LLM 환각 현상: 대규모 언어 모델의 역사와 해결책 탐구

1. 요약

• 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 이러한 모델의 출력 중 일부는 '환각' 현상으로 알려진 부정확한 정보 생성 문제를 동반합니다. LLM 환각은 모델이 그럴듯한 문장을 생성하지만 사실과 맞지 않는 내용을 포함하는 경우를 가리키며, 이는 정보의 신뢰성을 저해하는 중대한 요인으로 작용합니다. 모델이 대량의 데이터로 훈련되면서 발생하는 이 문제는 LLM의 작동 원리와 기술적 배경에 뿌리를 두고 있습니다. 특히 변압기(Transformer) 아키텍처의 발전과 함께 LLM의 출력 품질은 높아졌지만, 환각 현상 또한 더 자주 발생하게 되었습니다.

• 환각 현상이 발생하는 주된 이유는 LLM이 학습하는 데이터의 특성과 관련이 있습니다. LLM은 방대한 양의 과거 데이터를 바탕으로 예측을 수행하는데, 이는 사실적 정보와 비사실적 정보가 혼합된 데이터를 포함합니다. 결과적으로, 모델은 일정한 확률 아래에서 단어를 선택하게 되고, 이는 때때로 부정확한 정보로 이어지기도 합니다. 이러한 체계적인 특성은 LLM이 정확한 정보를 제공하지 못하는 상황을 초래하며, 이는 사용자의 의사결정 과정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 LLM의 환각 현상은 그 활용에 있어 매우 중요한 문제로 여겨져야 합니다.

• 이에 따라, 독자들은 LLM의 환각 현상과 관련된 문제를 인식하고, 이를 개선하기 위한 다양한 전략을 모색해야 함을 알 수 있습니다. 이를 통해 LLM의 활용 시 정보의 신뢰성을 높이고, 궁극적으로 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것입니다.

2. 문제 제기: LLM 환각 현상의 이해

• 2-1. LLM 환각이란?

• 대규모 언어 모델(LLM)에서 '환각' 현상이란 모델이 그럴듯한 언어 표현을 생성하지만, 실제 및 사실적인 정보와는 상관 없는 부정확하거나 완전히 조작된 출력을 생성하는 경우를 말합니다. 이는 LLM이 대량의 텍스트 데이터에서 학습하면서 발생하며, 이러한 훈련 과정에서 정보의 정확성과 부정확성이 혼합된 결과를 초래합니다.

• 특히 변압기(Transformer) 아키텍처와 같은 기술의 발전과 함께, LLM의 출력 질이 향상됨에 따라 환각 현상 또한 더 빈번하게 발생하게 되었습니다. 이는 사용자가 생성된 콘텐츠에 대해 불합리한 신뢰를 갖게 만들 수 있으며, 정보의 신뢰성 및 신뢰도를 저해하는 원인이 됩니다. 따라서 환각 현상은 LLM의 실제적인 활용에 있어 매우 중요한 고려 사항이 됩니다.

• 2-2. 환각 현상이 왜 발생하는지에 대한 기본 개념

• 환각 현상의 발생 원인은 여러 가지가 있으며, 그 중 가장 핵심적인 요소는 모델이 훈련되는 데이터의 특성입니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하는데, 이 데이터에는 사실적 정보와 비사실적 정보가 모두 포함되어 있습니다. 따라서 모델은 출력 시 확률적 예측에 기반하여 단어를 선택하게 되며, 이러한 선택이 때때로 전혀 사실과 관계없는 정보를 포함하게 됩니다.

• 또한, LLM은 평균적인 패턴을 학습하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 가끔 모든 맥락을 고려하지 않더라도 그럴듯한 문장을 생성할 수 있게 완벽하게 설계되었음을 의미합니다. 많은 경우, 이러한 문장은 문법적으로는 정확하지만, 사실관계는 왜곡되어 있을 수 있습니다. 이러한 점에서 LLM의 환각은 결코 무시할 수 없는 문제입니다.

