ML, DL, 대규모 언어 모델을 활용하여 발견한 결함을 해결하기 위한 구체적인 제안을 해본 경험이 있나요?

LLM을 활용한 프로젝트에서 생성된 텍스트에서 반복적으로 발생하는 패턴 오류를 발견하고 개선한 경험이 있습니다. 처음에는 오류가 랜덤해 보였지만, 출력 100건을 분류해보니 특정 입력 패턴에서 오류가 집중된다는 것을 확인했습니다. 원인 분석에서 프롬프트 구조 자체가 모델의 오해를 유도하고 있었다는 것을 파악했고, 프롬프트를 재설계해 오류 발생률을 약 60% 줄였습니다. 이 과정에서 모델 자체를 바꾸기 전에 입력 설계를 먼저 점검하는 것이 효율적임을 배웠습니다. 또한 오류 분류 체계를 만들어두면 다음 프로젝트에서도 빠르게 패턴을 인식하고 대응할 수 있다는 것도 확인했습니다. 앞으로도 LLM 활용 작업을 할 때 모델보다 입력 설계를 먼저 점검하는 접근을 유지하겠습니다.

오류의 원인은 복잡한 곳보다 당연하게 생각했던 곳에 있는 경우가 많습니다. 모델보다 입력 설계를 먼저 점검하는 것이 LLM 품질 관리의 핵심이라는 것을 배웠습니다.