Core Concepts
LLM 기반 텍스트 생성 시스템의 허구 문제를 해결하기 위해 LLM 자체를 활용하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 LLM(Large Language Model)을 활용하여 LLM 자체의 허구 문제를 해결하는 방법을 제안한다. LLM은 자연스러운 대화 인터페이스를 통해 광범위한 지식에 쉽게 접근할 수 있어 과학자, 프로그래머, 경영진 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 LLM이 질문이나 프롬프트에 대해 사실적으로 잘못되거나 관련 없는 응답을 생성하는 '허구' 문제가 발생할 수 있다.
이 논문에서는 특정 유형의 허구인 '혼동'을 탐지하는 방법을 제안한다. 혼동은 LLM이 질문에 대해 겉보기에는 타당해 보이지만 실제로는 잘못된 답변을 생성하는 경우를 말한다. 이를 위해 LLM 자체를 활용하여 허구 탐지 모델을 개발하는 방식을 제안한다. 이를 통해 LLM의 장점을 활용하면서도 LLM의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
Stats
LLM이 정확한 답변 대신 허구를 생성하는 문제가 정기적으로 발생하며, 이는 오류와 피해로 이어질 수 있다.
Quotes
"LLM이 질문(또는 프롬프트)에 대해 겉보기에는 타당해 보이지만 실제로는 잘못된 답변을 생성하는 경우를 '혼동'이라고 한다."
"LLM 자체를 활용하여 허구 탐지 모델을 개발하는 방식을 제안한다."