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核心概念
대규모 언어 모델(LLM)은 사용자 또는 지식 논증 도구가 제공하는 거짓된 문맥에 쉽게 오도되어 환각을 생성한다. 이를 완화하기 위해 LLM의 입력에서 거짓된 문맥을 차단하고 진실한 문맥을 활용할 수 있는 진실 인식 문맥 선택(TACS) 방법을 제안한다.
摘要
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 거짓된 문맥에 의해 오도되어 환각을 생성하는 문제를 다룬다.
- 입력 문맥의 진실성을 검출하기 위해 LLM의 내부 표현을 활용하여 토큰 단위 또는 문장 단위의 진실성 분류기를 구축한다.
- 분류기의 결과를 바탕으로 진실한 문맥을 선택하고 거짓된 문맥을 제거하는 주의 마스크를 생성한다.
- 생성된 주의 마스크와 사용자 입력을 결합하여 모델에 입력하여 응답을 생성한다.
실험 결과, TACS는 거짓된 문맥의 전파를 효과적으로 차단하여 LLM의 응답 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. 또한 진실한 정보 수용률, 거짓된 정보 저항률, 교란 적응률 등의 새로운 평가 지표를 제안하여 LLM의 진실성 유지 능력을 종합적으로 측정할 수 있다.
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Truth-Aware Context Selection
統計資料
거짓된 문맥이 제공될 때 LLM의 정답률이 10.3%로 크게 감소한다.
정확한 지식이 제공될 때 LLM의 정답률이 88.8%로 크게 증가한다.
외부 지식 없이도 LLM의 정답률이 56.7%에 달한다.
引述
"LLM은 사용자 또는 지식 논증 도구가 제공하는 거짓된 문맥에 쉽게 오도되어 환각을 생성한다."
"진실한 정보를 유지하면서 거짓된 정보를 제거하는 TACS 방법을 통해 LLM의 응답 품질을 크게 향상시킬 수 있다."
深入探究
LLM이 거짓된 정보에 오도되는 근본적인 원인은 무엇일까?
LLM이 거짓된 정보에 오도되는 근본적인 원인은 주로 다음과 같은 요인으로 설명할 수 있습니다:
학습 데이터의 노이즈: LLM은 학습 데이터에 포함된 노이즈로 인해 거짓된 정보를 학습할 수 있습니다. 이러한 노이즈는 모델이 잘못된 패턴을 학습하도록 유도할 수 있습니다.
모델 파라미터의 편향: LLM의 모델 파라미터가 특정한 방향으로 편향되어 있을 경우, 모델이 거짓된 정보를 선호하게 될 수 있습니다.
입력 문맥의 부정확성: 사용자나 지식 증명 도구가 제공한 부정확한 문맥으로 인해 LLM이 오도될 수 있습니다. 이러한 부정확한 문맥은 모델이 거짓된 정보를 활용하도록 유도할 수 있습니다.
TACS 외에 LLM의 진실성을 향상시킬 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까?
TACS 외에 LLM의 진실성을 향상시킬 수 있는 다른 방법으로는 다음과 같은 접근 방법이 있을 수 있습니다:
외부 지식의 활용: 외부 지식을 모델에 통합하여 모델이 더 많은 실제 정보를 활용하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 거짓된 정보에 덜 민감해지고 더 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.
사전 훈련 단계에서의 보정: 모델의 사전 훈련 단계에서 거짓된 정보에 대한 보정을 수행하여 모델이 거짓된 정보를 생성하는 경향을 줄일 수 있습니다.
사용자 피드백의 활용: 모델이 생성한 답변에 대한 사용자 피드백을 수집하고 이를 활용하여 모델을 보다 진실성 있는 답변을 생성하도록 가이드할 수 있습니다.
LLM의 진실성 향상이 인간의 인지 과정에 어떤 시사점을 줄 수 있을까?
LLM의 진실성 향상은 인간의 인지 과정에 다양한 시사점을 제공할 수 있습니다:
신뢰성 향상: LLM이 진실성을 더 중요시하고 거짓된 정보를 거부하는 능력이 향상됨으로써, 모델이 생성하는 정보의 신뢰성이 향상될 수 있습니다.
정보 처리 능력 강화: LLM이 진실성을 고려하여 정보를 처리하고 답변을 생성하는 능력이 향상됨으로써, 모델이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.
사용자 상호작용 개선: LLM이 진실성을 중시하고 거짓된 정보를 거부하는 능력이 향상됨으로써, 모델과 사용자 간의 상호작용이 보다 원활해지고 유익한 정보 교환이 가능해질 수 있습니다.
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