LLM 문맥적 환각 탐지하는 새로운 방법 개발

대규모 언어 모델에서의 문맥적 환각이란 무엇인가?

대규모 언어 모델(LLM)에서의 문맥적 환각은 시스템이 유창하고 논리적으로 보이는 응답을 생성하지만, 제공된 소스 자료와 사실적으로 단절되어 있을 때 발생합니다. 훈련 데이터에 기반한 일반적인 환각과 달리, 이러한 오류는 출력을 검색된 문맥에 근거시키지 못한 결과로, 기술적 또는 전문적 환경에서 미묘하지만 위험한 오정보를 초래합니다.

기업 환경에서 대규모 언어 모델의 부상은 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크 내에서 중요한 "신뢰성 격차"를 부각시켰습니다. RAG는 모델의 근거를 외부 데이터에 두도록 설계되었지만, 모델이 입력된 특정 사실보다 내부의 확률 분포를 우선시할 때 문맥적 환각이 지속됩니다. 이 현상은 결과물인 허위 정보가 소스 자료의 스타일과 어조를 모방하는 경우가 많아, 사람이 번거로운 수동 검증 없이 이를 식별하기 어렵게 만들기 때문에 특히 문제가 됩니다.

연구원 Wei Liu, Yulan He, Zhanghao Hu는 이러한 오류가 단순한 무작위 결함이 아니라 모델이 집중력을 관리하는 방식과 연관되어 있음을 확인했습니다. 이 문제를 해결하려는 이전의 시도들은 모델 출력의 분산이나 엔트로피를 측정하는 것과 같은 "거친" 탐지 방법에 의존했습니다. 그러나 이러한 지표는 모델이 문맥을 놓치고 내용을 환각하기 시작할 때 발생하는 미묘하고 순간적인 불안정성을 포착하지 못하는 경우가 많습니다.

왜 어텐션 신호가 대규모 언어 모델의 환각을 나타내는가?

어텐션 신호는 모델이 소스 텍스트의 특정 토큰에 출력을 어떻게 "접지"하는지를 보여주는 직접적인 지도 역할을 하기 때문에 환각을 나타냅니다. 이러한 어텐션 가중치가 분산되거나 급격하고 불규칙한 변동을 보이면, 이는 모델이 더 이상 관련 증거에 집중하지 않고 언어적 일관성을 유지하기 위해 정보를 조작하고 있다는 신호입니다.

대규모 언어 모델의 내부 어텐션 메커니즘은 생성되는 다음 단어에 입력의 어느 부분이 가장 관련이 있는지를 결정하는 스포트라이트 역할을 합니다. 건강하고 사실적으로 정확한 생성 과정에서 이 스포트라이트는 안정적으로 유지되며 증거에 집중합니다. 그러나 환각이 발생할 때 이 스포트라이트는 흔히 파편화됩니다. 집중된 꾸준한 빔 대신 어텐션 분포가 흩어지며 무관한 토큰 사이를 뛰어넘거나 전체 시퀀스에 걸쳐 에너지가 희석됩니다.

이러한 접지 행동을 분석함으로써, 연구팀은 어텐션이 텍스트 자체보다 진실을 파악하는 데 훨씬 더 민감한 "온도계"라는 것을 발견했습니다. 텍스트는 완벽해 보일 수 있지만, 기저의 어텐션 패턴은 모델의 내부적 갈등을 드러냅니다. 이 발견을 통해 과학자들은 AI의 논리가 소스 자료에서 벗어나기 시작하는 정확한 시점을 "내부적으로" 들여다볼 수 있게 되었으며, 스스로의 결론을 정당화할 수 있는 설명 가능한 AI로 나아가는 경로를 제공합니다.

LLM 불안정성을 탐지하는 데 주파수 인식 분석이 분산이나 엔트로피보다 나은가?

주파수 인식 분석은 단순한 통계적 요약이 일반적으로 간과하는 어텐션 신호의 미세하고 국소적인 불안정성을 포착하기 때문에 분산이나 엔트로피보다 우수합니다. 어텐션 분포를 이산 신호로 취급함으로써, 이 방법은 환각의 고유한 시그니처 역할을 하는 "고주파 에너지(급격한 국소적 변화)"를 식별하며, 전역 평균이 따라올 수 없는 정밀도를 제공합니다.