• 마지막으로, LLM의 구조적 한계 또한 환각 발생에 기여합니다. 모델의 아키텍처는 사용자의 요청에 대해서 집단적인 정보에 기반한 일관된 출력을 생성하도록 설계되었습니다. 이로 인해 특정 상황에서 부정확한 정보도 마치 정답인 것처럼 사용자에게 전달될 수 있는 위험이 존재합니다.

3. LLM 환각의 역사

• 3-1. 자연어 처리의 발전

• 대규모 언어 모델(LLM) 환각의 역사는 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝의 초기 개발로 거슬러 올라갑니다. 자연어 처리는 처음에 규칙 기반 시스템과 간단한 통계적 방법에 의존하였으며, 이 시기에는 모델이 언어의 패턴을 이해하기 위한 명시적 규칙을 요구했습니다. 그러나 데이터의 양이 증가함에 따라, 단순한 모델의 한계가 드러나기 시작했습니다. 2010년대에 들어서면서 딥 러닝 기술의 발전은 이러한 문제를 해결할 새로운 장을 열었습니다. 특히, Word2Vec과 같은 단어 임베딩 기법과 트랜스포머 아키텍처의 출현은 NLP의 패러다임을 바꾸는 데 큰 기여를 했습니다.

• Vaswani 등이 2017년에 도입한 트랜스포머 구조는 LLM이 자연어를 이해하고 생성하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 트랜스포머는 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 통해 입력된 텍스트의 모든 단어를 동시에 고려할 수 있는 장점을 제공합니다. 이로 인해 모델은 문맥을 더 정확하게 파악할 수 있게 되어, 다양한 NLP 작업에서의 성능이 비약적으로 향상되었습니다. 이러한 발전은 BERT, GPT-2, GPT-3와 같은 대규모 언어 모델의 출현으로 이어졌습니다. 이처럼 NLP는 지속적으로 발전해왔으며, 환각이라는 현상도 이러한 기술적 변화의 결과물이라 할 수 있습니다.

• 3-2. LLM 환각의 역사적 배경

• LLM의 환각 현상은 모델이 그럴듯하게 들리지만 사실상 부정확하거나 완전히 조작된 출력을 생성하는 경우를 의미합니다. 이러한 현상은 주로 모델이 학습한 데이터의 편향, 구조적 한계, 모델이 적용하는 예측 방식에서의 내재된 문제로 인해 발현됩니다.

• LLM의 발전에 따라 환각의 빈도와 복잡성 또한 증가하였습니다. 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습하면서 부정확한 정보를 생성하는 경향이 노출됩니다. 예컨대, 특정 주제에 대한 정보가 훈련 데이터에 포함되지 않거나, 부정확하거나 편향된 정보가 포함될 경우, 모델은 이를 토대로 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다.

• 이러한 문제를 해결하기 위한 연구는 계속되고 있으며, LLM의 환각 문제를 다루는 것은 AI 기술 연구자들과 개발자들에게 있어 신뢰할 수 있는 정보 제공을 위한 중요한 과제가 되고 있습니다. 환각 현상은 LLM의 신뢰성과 신뢰성에 중대한 영향을 미치기 때문에, 이러한 문제를 완화하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 이와 같은 역사적 배경을 통해 우리는 자연어 처리 기술의 발전과 LLM의 환각 현상이 어떻게 서로 밀접하게 연결되어 있는지를 이해할 수 있습니다.

4. 기술적 배경: LLM의 구조와 작동 원리

• 4-1. LLM 아키텍처 개요

• 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 많이 사용되는 머신러닝 모델입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 훈련되어 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 강력한 능력을 가집니다. 이 모델은 일반적으로 여러 층으로 구성된 신경망을 기반으로 하며, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처가 널리 사용됩니다.

