LLM 할루시네이션 완화 전략 시리즈 (1/4)

구체적인 프롬프팅의 힘

이번 시리즈는 LLM 할루시네이션을 효과적으로 완화하기 위한 핵심 전략들을 4부작으로 나누어 분석하고자 한다. 1편부터 3편까지는 가장 중요한 핵심 전략 3가지를, 4편에서는 고급 보완 기술들을 다룬다.

시리즈 구성

1편: 구체적인 프롬프팅 (이번 편)

2편: 검색 증강 생성(RAG)

3편: 미세 조정(Fine-tuning)

4편: 고급 완화 기술들 종합

할루시네이션, 왜 문제인가?

인간과 유사한 텍스트를 생성하는 LLM(Large Language Model)이 놀라운 능력을 보여주고 있다. 하지만 의료, 법률, 금융 등 전문 분야에서 LLM을 활용할 때 마주치는 치명적인 약점이 있는데, 그것이 바로 할루시네이션(Hallucination)이다.

할루시네이션은 LLM이 사실과 다르거나 완전히 조작된 내용을 생성하면서도 그럴듯하고 일관성있게 보이는 현상을 의미한다. 이는 단순한 "오답" 수준을 넘어서, 정밀성과 신뢰성이 필수적인 업무에서 심각한 위험을 초래할 수 있다. 잘못된 의료 정보로 인한 오진, 법률 자문의 오류, 금융 분석의 부정확성 등이 그 예다.

나 역시 AI 활용 시 할루시네이션 문제를 심각하게 고민하고 있다. 기술 검토가 제대로 이뤄지지 않은 채 사용하게 되면 소송 위험, 규정 준수 문제 등 기업에 치명적인 결과를 가져올 수 있기 때문이다.

다행히 연구자들은 할루시네이션을 완화하기 위한 다양한 전략을 개발해왔다. 이 시리즈에서는 그 중에서도 가장 핵심적이고 실용적인 방법들을 심층 분석한다. 첫 번째로 다룰 전략은 구체적인 프롬프팅(Prompting)이다.

구체적인 프롬프팅이란?

구체적인 프롬프팅은 AI(LLM)의 생성 프로세스를 안내하기 위해 모델에 제공되는 입력을 신중하게 작성하는 기법이다. 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, 모델의 출력을 더 정확하고 관련성 있으며 상황에 맞게 기반을 두도록 제한함으로써 할루시네이션 가능성을 줄이는 것이 목표다.

이 방법의 핵심은 모델의 인컨텍스트 학습(in-context learning) 능력을 활용하는 것이다. 즉, 프롬프트 내에서 직접 제공된 예시나 지침으로부터 원하는 동작을 추론하도록 하는 방식이다.

구체적인 프롬프팅의 핵심 기법들

1. 명시적이고 세분화된 지시

작업 설명에 더 명시적이고 세분화된 세부 정보를 포함하면 할루시네이션 수준을 크게 줄일 수 있다. 특히 생의학 및 과학과 같은 전문 분야에서 효과가 두드러진다.

잘못된 예시:

"암에 대해 설명해줘"

개선된 예시:

"폐암의 정의, 주요 원인 3가지, 조기 진단 방법 2가지를 의학적 근거를 바탕으로 각각 2-3문장으로 설명해줘. 확실하지 않은 정보는 '불확실함'을 명시해줘."

지시의 명확성은 모델이 의도된 출력에 집중하는 데 도움이 되며, 모호한 해석을 방지한다.

2. Few-shot Learning

고품질 예시를 제공함으로서 프롬프트 내에 고품질 예시를 제공하여 원하는 응답 형태를 학습하게 한다.

다음 형식으로 의학 정보를 제공해줘:

[예시 1]

질문: 당뇨병의 주요 증상은?

답변 :

- 확실한 증상: 다뇨, 다음, 체중감소 (출처: 대한당뇨병학회 진료지침)

- 추가 증상: 피로감, 시야 흐림 (개인차 있음)

- 불확실한 부분: 초기 증상의 발현 시기는 개인마다 상이함

이제 고혈압에 대해 같은 형식으로 답변해줘.

번외) 제로샷 학습(Zero-shot learning): 앞서 말했던 것처럼 예시 없이 명확한 지시만으로도 효과적인 답변을 끌어낼 수 있다.

3. 형식적이고 구체적인 언어 사용

LLM은 질문이 읽기 쉽고 형식적이며 구체적인 언어를 사용할 때 할루시네이션을 생성하는 경향이 낮다.

모호한 표현:

"요즘 주식 시장 어때?"

구체적인 표현:

"2024년 12월 기준 KOSPI 지수의 전년 대비 변화율과 주요 상승/하락 요인 3가지를 객관적 데이터를 바탕으로 분석해줘."

4. CoT(Chain-of-Thought)

AI(LLM)가 최종 답변에 도달하기 전에 중간 추론 단계를 생성하도록 유도하는 기술이다. 수업 시간 중 선생님이 직접 소리 내어 읽어보라고 했을때와 우리의 사고는 말했던 방향으로 확장된다. 마찬가지로 AI에게 "소리 내어 생각"하게 함으로써 논리적 결함을 조기에 발견할 수 있다.

일반적인 질문:

"273 × 94는 얼마야?"

CoT 프롬프팅:

"273 × 94를 단계별로 계산해줘. 각 단계의 계산 과정을 보여주고, 최종 답을 검증해줘."

CoT 응답 예시:

단계 1: 273 × 94를 분해 = 273 × (90 + 4) = 273 × 90 + 273 × 4

단계 2: 각각 계산 273 × 90 = 273 × 9 × 10 = 2,457 × 10 = 24,570 273 × 4 = 1,092

단계 3: 합계 24,570 + 1,092 = 25,662 검증: 25,662 ÷ 94 = 273 ✓

CoT 프롬프팅은 특히 수학이나 과학과 같은 복잡한 추론 중심 작업에서 사실적 신뢰성을 크게 향상시킨다.

