chatGPT 할루시네이션 줄이기. ai 거짓말 줄이는 방법.
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chat GPT 할루시네이션.
저는 chat GPT와 제미나이 모두를 사용중인데, 두 녀석 모두 장점, 단점이 있는 것 같습니다.
- 출처 자체의 오류
- 빠른 응답을 위해 교차검증 생략
- ai 교육을 위해 사용자의 질문에 긍정적인 답변을 하게 설계된 한계
- 더 많은 대화를 이어나가기 위한 대화의 스킬(ai가 대화의 스킬을 요런 식으로 많이 사용합니다.)
- 자기 복제의 오류
chat GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 사용자에게 유용한 정보를 제공하지만, 때때로 자신감 있게 잘못된 정보를 생성하는 '할루시네이션(Hallucination)' 현상이 발생할 수 있습니다.
이러한 현상은 특히 데이터 기반 질의, 학술 요약, 사실 확인 등에서 문제가 될 수 있습니다.
1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
프롬프트의 설계는 모델의 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음과 같은 접근 방식이 효과적입니다.
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구체적인 지시 제공: 모호한 질문보다는 명확하고 구체적인 지시를 통해 원하는 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "2023년 한국 경제 성장률에 대한 보고서를 요약해 주세요."와 같이 요청합니다.
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역할 부여: ChatGPT에게 특정 역할을 부여하면, 더 전문적인 답변을 받을 수 있습니다. 예를 들어, "당신은 경제학자입니다. 2023년 한국 경제 성장률에 대해 설명해 주세요."와 같이 요청합니다.
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조건 추가: 특정 조건을 추가하면, 더욱 맞춤화된 답변을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "2023년 한국 경제 성장률에 대한 보고서를 300자 이내로 요약해 주세요."와 같이 요청합니다.
이러한 접근 방식은 사용자의 의도를 명확히 전달하여, 모델이 더 정확한 정보를 생성하도록 유도합니다.
그러니까 할루시네이션을 줄이기 위해서는 질문을 잘 하는 것이 중요하다는 것이죠.
2. 외부 지식 활용: RAG(Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 모델이 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 방식입니다. 이러한 접근은 모델의 지식 한계를 극복하고, 더 정확한 정보를 제공하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, 최신 연구 결과나 특정 분야의 전문 지식이 필요한 경우, RAG를 활용하여 모델의 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
3. 할루시네이션 검출 및 수정 기법
모델이 생성한 응답에서 할루시네이션을 식별하고 수정하는 다양한 방법이 연구되고 있습니다.
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자기 일관성(Self-consistency): 여러 번의 응답을 생성하여, 일관된 정보를 찾아내는 방법입니다.
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검증 체인(Chain of Verification, CoVe): 모델이 생성한 정보를 여러 단계에 걸쳐 검증하는 방법입니다.
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실시간 검증 및 수정(Real-Time Verification and Rectification, EVER): 모델이 생성한 정보를 실시간으로 검증하고, 필요시 수정하는 방법입니다.
이러한 기법들은 모델의 응답 정확도를 높이고, 할루시네이션을 줄이는 데 효과적입니다.
저 같은 경우는 gpt의 답변이 의심스러울 때는 제미나이를 통해 검증을 시키고, 제미나의 답변이 의심스러울 때는 gpt를 통해 검증을 하는 편입니다.
물론 이렇게해도 할루시네이션이 완벽히 걸러지지는 않지만, 많은 오류를 줄일 수 있더군요.
4. 최신 모델 활용
GPT-4와 같은 최신 모델은 이전 모델에 비해 더 높은 정확도를 제공합니다. 특히, 복잡한 언어 처리나 논리적 추론이 필요한 작업에서 우수한 성능을 보입니다. 하지만 최신 모델을 사용할 때는 응답 속도나 비용 등의 측면도 고려해야 합니다.
5. 사용자 피드백 활용
ChatGPT는 사용자의 피드백을 통해 학습하고 개선됩니다. 응답에 대한 평가를 제공함으로써, 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 정확한 피드백은 모델이 잘못된 정보를 생성하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
6. 할루시네이션 완전 차단을 위한 접근법
할루시네이션을 완전히 차단하기 위해서는 다음과 같은 접근이 필요합니다.
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도메인 특화 모델 사용: 일반적인 언어 모델보다는 특정 분야에 특화된 모델을 사용하는 것이 효과적입니다.
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외부 지식 통합: 모델이 외부 지식에 접근하여 응답을 생성하도록 하는 방식입니다.
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검증 시스템 구축: 모델의 응답을 자동으로 검증하고, 오류를 수정하는 시스템을 구축하는 것입니다.
이러한 접근은 모델의 정확도를 높이고, 할루시네이션을 최소화하는 데 효과적입니다.
ChatGPT의 할루시네이션 문제는 완전히 해결된 것은 아니지만, 위에서 소개한 전략들을 통해 상당 부분 개선할 수 있습니다.
사용자는 프롬프트 설계, 외부 지식 활용, 최신 모델 사용, 사용자 피드백 제공 등을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
제가 써 놓고도 뜬구름 잡는 방법들이라는 생각이 들긴 하는데, 아직까지 완벽히 할루시네이션을 잡을 수 있는 방법은 없습니다.
- 설정을 통해 교차검증 등의 방법을 저장
- 제미나이, chat GPT등 다른 ai를 이용한 교차 검증
- 프롬프트 엔지니어링 기술(역할 부여, 자세한 질문 등등)
등의 방법을 통해 할루시네이션을 줄이는 것 정도가 최선이라 생각합니다.
물론 시간이 지나면, 이런 문제들이 고쳐지겠지만, 아직까지는 너무 신뢰를 하지 않는 것이 좋다고 생각합니다.
다음 포스팅에서는 할루시네이션을 줄이고, 좀 더 나에게 맞는 ai 답변을 얻을 수 있는 설정 저장 방법에 대해 소개해보도록 하겠습니다.
이상 chat GPT 할루시네이션 관련 포스팅이었습니다.
