이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
ML을 활용한 결함 해결 경험으로, 센서 데이터에서 이상 탐지 모델을 설계해 기존 임계값 방식으로 놓치던 결함을 찾아낸 프로젝트가 기억에 납니다. 기존에는 측정값이 특정 수치를 넘으면 경고하는 방식을 사용했는데, 패턴이 조금씩 달라지는 잠행성 이상은 임계값으로 잡히지 않는 문제가 있었습니다. 결함을 인식한 방식으로는 과거 오류 데이터를 분석하다가 경고가 뜨기 직전의 패턴이 유사하다는 것을 확인하면서 시작됐습니다. 해결 방안으로는 Isolation Forest 기반 이상 탐지 모델을 실험해 정상 패턴에서 벗어나는 구간을 자동으로 표시하도록 했습니다. 결과로는 기존 방식 대비 결함 사전 감지율이 약 40% 향상됐고, 실제 오류 발생 전에 알람이 뜨는 사례가 나왔습니다.
ML이 가장 효과적인 경우는 규칙으로 정의하기 어려운 복잡한 패턴을 다룰 때라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
LLM을 활용한 프로젝트에서 결함 발견과 개선 제안을 한 경험은 챗봇 서비스 배포 후 사용자 피드백을 분석해 오류 패턴을 찾아낸 것입니다. 배포 초기에는 전반적인 응답 품질이 나쁘지 않았는데, 특정 사용자 그룹에서 만족도가 낮다는 것이 피드백 데이터에서 확인됐습니다. 결함을 인식한 방식으로는 낮은 평가를 받은 대화 100건을 수동 분류해, 도메인 특화 용어가 포함된 질문에서 응답 정확도가 낮아지는 패턴을 발견했습니다. 일반 학습 데이터만으로 훈련된 모델이 해당 도메인 용어의 맥락을 제대로 이해하지 못하는 문제였습니다. 개선 제안으로는 도메인 특화 예시를 few-shot으로 프롬프트에 추가하는 방식과 도메인 문서를 RAG로 연결하는 두 방향을 비교 실험했습니다. 결과로는 RAG 방식이 비용 대비 효과가 더 좋아 그 방향으로 적용했습니다.
LLM의 결함은 데이터와 구조에 있고, 발견은 피드백 분석에서 시작됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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