다음 글상자의 괄호 안에 가장 알맞은 용어를 차례대로 나열한 것은?LL… | [전자상거래관리사 1급 필기] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[전자상거래관리사 1급 필기] 25년 1회차
다음 글상자의 괄호 안에 가장 알맞은 용어를 차례대로 나열한 것은?
LLM은 사용자의 질문에 답변하는 뛰어난 능력을 보이지만 종종 사실이 아닌 정보를 사실처럼 제공하는 (가) 현상을 일으키기도 한다. (나) 기술의 개념은 2020년 페이스북 AI연구팀이 발표한 논문에서 처음 제안되었다. (나) 기술은 정보의 최신성, 사실확인의 용이성, 맥락 추론 능력 향상 등의 측면에서 LLM을 크게 보완할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
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(가) 할루시네이션, (나) RAG
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(가) 맥락 추론, (나) Indexing
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(가) 할루시네이션, (나) Vectorization
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(가) 제너레이션, (나) RAG
해설
(가)는 할루시네이션(hallucination), (나)는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)이다.
글상자의 "LLM이 종종 사실이 아닌 정보를 사실처럼 제공하는" 현상이 곧 환각, 즉 할루시네이션이다. 이어지는 (나)는 2020년 페이스북(Meta) AI 연구팀 논문에서 처음 제안되었다고 했는데, 이는 RAG를 제시한 Lewis 등의 논문을 가리킨다.
RAG는 답변을 생성하기 전에 외부 문서를 검색해 근거로 함께 넣어 주므로 글상자가 말한 정보의 최신성·사실확인 용이성·맥락 추론 능력 향상이라는 보완 효과가 그대로 설명된다.
- 맥락 추론과 제너레이션은 '사실이 아닌 정보를 사실처럼 내놓는 현상'의 이름이 아니다. 맥락 추론은 오히려 (나)가 향상시켜 준다고 글상자가 밝힌 능력이고, 제너레이션은 답을 만들어 내는 동작 자체를 뜻한다.
- Indexing과 Vectorization은 문서를 잘라 벡터로 바꾸고 색인을 만드는 RAG의 하위 처리 단계일 뿐, 2020년 논문으로 개념이 제안된 기술의 이름이 아니다.
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