• LLM의 기본적인 아키텍처 요소는 임베딩(embedding) 계층, 자기 주의(self-attention) 메커니즘, 그리고 출력 생성(output generation) 단계로 나뉩니다. 임베딩 계층은 입력 텍스트를 수치 벡터로 변환하여 모델이 이해할 수 있도록 합니다. 자기 주의 메커니즘은 모델이 입력 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 고려하여 정보를 효과적으로 처리하도록 돕습니다. 이러한 과정을 통해 LLM은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 발휘하게 됩니다.

• 4-2. LLM의 작동 방식과 입력-출력 관계

• LLM의 작동 원리는 주로 입력 데이터를 처리하고 이에 따른 출력을 생성하는 방식으로 설명될 수 있습니다. 입력된 텍스트는 먼저 토큰화(tokenization 과정을 거쳐 단어 또는 부분 단어로 나누어집니다. 이후, 각 토큰은 임베딩 계층을 통해 고차원의 벡터 표현으로 변환됩니다. 이때, 학습 과정에서 LLM은 각 단어와 주변 단어들 간의 관계를 학습하여 언어의 문맥을 이해하기 시작합니다.

• 이후 자기 주의 메커니즘을 통해 각 단어는 다른 단어와의 관계를 고려하여 가중치를 조정하며, 이로 인해 모델은 더 깊이 있는 문맥 정보를 획득하게 됩니다. 출력 단계에서 모델은 마지막 층의 출력을 기반으로 예측 단어를 생성하게 되며, 이를 반복하여 문장이나 문단 등 최종 결과물을 형성합니다. 이러한 입력과 출력 간의 관계는 LLM이 자연어를 어떻게 이해하고 처리하는지를 보여주는 중요한 요소입니다.

5. 문제 해결 및 주의사항

• 5-1. LLM 환각 문제 해결을 위한 다양한 전략

• 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 현상은 매우 복잡한 문제로, 이를 해결하기 위해 다양한 접근 방식이 필요합니다. 첫째로, 훈련 데이터의 품질 향상이 가장 우선되어야 합니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하므로, 포함된 데이터의 정확성과 공정성이 매우 중요합니다. 예를 들어, 데이터셋이 편향되어 있거나 불완전하다면 모델이 생성하는 출력 역시 신뢰성을 결여할 수 있습니다. 따라서 주기적으로 데이터를 업데이트하고, 다양한 출처에서 수집된 데이터를 활용하여 모델의 학습 성과를 개선해야 합니다. 둘째, 모델의 아키텍처와 학습 방법론을 재검토하는 것이 필요합니다. 최신 연구들은 LLM이 보다 명확한 출력을 생성할 수 있도록 다양한 기법을 제안하고 있습니다. 예를 들어, 분류 알고리즘이나 다양한 점진적 학습 기법을 활용하여 모델이 환각 문제를 최소화할 수 있도록 도와주는 방향으로 개발할 수 있습니다. 셋째, 사용자에게 더욱 투명한 결과를 제공하기 위한 방법도 고려해야 합니다. LLM의 출력에 대해 사용자가 쉽게 이해하고 평가할 수 있는 지표나 설명을 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, LLM이 어떤 이유로 특정한 정보를 선택했는지에 대한 해석을 제공하면 사용자는 그 정보의 신뢰성을 평가하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