5. 사실 기반 프롬프팅

모델에 특정 출처나 데이터셋을 참조하도록 명시적으로 지시하여 출력을 검증 가능한 정보에 기반을 둔다.

예시:

"WHO의 공식 발표 자료를 기준으로 코로나19 백신의 효능에 대해 설명하고, 각 정보의 출처를 명시해줘. 출처가 불분명한 정보는 포함하지 마."

6. 최적의 지시 배치

경험적 연구에 따르면 프롬프트 내에서 지시의 배치 순서가 중요하다. 질문을 다시 작성하거나 작업 설명을 주요 질문 뒤에 배치하는 것은 오히려 할루시네이션을 증가시킬 수 있다.

권장 구조:

1) 명확한 역할 정의

2) 구체적인 작업 지시

3) 출력 형식 안내

4) 제약사항 및 주의사항

5) 실제 질문

실전 프롬프팅 전략 예시

1. 계층적 프롬프트 설계

[시스템 역할] 당신은 의료 정보 전문가입니다.

[작업 정의] 환자 질문에 대해 정확하고 안전한 의료 정보를 제공하세요.

[응답 규칙]

1. 확실한 의학적 사실만 제공

2. 불확실한 정보는 명시적으로 표시

3. 진단이나 처방은 절대 제공 금지

4. 의료진 상담 권유 포함

[출력 형식]

- 주요 정보: [확실한 내용]

- 주의사항: [불확실하거나 주의할 점]

- 권장사항: [의료진 상담 등] [질문] {사용자의 실제 질문}

2. 검증 단계 포함

다음 질문에 답한 후, 답변의 정확성을 스스로 검증해주세요:

1단계: 질문에 대한 답변 작성

2단계: 답변에서 사실 확인이 필요한 부분 식별

3단계: 각 사실에 대한 확신도 평가 (높음/보통/낮음)

4단계: 확신도가 낮은 부분에 대한 대안 설명 제시 질문: [실제 질문]

3. 도메인별 템플릿 활용

법률 분야: 법률 자문이 아닌 일반적인 법률 정보를 제공합니다.

[분석 단계]

1. 관련 법령 확인

2. 일반적인 해석 제시

3. 예외 상황 언급

4. 전문가 상담 필요성 강조

[주의사항]

- 개별 사안은 변호사 상담 필수

- 법령 변경 가능성 있음

- 지역별 차이 존재할 수 있음

기술 분야: 기술적 정확성을 최우선으로 답변합니다.

[답변 구조]

1. 핵심 개념 정의

2. 작동 원리 설명

3. 실제 적용 사례

4. 한계점 및 주의사항

5. 추가 학습 자료 제안

[검증 기준]

- 공식 문서 기반 정보 우선

- 버전별 차이점 명시

- 실험적 기능은 별도 표시

프롬프트 작성 시 주의사항

1) 과도한 복잡성 피하기: 프롬프트가 너무 길면 오히려 혼란 야기

2) 모델별 최적화: 사용하는 LLM에 맞는 프롬프팅 전략 선택

3) 지속적인 검증: 프롬프트 효과는 시간이 지나면서 변할 수 있음

4) 다른 전략과의 조합: 프롬프팅만으로는 한계가 있음을 인지

프롬프팅의 역할과 한계

구체적인 프롬프팅은 사용자가 LLM의 동작에 직접적으로 영향을 미치고 할루시네이션을 줄이는 주요 인터페이스 역할을 한다. 이는 특정 요구 사항에 맞춰 모델의 출력을 조정할 수 있는 강력한 사용자 측 제어 메커니즘이다.

하지만 그 효과는 LLM의 내재된 지식과 추론 능력에 의해 근본적으로 제한된다. CoT(Chain-Of-Thought)가 대규모 모델에서는 작동하지만 소규모 모델에서는 실패한다는 사실은 프롬프팅이 기존 능력을 끌어낼 수는 있지만 새로운 지식이나 추론 능력을 주입할 수는 없다는 점을 보여준다.

따라서 프롬프트 엔지니어링은 중요한 첫 번째 방어선이지만, 모델의 기본 지식과 추론 능력을 향상시키는 다른 방법과 함께 사용되어야 한다. 그 한계는 사용되는 특정 LLM의 맥락에서 이해되어야 한다.

마치며.

구체적인 프롬프팅은 LLM 할루시네이션 완화를 위한 가장 접근하기 쉽고 즉각적인 방법이다. 높은 접근성과 빠른 적용 가능성, 그리고 사용자 중심의 제어 능력이라는 강력한 장점을 가지고 있다.

하지만 프롬프팅만으로는 모든 할루시네이션 문제를 해결할 수 없다. 특히 모델의 내재된 지식 한계나 근본적인 추론 결함은 프롬프팅만으로 극복하기 어렵다. 이는 다음 편에서 다룰 검색 증강 생성(RAG)이나 미세 조정과 같은 더 근본적인 접근 방법이 필요한 이유다.

프롬프팅은 첫 번째 방어선의 역할을 충실히 수행하지만, 완전한 해결책이 되기 위해서는 다른 전략들과의 유기적인 결합이 필수적이다.

다음 2편에서는 외부 지식과 실시간 정보를 활용하여 LLM의 지식 한계를 극복하는 검색 증강 생성(RAG) 전략을 심층 분석할 것이다. RAG가 어떻게 문제를 해결하고, 할루시네이션 완화의 가장 강력한 무기 중 하나로 평가받는지 구체적인 구현 방법과 함께 살펴보자.