생성형 AI에게 최적의 답을 얻는 노하우

 

유튜브 채널 '안될과학'에서 기획한 생성형 AI에 대한 영상을 꽤 인상깊게 시청한 관계로, 그 내용을 정리해보려고 한다.

 

1. 프롬프트 엔지니어링
   • 설명: 사용자가 AI에게 정확하고 상세한 정보를 제공하여, AI가 문맥을 정확하게 이해하고 적절한 답변을 제공하도록 유도하는 방법이다.
   • 장점: 사용자가 원하는 정보에 대해 보다 정확하고 구체적인 답변을 얻을 수 있다.
   • 한계점: 사용자가 정확한 프롬프트를 구성하지 못하면 AI의 응답 품질이 저하될 수 있다.
   • 개선 방향: 사용자가 AI의 작동 방식을 더 잘 이해하고, 효과적인 프롬프트를 작성할 수 있도록 교육 및 가이드라인 제공이 필요하다.
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
   • 설명: 외부 데이터 소스에서 정보를 검색하여 AI 입력으로 활용함으로써 최신 정보를 제공하고 AI의 응답을 향상시키는 방법이다.
   • 장점: 최신 데이터를 활용하여 AI의 응답 정확도를 향상시킬 수 있다.
   • 한계점: 외부 데이터 소스의 품질과 신뢰성에 의존하며, 데이터 검색 및 통합 과정에서 추가적인 비용이 발생할 수 있다.
   • 개선 방향: 고품질의 데이터 소스 확보와 효율적인 데이터 통합 시스템 개발이 필요하다.
3. 논리적 사고 및 단계별 추론
   • 설명: 복잡한 문제를 단계별로 나누어 AI가 처리하도록 함으로써 논리적 추론 능력을 향상시키는 방법이다.
   • 장점: 복잡한 문제를 단계별로 분해하여 AI의 논리적 추론 능력을 향상시킬 수 있다.
   • 한계점: AI가 각 단계의 논리적 연결을 정확하게 이해하지 못할 경우 오류가 발생할 수 있다.
   • 개선 방향: AI 모델의 논리적 이해 능력을 강화하고, 사용자가 문제를 효과적으로 분해할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다.

 

여기서부터는 영상 요약은 아니고 그냥 할루시네이션을 어떻게 줄일 수 있는지에 대한 서치 내용이다.

 

할루시네이션 문제, 즉 AI가 잘못된 정보나 존재하지 않는 데이터를 생성하는 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법이 필요하다:

1. 데이터 품질과 다양성 강화: AI 모델이 학습하는 데이터의 품질을 향상시키고, 다양한 출처와 유형의 데이터를 포함시켜야 한다. 이를 통해 AI는 더 폭넓은 지식을 습득하고, 현실과 일치하는 정보를 생성할 수 있다.
2. 지속적인 모델 업데이트와 재학습: AI 모델을 정기적으로 최신 데이터로 업데이트하고 재학습시켜, 모델이 최신 정보를 반영하도록 한다. 이 과정에서 오래된 또는 오류가 있는 데이터를 제거하거나 수정한다.
3. 사후 검증 메커니즘 구축: AI가 생성한 정보에 대해 사후 검증 과정을 설정한다. 이는 AI가 생성한 데이터가 현실과 일치하는지 확인하는 추가적인 단계로, 전문가 검토나 자동화된 팩트 체킹 알고리즘을 활용할 수 있다.
4. 컨텍스트 인식과 맥락 분석 강화: AI 모델이 주어진 컨텍스트와 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 개선한다. 모델이 요청된 정보와 관련된 맥락을 정확하게 파악하고, 그에 맞는 적절한 정보를 생성하도록 하는 것이 중요하다.
5. 사용자 피드백 및 수정 기능: 사용자로부터의 피드백을 수집하여 AI 모델의 오류를 정정하고, 지속적으로 학습할 수 있도록 하는 시스템을 구축한다. 사용자가 AI의 응답에 문제를 지적할 수 있는 기능을 제공하고, 이를 모델 개선에 활용한다.

이러한 방법들을 종합적으로 적용함으로써 할루시네이션 문제를 점차 줄이고, AI의 신뢰성과 정확성을 향상시킬 수 있다.

 

출처 : https://youtu.be/rMJErYfGLCU?si=oIYEoed2dQHrwL72