문가팀은 모델에 문맥과 도메인 지식을 제공하여 의학 용어를 잘 이해하고 더 관련성 높은 출력을 생성하도록 도울 수 있습니다.
단순히 감독을 제공하는 것 외에도 인간은 모델에 대한 피드백과 수정 입력을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 여기에는 모델의 출력을 모니터링하고 부정확하거나 부적절한 응답에 플래그를 지정하고 시간이 지남에 따라 모델이 학습하고 개선하는 데 도움이 되는 수정 피드백을 제공하는 것이 포함됩니다.
할루시네이션에 human-in-the-loop를 사용하면 의료 기관은 의료 전문가가 환자를 진단하고 치료하는 데 도움을 주고 정확하고 신뢰할 수 있는 LLM을 개발할 수 있습니다. 또한 모델은 새로운 데이터와 피드백을 기반으로 지속해서 업데이트되고 개선되어 정확하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 이것은 궁극적으로 환자 결과를 개선하고 의료 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 합니다.
설명 가능성과 해석 가능성
에펜은 AI 모델의 설명 가능성과 해석 가능성을 개선하여 할루시네이션을 예방하고 모델 출력이 투명하고 이해할 수 있도록 하는 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다.
예를 들어 법적 의사 결정 애플리케이션에서 AI 모델을 사용하여 과거 사례 데이터를 기반으로 잠재적인 법적 주장이나 결정을 생성할 수 있습니다. 하지만 모델의 의사 결정 프로세스는 모델 출력을 투명하고 이해하기 쉽게 하기 위해 자연어와 시각화를 사용하여 설명할 수 있으며 이는 인간 전문가가 모델의 출력을 이해하고 평가하는 데 도움이 됩니다.
에펜은 아래와 같이 생성형 AI 모델에서 할루시네이션 문제를 해결하는 데 도움이 되는 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
- 고품질 학습 데이터 제공
- 의사 결정 프로세스의 문맥 개선
- 사람의 피드백과 함께 강화 학습 사용
- AI 모델의 설명 가능성과 해석 가능성 개선함
이를 통해 저희 에펜는 AI 모델이 책임감 있고 윤리적인 방식으로 사용되도록 보장할 수 있습니다. AI와 머신러닝 전문 지식을 갖춘 저희 에펜은 기업과 조직이 할루시네이션의 위험을 최소화하고 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있도록 지원합니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 저희는 이 흥미진진한 분야의 도전과 기회를 해결하기 위해 새롭고 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 앞장설 것입니다.
할루시네이션을 줄이기 위한 방법이 더 궁금하시다면 지금 바로 문의하세요!
