LLM에서의 문맥적 환각 탐지

거대 언어 모델(LLM)에서의 문맥적 환각이란 무엇인가?

거대 언어 모델(LLM)에서의 문맥적 환각(Contextual hallucinations)은 모델이 언어적으로는 일관되나, 제공된 입력 문맥을 정확하게 반영하거나 준수하지 못하는 응답을 생성할 때 발생한다. 이 현상은 모델이 외부 데이터를 사실적인 응답으로 합성해야 하지만 대신 어긋나거나 조작된 정보를 생성하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 특히 두드러지게 나타난다.

Large Language Models의 신뢰성은 이러한 시스템이 의료, 법률, 금융과 같은 고위험 산업으로 진출함에 따라 연구자들의 핵심적인 관심사가 되었다. 전통적인 환각이 모델이 훈련 데이터로부터 사실을 지어내는 것과 관련이 있다면, 문맥적 환각은 '그라운딩(grounding)'—즉, 처리하도록 요청받은 특정 문서에 출력을 고정하는 모델의 능력—의 실패라고 할 수 있다. 연구진 Wei Liu, Yulan He, 그리고 Zhanghao Hu는 이러한 오류가 긴 시퀀스에 걸쳐 분산된 어텐션 가중치에서 기인하는 경우가 많으며, 이때 모델은 본질적으로 텍스트 내에서 '자신의 위치를 잃어버리게' 된다는 점을 밝혀냈다.

이러한 오류의 근원을 이해하는 것은 Explainable AI 개발에 있어 매우 중요하다. 이전의 탐지 방법들은 모델을 '블랙박스'로 취급하여 정확성을 판단하기 위해 최종 텍스트 출력만을 살펴보는 경우가 많았다. 그러나 이러한 접근 방식은 예방적이기보다는 사후 반응적이다. 연구진은 내부 어텐션 메커니즘(attention mechanism)을 조사함으로써 모델이 소스 자료에서 벗어나기 시작하는 바로 그 순간 나타나는 신호를 찾아내어, 사실적 불안정성에 대한 실시간 지표를 제공하고자 했다.

어텐션 신호는 왜 거대 언어 모델의 환각을 나타내는가?

어텐션 신호가 거대 언어 모델의 환각을 나타내는 이유는 단어 생성 과정에서 시스템의 내부 '집중도'를 대변하기 때문이다. 모델이 적절히 그라운딩되었을 때는 어텐션이 관련 소스 토큰에 집중되지만, 환각 중에는 이 어텐션이 분산되거나 불안정해져 입력 문맥과의 안정적인 연결을 유지하지 못하게 된다.

어텐션 메커니즘은 생성된 토큰과 소스 자료 사이의 가교 역할을 한다. 성공적인 생성 과정에서 모델은 문맥 내의 특정 단어에 할당된 가중치가 일관되고 논리적으로 유지되는 '안정적인 그라운딩 행동'을 보인다. 연구진이 이러한 어텐션 분포를 이산 신호(discrete signals)로 모델링했을 때, 사실적 정확성은 집중의 '매끄러운' 전환으로 특징지어진다는 것을 발견했다. 반면, 모델이 환각을 일으키기 시작하면 어텐션 가중치가 급격하게 변동하며, 이는 모델이 다음 단어를 위한 명확한 증거 기반을 찾는 데 어려움을 겪고 있음을 나타낸다.

이러한 발견은 환각이 단순한 무작위 오류가 아니라 파편화된 그라운딩 행동의 결과임을 시사한다. 연구팀은 다음과 같은 점에 주목했다:

• 안정적인 어텐션(Stable Attention): 소스 텍스트를 안정적으로 응시함을 나타내는 저주파 신호 성분과 상관관계가 있다.
• 불안정한 어텐션(Erratic Attention): '떨림'이나 불안정한 집중을 나타내는 고주파 신호 성분과 상관관계가 있다.
• 내부 표현(Internal Representation): 모델의 은닉 상태(hidden states)는 어텐션 레이어에서 노이즈로 나타나는 신뢰도 부족을 반영한다.

거대 언어 모델의 불안정성 탐지에 있어 주파수 인지 분석이 분산이나 엔트로피보다 나은가?

주파수 인지 분석(Frequency-aware analysis)은 투박한 통계적 요약이 놓치기 쉬운 어텐션의 미세하고 시간적인 불안정성을 포착하기 때문에 분산이나 엔트로피보다 우수하다. 분산이 데이터의 확산 정도를 측정하는 반면, 주파수 분석은 어텐션 분포 내의 급격한 국소적 변화와 '노이즈'를 식별하여 문맥 조작에 대한 훨씬 더 정밀한 시그니처를 제공한다.

이 연구 이전의 과학계는 주로 Large Language Models의 불확실성을 탐지하기 위해 엔트로피와 같은 투박한 요약치에 의존해 왔다. 엔트로피는 모델이 (광범위한 확률 분포를 보여줌으로써) '혼란스러워하는지'는 알려줄 수 있지만, 여러 유효한 옵션을 고려 중인 모델과 그라운딩이 완전히 붕괴된 모델을 구분하지는 못한다. 신호 처리(signal processing)와 오디오 엔지니어링에서 영감을 얻은 주파수 인지 관점은 어텐션 분포를 파형으로 취급한다. 이를 통해 연구진은 환각의 구체적인 생물학적 표지자 역할을 하는 '고주파 어텐션 에너지'를 격리할 수 있다.

