대형언어모델(LLM)의 환각 현상 완화 전략

이 게시물은 LLM의 환각 현상 원인과 이를 완화하기 위한 최신 연구 기법을 분석합니다.

환각 현상의 주요 원인

• 학습 데이터의 오류와 편향
• 모델의 과도한 확신으로 인한 무조건 답변 경향
• 내부 검증 및 외부 정보 확인 기능 부재

주요 완화 전략

• 고품질 데이터 미세조정
• 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)
• 검색 증강 생성(RAG)
• 사후 필터링 및 자체 검증 메커니즘

논문 분석

• 강화 학습 파인튜닝(RFT)의 환각 세금 문제와 합성 불응답 데이터(SUM)를 통한 개선
• Explicit Knowledge Boundary Modeling(EKBM)으로 신뢰성 및 정확성 향상
• Chain-of-Thought 추론과 RAG 결합, 자기 일관성·자체 검증 적용으로 환각률 감소

결론

환각 문제 해결은 단순 성능 개선을 넘어 신뢰성 높은 AI 구축의 핵심이며, 의료·금융·법률 등 고정밀 분야 적용을 위한 책임성과 검증 가능성 내장 개발이 필요합니다.