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[IT뉴스]서울대 연구팀, 챗GPT '환각증세' 완화해주는 기술 개발

온카뱅크관리자

2024-11-11 08:26:03

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">미국 국제학술대회 EMNLP 2024서 발표 예정</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="USoPdT6Fx6">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="uRUGtdYc88" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="서울대 이상구 교수, 김연아 연구원, 김형준 연구원(왼쪽부터)이 연구결과를 보고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/etimesi/20241111082605385mtjk.png" data-org-width="500" dmcf-mid="pQn8RS41PP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/etimesi/20241111082605385mtjk.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            서울대 이상구 교수, 김연아 연구원, 김형준 연구원(왼쪽부터)이 연구결과를 보고 있다.
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="7c879EuS64" dmcf-ptype="general">챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM:Large Language Model)이 기업 내부 지식을 활용해 생성한 답변의 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.</p>
          <p dmcf-pid="zYAeoHRu4f" dmcf-ptype="general">서울대 컴퓨터공학부 지능형데이터시스템 연구팀(지도교수 이상구)은 12일 미국 플로리다에서 개최되는 이 분야 최고 권위 국제학술대회인 EMNLP 2024에 관련 논문 2편을 발표할 예정이라고 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="qCaxiWQ08V" dmcf-ptype="general">일반적으로 챗GPT 등 LLM은 뛰어난 언어 이해력을 바탕으로 문서 요약, 보고서 작성, 대화형 정보 제공 등 놀라운 능력으로 기대를 모았지만, 엉뚱한 사실을 그럴 듯하게 주장하는 환각증세(hallucination)로 인해 여전히 기업용 서비스에 적용하는데 어려움을 겪고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="BFlkszc6P2" dmcf-ptype="general">이를 해결하는 방법으로 검색증강생성(RAG:Retrieval Augmented Generation) 기술이 주목받고 있다. RAG는 사용자 질문에 관련된 회사 내 주요 정보를 검색(retrieval)한 후 LLM에 입력해 질문의 답을 생성하는 기술이다.</p>
          <p dmcf-pid="bTkJaZdz49" dmcf-ptype="general">RAG는 환각증세를 완화해주는 동시에 최신 정보나 기업의 고유정보를 기반으로 AI 서비스를 가능하게 하여 최근 가장 각광받는 기술로, RAG 솔루션 신뢰성은 검색된 지식정보들을 얼마나 적절히 활용할 수 있는지에 따라 결정된다.</p>
          <p dmcf-pid="KljRLGMU8K" dmcf-ptype="general">연구팀이 발표한 이번 논문은 이러한 상황판단을 정교하게 할 수 있는 방안을 제시했다. LLM이 답변을 생성하는 과정에서 제공된 지식을 사용할지, 또는 무시하고 LLM에 사전에 학습된 정보로 답을 할지, 아니면 둘 다 불확실해 답변을 거부할지 판단하는 능력, 즉 LLM 내부 엔트로피(entropy: 어떤 시스템의 불안정성 정도를 나타내는 지표)를 측정해 향상시킬 수 있도록 했다.</p>
          <p dmcf-pid="9qHITfOJ8b" dmcf-ptype="general">본 연구 성과를 통해 기존 방법론 대비 상황에 따른 대처 능력을 10~30%까지 향상시켜 AI 서비스를 사용하는 고객이 체감하는 신뢰도는 그보다 더 큰 폭으로 개선될 것으로 예상된다.</p>
          <p dmcf-pid="2qHITfOJ6B" dmcf-ptype="general">연구를 주도한 서울대 지능형데이터시스템연구실 김연아 연구원과 김형준 연구원은 “LLM과 같이 커다란 딥러닝 모델 행동패턴을 심층적으로 이해하는 것은 매우 힘든 일인데, 그 한 단면을 파악해 실질적 효과를 가져올 수 있는 연구결과를 만들게 돼 매우 기쁘다”고 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="VUyrhKwMxq" dmcf-ptype="general">이상구 서울대 컴퓨터공학부 교수(인텔리시스 CTO)는 “LLM의 잠재적인 능력을 안전하게 잘 활용할 수 있는 제어(control) 기술은 LLM의 상용화를 위한 핵심 기술이 될 것”이라고 강조했다.</p>
          <p dmcf-pid="f0vDIBEQ8z" dmcf-ptype="general">김현민 기자 minkim@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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