김하나
LLM은 나날이 성장하고 있으며 판도를 바꾸는 역할을 하고 있으며 심지어 제작자인 개발자의 경력을 위협하기도 합니다. 그러나 LLM이 의인화되어 있지만 팩트 체크 담당자가 쉽게 표시할 수 있는 "단순히 사실이 아닌 것을 말하다"에 대한 일반적인 약칭이 아닌 "환각"을 나타내는 경우가 많다는 사실을 우리 모두 알고 있다면 과연 그럴까요? 실리콘 밸리는 문제가 곧 끝날 것이라고 여러분이 믿기를 원합니다 . 2월 14일 , Andrew Ng는 Wall Street Journal에 환각이 " 사람들이 지금 두려워하는 것만큼 나쁜 문제는 아니다 "라고 낙관적으로 말했습니다. 작년 9월 Reid Hoffman은 Time Magazine에 이 문제가 대부분 해결될 것이라고 주장했습니다. 문제는 확실히 사라지지 않았습니다.
가장 최근의 희망은 RAG(Retrieval Augmentation Generation)라는 기술입니다.
검색 증강 생성 [RAG]
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이중 프로세스 메커니즘을 통합하여 LLM의 환각 문제를 해결합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습되며 수십억 개의 매개 변수를 사용하여 질문에 대한 답변, 언어 번역, 문장 완성과 같은 작업에 대한 독창적인 결과를 생성합니다. RAG는 이미 강력한 LLM의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 기반으로 확장하므로 모델을 다시 교육할 필요가 없습니다.
[출처] 고급 RAG로 환각 문제 해결|작성자 UPP 테크놀로지