저도 같은 경험 많아서요. 논문 제목을 물어봐도 확률 기반으로 그럴듯하게 만들어내거든요. 중요한 정보는 따로 검증하는 게 필수더라고요. 요즘은 그래서 ChatGPT로 먼저 방향만 잡고 실제 논문은 구글 스칼라에서 확인하고 있어요. 완전 해결은 안 되지만 이 정도가 현실적인 것 같습니다.
LLM이 할루시네이션 하는 이유가 뭐예요?
요즘 ChatGPT 쓰다가 이상한 걸 깨달았는데, 분명 없는 논문이나 통계를 마치 있는 것처럼 답변할 때가 있더라고요. 이게 뭐라고 부르던데... 할루시네이션? 이라고 들었는데 정확히 뭐고 왜 생기는 건지 궁금해요.
혹시 이 문제 해결하는 방법이 있나요? 아니면 그냥 AI 특성이라 감수하고 써야 하는 건지... 많은 분들은 어떻게 대처하고 계신가요?
혹시 이 문제 해결하는 방법이 있나요? 아니면 그냥 AI 특성이라 감수하고 써야 하는 건지... 많은 분들은 어떻게 대처하고 계신가요?
추천 3
- 이전글AI 공부하다가 벽에 막혔는데 이게 정상인가요?26.09.15
- 다음글생성형 AI 처음 써보는데 Claude랑 ChatGPT 뭐가 다른가요?26.09.14
댓글
2
댓글목록
네 맞아요, 할루시네이션 맞습니다. 쉽게 말해서 LLM이 확률 기반으로 다음 단어를 예측하다 보니 학습 데이터에 없는 내용도 그럴듯하게 만들어내는 거거든요. 마치 있는 것처럼요 ㅋㅋ
완벽하게 해결할 방법은 아직 없지만 저는 중요한 정보는 항상 검증하는 습관을 들였어요. 논문이나 통계 수치가 나오면 실제 존재하는지 확인하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능이 있는 도구를 쓰기도 합니다. 네이버나 구글 검색 연동되는 챗봇들이 할루시네이션을 줄이긴 해요.
결국 AI를 참고용으로만 생각하고 최종 검증은 사람이
완벽하게 해결할 방법은 아직 없지만 저는 중요한 정보는 항상 검증하는 습관을 들였어요. 논문이나 통계 수치가 나오면 실제 존재하는지 확인하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능이 있는 도구를 쓰기도 합니다. 네이버나 구글 검색 연동되는 챗봇들이 할루시네이션을 줄이긴 해요.
결국 AI를 참고용으로만 생각하고 최종 검증은 사람이
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.