분산 및 엔트로피와 같은 전통적인 지표는 모델의 내부 상태에 대해 "흐릿한" 시야를 제공합니다. 이는 모델이 일반적으로 혼란스러운지 여부는 알려줄 수 있지만, 그 혼란이 사실적 오류로 변하는 정확한 순간이나 토큰을 짚어내지는 못합니다. 반면, 주파수 인식 관점은 어텐션 메커니즘을 오디오 파형과 유사한 디지털 신호로 취급합니다. 오디오 녹음의 고주파 노이즈가 왜곡을 나타내는 것처럼, 어텐션 신호의 고주파 "노이즈"는 모델의 추론 체인이 붕괴되었음을 나타냅니다.

이 신호 처리 접근법을 사용하면 급격한 국소적 변화를 반영하는 특정 고주파 성분을 추출할 수 있습니다. 연구원들은 환각된 토큰이 거의 항상 고주파 어텐션 에너지와 연관되어 있음을 발견했습니다. 이 "진실의 맥박"을 통해 기존의 고비용 외부 검증이나 복잡한 내부 표현 분석보다 더 효율적이고 정확한 경량 탐지기를 제작할 수 있게 되었습니다.

오류의 "고주파" 시그니처

신호 에너지를 식별하는 것은 LLM 어텐션의 논리를 시각적으로 명확하게 보여줍니다. 정확한 토큰을 생성하는 동안 어텐션 신호는 일반적으로 저주파 안정성을 보입니다. 이는 모델이 일관된 소스 사실 집합에 꾸준히 집중하고 있음을 의미합니다. 환각이 시작되면 신호는 고주파 상태로 전환되어 파편화된 접지 행동을 반영합니다. 이 불규칙한 "맥박"은 모델이 소스 문맥과 다음 단어 예측 사이에서 조화를 이루는 데 어려움을 겪고 있다는 명백한 징후입니다.

이를 검증하기 위해 연구원들은 어텐션 분포를 이산 신호로 모델링하고 필터를 적용하여 이러한 고주파 성분을 분리했습니다. 그 결과 강한 상관관계를 발견했습니다. 어텐션 신호가 더 "불안정(jittery)"할수록 해당 토큰이 환각일 가능성이 더 높았습니다. 이 획기적인 발견은 AI의 "블랙박스"적 특성을 넘어, 모델이 실시간으로 텍스트를 생성할 때 사고의 안정성을 시각화하고 측정할 수 있는 수학적 방법을 제시합니다.

RAGTruth 및 HalluRAG에 대한 실험 결과

이 주파수 인식 접근법의 효과는 문맥적 오류를 측정하기 위해 특별히 설계된 RAGTruth 및 HalluRAG 벤치마크를 통해 테스트되었습니다. 결과는 명확했습니다. 주파수 인식 탐지기는 기존의 검증 기반 및 어텐션 기반 방법보다 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 실험의 주요 결과는 다음과 같습니다:

• 정확도 향상: 이 방법은 복잡한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인에 사용되는 모델을 포함하여 다양한 작업과 모델에서 상당한 성능 향상을 달성했습니다.
• 효율성: 기존 어텐션 신호를 분석하므로 탐지기가 "경량"이며, 보조 검증 모델에 필요한 방대한 계산 오버헤드가 필요하지 않습니다.
• 모델 간 범용성: 고주파 시그니처는 서로 다른 모델 아키텍처 전반에서 환각의 일관된 지표임이 밝혀졌으며, 이는 대규모 언어 모델이 정보를 처리하는 방식의 근본적인 특성임을 시사합니다.

검증 가능한 생성형 AI의 미래

생성형 AI의 신뢰 격차를 해소하려면 단순히 "올바르게 보이는" 모델에서 벗어나 근거가 입증 가능한 모델로 나아가야 합니다. 실시간 주파수 인식 탐지 기능을 소비자용 LLM에 통합함으로써, 개발자는 사용자가 확인하기 전에 스스로 환각을 표시하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이는 어텐션 신호 피드백을 사용하여 논리를 재평가하고 소스 텍스트에서 더 나은 근거를 찾는 자가 교정 모델로 이어질 수 있습니다.

의학, 법률, 공학 분야의 전문적인 애플리케이션에서 이러한 발견은 혁신적입니다. 정확성이 타협 불가능한 경우, 내부 신호 처리에 기반한 "진실 측정기"를 갖추는 것은 이전에는 불가능했던 수준의 보안을 제공합니다. 이 연구의 향후 방향으로는 훨씬 더 미묘한 오류를 잡아내기 위해 신호 필터를 정교화하고, 교육 단계에서 이 주파수 인식 관점을 활용하여 본질적으로 더 안정적이고 정직한 대규모 언어 모델을 만드는 방법 등이 포함됩니다.