LLM의 신뢰성 병목 현상: AI 제품 개발을 위한 4가지 전략

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 고유한 신뢰성 부족과 그것이 AI 제품 개발에 미치는 영향에 대해 논의합니다. LLM의 출력은 종종 의도한 결과와 크게 달라지며, 이러한 신뢰성 부족은 다단계 작업과 도구 사용을 포함하는 작업에서 특히 두드러집니다. 저자들은 이러한 근본적인 신뢰성 부족이 단기 또는 중기적으로 크게 변할 가능성이 낮다고 주장합니다. LLM의 변동성을 관리하기 위한 네 가지 전략이 제시됩니다. 사용자 검증 없이 작동하는 시스템(결정성 또는 '충분히 좋은' 정확도 추구), 명시적 검증 단계를 통합한 시스템(최종 사용자 검증 또는 공급업체 수준 검증)입니다. 각 전략에는 장점, 단점, 적용 가능한 시나리오가 있으며, 선택은 팀의 역량과 목표에 따라 달라집니다.