기초 모델이 일관성 없거나, 부정확하거나, 환각이 포함된 출력을 생성한다면 사용자의 신뢰를
잃게 된다. 이번 장에서는 신뢰성 문제의 다양한 측면을 다루는 네 가지 패턴을 제시했다. 심판
형
LLM
은 프롬프팅, 머신러닝, 미세조정 접근법을 통해 출력의 체계적인 평가를 가능하게 한
다. 성찰은 모델이 자신의 응답을 비평하고 개선할 수 있게 한다. 의존성 주입은 견고한 애플리
케이션 아키텍처를 위해 테스트 가능하고 모의 실행이 가능한 컴포넌트를 생성한다. 그리고 프
롬프트 최적화는 다양한 입력에 대해 신뢰성을 극대화하기 위해 프롬프트를 체계적으로 정련
한다. [표
6
-
1
]은 이 패턴들을 요약한 것이다.
표
6-1
신뢰성을 높이는 패턴들
패턴문제해법용례
심판형
LLM
(패턴
17
)
생성형
AI
가 수행하는 작업은
정답이 없는 개방형이기 때문
에 생성형
AI
의 역량을 평가
하기 어렵다.
모델 비교, 개선 추적, 추가 개선
지침으로 사용할 수 있는 ...
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