분류 전체보기18 컨텍스트 윈도우의 의미와 기술적 한계 컨텍스트 윈도우의 의미와 기술적 한계컨텍스트 윈도우는 언어 모델이 한 번의 처리 과정에서 참고할 수 있는 토큰의 범위를 뜻한다. 사용자의 질문만 포함하는 것이 아니라 시스템 지침, 이전 대화, 첨부 문서와 모델이 생성하는 답변까지 이 범위를 함께 사용한다. 따라서 표시된 최대 입력 길이와 실제로 넣을 수 있는 문서 길이는 서로 다를 수 있다.언어 모델은 입력을 토큰으로 나눈 뒤 토큰 사이의 관계를 계산한다. 컨텍스트 범위 안의 정보는 현재 답변을 만드는 근거로 활용될 수 있지만 범위를 벗어난 내용은 직접 참고할 수 없다. 오래된 대화가 사라지거나 요약되어 전달되는 이유도 제한된 범위 안에 새로운 내용을 넣어야 하기 때문이다.토큰 수는 글자 수나 단어 수와 정확히 같지 않다. 언어와 표현, 기호에 따라 한.. 2026. 8. 7. 검색증강생성은 환각을 어떻게 줄이는가 검색증강생성은 환각을 어떻게 줄이는가언어 모델은 학습한 문장의 패턴을 이용해 답변을 만들지만 모든 사실을 정확하게 저장하는 데이터베이스는 아니다. 학습 이후 변경된 정보도 스스로 알 수 없다. 검색증강생성은 질문과 관련된 외부 자료를 먼저 찾고, 그 내용을 언어 모델의 입력에 포함하여 답변을 생성하는 방식이다. 영어 약자로 RAG라고도 부른다.기본 과정은 자료 준비, 검색, 답변 생성으로 나뉜다. 먼저 문서들을 일정한 크기의 조각으로 나누고 각 조각을 임베딩 벡터로 변환해 저장한다. 사용자의 질문도 같은 방식의 벡터로 바꾼 뒤 의미가 가까운 문서 조각을 찾는다. 검색된 내용과 질문을 함께 모델에 전달하면 모델은 제공된 근거를 바탕으로 답변을 구성한다.일반적인 키워드 검색은 같은 단어가 들어간 문서를 잘 .. 2026. 8. 7. AI가 제시한 답변의 사실성을 검증하는 방법 AI가 제시한 답변의 사실성을 검증하는 방법생성형 인공지능의 답변은 빠르고 자연스럽지만 내용이 정확하다는 보장은 없다. 문장이 구체적이고 자신감 있게 보이더라도 존재하지 않는 자료를 인용하거나 오래된 정보를 현재 사실처럼 제시할 수 있다. 따라서 중요한 판단에 활용하려면 답변을 그대로 믿기보다 주장과 근거를 분리하여 검증하는 절차가 필요하다.먼저 답변에서 확인 가능한 주장을 찾아야 한다. 날짜, 통계 수치, 인물의 직책, 법률 조항, 제품 사양, 연구 결과처럼 참과 거짓을 확인할 수 있는 문장을 표시한다. 의견이나 일반적인 설명과 사실 주장을 구분하면 모든 문장을 무작정 검색하지 않고 오류 가능성이 큰 부분부터 점검할 수 있다.다음으로 각 주장을 뒷받침할 1차 자료를 찾는다. 법률은 국가의 공식 법령 시.. 2026. 8. 6. 생성형 AI의 환각 현상이 발생하는 구조적 원인 생성형 AI의 환각 현상이 발생하는 구조적 원인생성형 인공지능이 실제로 존재하지 않는 정보나 틀린 내용을 자연스럽게 답하는 현상을 흔히 환각이라고 한다. 모델이 거짓말을 하려는 의도를 가진 것은 아니다. 언어 모델의 기본 목표가 사실을 조회하는 것이 아니라 주어진 문맥 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 생성하는 데 있기 때문에 발생하는 구조적인 문제다.언어 모델은 학습 과정에서 수많은 문장의 패턴을 파라미터에 압축한다. 특정 질문에 대한 답을 데이터베이스의 한 행처럼 그대로 꺼내기보다, 관련 표현과 문맥을 조합해 새로운 문장을 만든다. 이 과정은 유연한 글쓰기를 가능하게 하지만 정확한 이름, 날짜, 수치와 출처를 요구할 때는 비슷한 패턴을 잘못 결합할 위험을 만든다.예를 들어 실제 논문의 제목과 저자 이름.. 2026. 8. 6. 인간 피드백 기반 강화학습의 개념과 한계 인간 피드백 기반 강화학습의 개념과 한계대규모 언어 모델은 사전학습을 통해 자연스러운 문장을 만들 수 있지만, 그것만으로 사람의 의도를 잘 따르는 답변을 보장하지는 못한다. 인간 피드백 기반 강화학습은 사람이 선호하는 답변의 특징을 모델에 반영하여 더 유용하고 안전한 출력을 만들기 위한 방법이다. 흔히 RLHF라고 부르며, 지시를 따르는 대화형 인공지능을 만드는 과정에서 널리 알려졌다.첫 단계에서는 사람이 작성하거나 검토한 모범 답변으로 모델을 미세조정한다. 질문에 어떻게 답해야 하는지, 어떤 형식을 지켜야 하는지, 위험한 요청에는 어떻게 반응해야 하는지를 예시로 보여 준다. 이 지도 미세조정을 거치면 단순히 문장을 이어 쓰던 모델이 사용자의 요청에 답하는 기본적인 행동을 익힌다.다음으로 하나의 질문에 .. 2026. 8. 5. 언어 모델의 사전학습과 미세조정 비교 언어 모델의 사전학습과 미세조정 비교언어 모델은 처음부터 질문에 답하거나 문서를 요약하는 능력을 갖고 태어나지 않는다. 방대한 텍스트에서 언어의 기본 구조를 익힌 뒤, 특정한 목적에 맞게 행동을 조정하는 과정을 거친다. 앞의 넓은 학습 단계를 사전학습이라고 하고, 이후 제한된 데이터로 성능과 행동을 다듬는 단계를 미세조정이라고 한다.사전학습의 목표는 특정 업무의 정답을 외우는 것이 아니라 언어에 반복적으로 나타나는 규칙을 익히는 것이다. 모델은 문장의 일부를 보고 다음 토큰을 예측하거나 가려진 토큰을 맞히는 연습을 대규모로 수행한다. 이 과정에서 문법, 단어의 쓰임, 문장 구조, 여러 분야의 표현과 일정한 사실 관계가 모델의 파라미터에 반영된다.사전학습에는 웹 문서, 책, 기사, 코드처럼 종류가 다양한 .. 2026. 8. 5. 이전 1 2 3 다음