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POSTECH 인공지능대학원 연구팀이 LLM 예측의 불확실성을 데이터 모호성과 모델 지식 부족으로 분리해 측정하는 기술을 개발했다. 이는 ACL 2026에서 구두 발표될 예정이다.

POSTECH, LLM 불확실성 측정 새 방법론 제시

POSTECH 인공지능대학원 남훈 이끄는 연구팀이 거대언어모델(LLM) 예측에 포함된 불확실성을 그 원인별로 분리하고 측정하는 새로운 방법론을 개발했습니다. 이 연구는 오는 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열리는 자연어처리 및 계산 언어학 분야 국제 학술대회인 ACL 2026에서 구두 발표될 예정입니다. 이번 성과는 LLM의 신뢰성을 높이고 AI 모델의 작동 원리를 더 깊이 이해하는 데 중요한 기여를 할 것으로 보입니다.

'Self-Function Vector' 활용, 불확실성 원인 규명

연구팀의 핵심 접근 방식은 'Self-Function Vector' 개념을 활용하여 인공지능(AI) 모델의 내부 작동을 직접 분석하는 것입니다. 이를 통해 연구진은 데이터의 모호성에서 비롯된 불확실성과 모델 자체의 지식 부족으로 인해 발생하는 불확실성을 효과적으로 분리하고 측정하는 데 성공했습니다. 이 과정에서 AI의 내부 동작 원리를 분석하는 'Mechanistic Interpretability' 연구와 베이즈 추론 이론을 결합해 새로운 분석 프레임워크를 제시했습니다. 연구팀은 또한 개발된 기술의 객관적인 검증을 위한 평가 프레임워크도 함께 개발했습니다. 이러한 측정 및 분석 방법론은 LLM의 예측 결과를 해석하고, 오류 발생 원인을 파악하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.

*출처: 동아사이언스 (2026-07-01)*

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