Wei Liu와 그의 동료들이 채택한 방법론은 이산 어텐션 분포를 주파수 영역으로 변환하는 과정을 포함한다. 이를 통해 모델의 일반적인 처리 과정에서 발생하는 '배경 노이즈'를 걸러내고 오류와 관련된 급격한 진동에 구체적으로 집중할 수 있었다. 이들의 경량 환각 탐지기는 이러한 고주파 특징을 활용하여 문장이 끝나기도 전에 틀릴 가능성이 높은 토큰을 표시한다. 이는 단순한 통계적 평균에서 미묘한 신호 기반 진단 도구로 나아가는 AI 안전(AI safety) 분야의 중대한 도약을 의미한다.

RAGTruth 및 HalluRAG에서의 실험 결과

발견한 내용을 검증하기 위해 연구진은 RAGTruth 및 HalluRAG를 포함한 여러 업계 표준 데이터셋을 대상으로 주파수 인지 탐지기를 벤치마킹했다. 이 벤치마크들은 복잡하고 문맥 중심적인 정보가 제공되었을 때 모델이 진실을 유지하는 능력을 테스트하기 위해 특별히 설계되었다. 결과는 결정적이었다. 주파수 인지 방식은 다양한 작업과 모델 아키텍처 전반에서 기존의 내부 표현 기반 및 검증 기반 방식보다 일관되게 우수한 성능을 보였다.

성능 향상은 특히 높은 정밀도를 요구하는 작업에서 두드러졌다. 예를 들어, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)에 대한 실제 시나리오를 포함하는 RAGTruth 벤치마크에서 주파수 인지 탐지기는 엔트로피 기반 필터를 통과했던 미묘한 사실적 오류들을 식별해냈다. 연구는 몇 가지 핵심 지표를 강조한다:

• 탐지 정확도: 기존 어텐션 기반 방식과 비교하여 F1 점수에서 유의미한 퍼센트 상승을 기록했다.
• 효율성: 탐지기가 '경량'이기 때문에 계산 오버헤드를 최소화하여 실시간 애플리케이션에 적합하다.
• 견고성: '고주파 시그니처'는 오픈 소스와 독점 아키텍처를 모두 포함한 서로 다른 Large Language Models 전반에서 일관된 오류 지표로 유지되었다.

진실의 맥박: 분야에 미치는 영향

환각에 대한 '주파수 시그니처'의 발견은 Explainable AI의 미래에 심오한 영향을 미친다. 트랜스포머 모델의 내부 작동 방식을 디지털 신호처럼 다룸으로써, 연구자들은 인공지능을 모니터링하고 수정하는 방식에 있어 새로운 지평을 열고 있다. 언어적 분석에서 신호 처리로의 이러한 전환은 모델의 '정신 상태'에 대한 보다 수학적이고 객관적인 평가를 가능하게 한다.

나아가 이 연구는 자기 수정 모델(self-correcting models)로 가는 길을 제시한다. 모델이 생성 과정에서 자신의 고주파 어텐션 스파이크를 감지할 수 있다면, 이론적으로 환각을 텍스트로 확정하기 전에 잠시 멈추고 그라운딩을 재평가할 수 있다. 이러한 '피드백 루프'는 사실적 오류의 비용이 막대할 수 있는 전문적인 환경에서 사용되는 RAG 시스템의 신뢰성을 획기적으로 높여줄 것이다. 이는 특히 100% 데이터 충실도가 요구되는 자동화된 워크플로우에 Large Language Models를 통합할 때 매우 중요하다.

주파수 인지 탐지의 다음 단계는 무엇인가?

이 연구의 다음 단계는 이러한 주파수 인지 탐지기를 소비자용 LLM의 추론 엔진에 직접 통합하는 것이다. 목표는 배경에서 작동하며 모델의 내부 어텐션 신호 안정성을 바탕으로 사용자에게 신뢰도 점수를 제공하는 '진실 측정기(truth-meter)'를 만드는 것이다. 연구진은 또한 모델이 처음부터 부드러운 어텐션 신호를 유지하도록 훈련하는 방식인 '저주파 튜닝(low-frequency tuning)'이 환각 발생 자체를 방지할 수 있는지 여부도 조사하고 있다.

분야가 더욱 자율적이고 에이전트적인 AI 시스템으로 나아감에 따라, 신호 수준에서 진실을 검증하는 능력은 필수적이 될 것이다. Wei Liu, Yulan He, 그리고 Zhanghao Hu는 생성형 AI의 '신뢰 격차'를 해소할 수 있는 중요한 도구를 커뮤니티에 제공했다. 모델의 '맥박'에 귀를 기울임으로써, 우리는 마침내 사실적 응답의 안정적인 심장박동과 환각의 불규칙한 노이즈를 구별할 수 있게 되었다.