• 5-2. 향후 LLM 기술 발전에 대한 주의사항

• 향후 LLM 기술의 발전에 있어 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 첫 번째로, 기술의 진보가 데이터의 윤리를 간과해서는 안됩니다. 데이터 수집 과정에서 개인 정보 보호와 데이터의 편향성을 유지하는 것이 필수적입니다. 이는 사용자 신뢰를 구축하는 데 매우 중요한 요소입니다. 두 번째로, LLM의 확산이 잘못된 정보의 전파를 초래할 수 있다는 점입니다. 환각 현상으로 인해 형성된 정보가 대중에게 유통될 때, 이는 권장되지 않는 정보의 전파로 이어질 수 있습니다. 따라서 LLM 개발자들은 모델 출력에 대한 감시 및 검증 메커니즘을 강화해야 합니다. 세 번째로, 기술의 democratization에 대한 고민이 필요합니다. 대규모 언어 모델의 기술이 보다 많은 사람들에게 접근 가능해질수록, 이 기술을 사용하는 방법과 그 책임에 대한 교육이 병행되어야 합니다. 사용자는 LLM의 잠재력을 최대한 활용하되 윤리적 규범을 준수하는 것이 필요합니다. 마지막으로, 기술의 발전 속도에 따라 지속적인 연구와 혁신이 필수적입니다. 환각 문제와 같은 도전 과제를 해결하기 위한 새로운 해결책이 지속적으로 발굴되어야 하며, 이는 연구자들 간의 협업을 통해 이루어질 수 있습니다. 대규모 언어 모델의 미래는 단순히 기술적인 진전을 넘어, 사회적 책임의식과 함께 나아가야 합니다.

결론

• 이번 논의에서는 LLM 환각 현상의 역사적 배경, 원인, 그리고 이를 해결하기 위한 전략에 대해 포괄적으로 살펴보았습니다. 대규모 언어 모델의 발전은 AI 기술의 진일보를 의미하지만, 이러한 모델이 제공하는 정보의 신뢰성을 보장하는 것은 끊임없는 도전 과제가 됩니다. 특히 LLM의 훈련 과정에서 발생할 수 있는 데이터의 편향과 구조적 한계는 모델이 생성하는 출력의 질에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 LLM 개발자와 연구자들은 이러한 문제를 해결하기 위한 방안을 지속적으로 모색해야 합니다.

• 향후 LLM 기술의 발전에 대한 생각은 여러 가지 방향으로 이루어질 수 있습니다. 첫째로, 모델에 사용되는 데이터의 질과 다양성을 높이는 노력은 필수적입니다. 이는 사용자들이 신뢰할 수 있는 정보를 제공받을 수 있도록 하는 기반이 됩니다. 둘째, LLM의 환각 문제가 일어날 위험을 사전에 탐지하고 완화할 수 있는 메커니즘을 구축하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 기술의 민주화에 따른 윤리적 책임 또한 강조되어야 합니다. LLM 기술이 광범위하게 사용됨에 따라, 사용자들이 이 기술에 대한 올바른 이해를 바탕으로 사용하고 자율성을 가질 수 있도록 교육해야 합니다. 결국, LLM의 발전은 사회적 신뢰와 윤리를 바탕으로 구축되어야만 진정한 혁신을 이룰 수 있습니다.

용어집

• 환각 [현상]: 대규모 언어 모델(LLM)이 사실과 맞지 않는 부정확하거나 조작된 출력을 생성하는 현상.

• 변압기(Transformer) [아키텍처]: 입력된 텍스트의 모든 단어를 동시에 고려할 수 있는 기계 학습 아키텍처로, LLM의 성능 향상에 기여.

• 자기 주의(self-attention) [메커니즘]: 모델이 입력 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 고려하여 정보를 효과적으로 처리하도록 돕는 기법.

• 임베딩(embedding) [단계]: 입력 텍스트를 수치 벡터로 변환하여 모델이 이해할 수 있도록 하는 과정.

• 토큰화(tokenization) [단계]: 입력된 텍스트를 단어 또는 부분 단어로 나누는 과정으로, LLM의 기본적인 입력 준비 단계.

• 데이터 편향 [문제]: 모델 학습에 사용되는 데이터가 특정 방향으로 치우쳐 있어 생성된 출력의 신뢰성을 저해하는 현상.

• 딥 러닝 [기술]: 인공 신경망을 활용하여 데이터를 처리하고 학습하는 기계 학습의 한 분야.

출처 문서

• LLM 환각https://www.easiio.com/ko/llm-hallucination/
• Local LLM Modelhttps://www.easiio.com/ko/local-llm-model/
• LLM 아키텍처 다이어그램https://www.easiio.com/ko/llm-architecture-diagram/