LLM은 패턴 인식해서 그럴듯한 답변을 생성하는 거거든요. 학습 데이터에서 봤던 유사한 문맥들을 조합해서 "이정도면 합리적일 거야" 하고 만드는 거예요. 근데 실제로 맞는지는 검증 안 하니까 완전 틀린 정보도 그럴듯하게 꾸며내는 거라고 보시면 돼요.
LLM이 학습 데이터에 없는 정보도 만들어내는 이유가 뭐예요?
요즘 챗GPT 같은 거 가지고 놀다가 궁금한 점이 생겼는데요. 분명히 학습 데이터에 없는 최신 정보나 아주 구체적인 개인정보들도 그럴듯하게 답변을 주더라고요.
그럼 그게 어떻게 가능한 거죠? 학습 데이터에 없는데 마치 알고 있는 것처럼 답하는 건 환각이라고 들었는데, 정확히 뭐가 일어나는 건지 궁금합니다.
초보라서 자세히 설명해주시면 감사하겠습니다.
그럼 그게 어떻게 가능한 거죠? 학습 데이터에 없는데 마치 알고 있는 것처럼 답하는 건 환각이라고 들었는데, 정확히 뭐가 일어나는 건지 궁금합니다.
초보라서 자세히 설명해주시면 감사하겠습니다.
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