CLOVA · 2026. 06. 11.
환각은 흔적을 남긴다: Future Context 기반 LLM 환각 검출
AI 엔지니어링 브리핑
이 글은 생성 모델의 내부 정보나 웹 검색 없이도, 현재 문장이 이후 문맥에 남기는 흔적을 살펴 LLM의 환각을 더 잘 찾아내는 방법을 소개합니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: LLM 답변은 자연스럽고 설득력 있어도 사실이 아닐 수 있으며, 특히 생성 과정과 내부 정보를 알 수 없는 블랙박스 환경에서는 이런 환각을 검증하기 어렵습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: 별도의 Detector LLM으로 검증 대상 문장 뒤에 이어질 여러 미래 문장을 먼저 만들어 보고, 그 문장이 이후 문맥을 얼마나 자연스럽고 일관되게 이끄는지 기존의 직접 판단·대체 응답 비교·모순 분석 방법과 함께 살펴 환각 여부를 판단합니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 미래 문맥을 추가하면 여러 데이터셋에서 환각 검출 성능이 개선되었지만, 미래 문장을 많이 생성할수록 비용이 늘 수 있으므로 오류가 뒤 문맥으로 퍼지는 특성을 활용하되 검출 방식과 샘플 수를 상황에 맞게 선택해야 합니다.
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