LLM - 데이터 검증

LLM 애플리케이션에서 생성된 텍스트 또는 벡터 검색 결과를 분석하고, 특정 조건을 만족하지 못하거나 포함되어서는 안 되는 데이터를 걸러내어 문제를 예방하는 중요한 절차

 

주요 개념

1. 목적:
   • 벡터 검색 결과나 LLM 생성 텍스트에 포함된 개인정보나 부적절한 내용을 필터링.
   • 서비스 정책에 위배되거나, 가이드라인을 따르지 않는 텍스트를 선별하여 사용 제한.
2. 필요성:
   • 개인 정보 보호법이나 규제 준수를 위해.
   • 부정확하거나 불필요한 정보를 걸러내어 사용자 신뢰를 확보.
   • LLM의 비의도적 데이터 생성으로 인한 법적 또는 도덕적 문제 방지.
3. 검증 대상:
   • 벡터 데이터베이스 검색 결과: 외부 데이터 소스에서 검색된 결과물.
   • LLM 생성 데이터: 텍스트 생성 과정에서 발생할 수 있는 왜곡된 정보.

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검증 방법

1. 규칙 기반 필터링:
   • 정규표현식, 키워드 목록 등 사전 정의된 규칙으로 데이터를 검증.
   • 예: 전화번호, 이메일 주소와 같은 패턴을 감지하여 제거.
2. 분류 또는 회귀 모델:
   • 머신러닝 기반 분류 모델을 활용하여 데이터가 적합한지 판단.
   • 부적절한 콘텐츠(예: 욕설, 증오 표현 등)를 탐지.
3. 임베딩 유사도 기반:
   • 벡터화된 데이터를 기준으로 유사도를 비교하여 이상 데이터를 선별.
   • 사전 정의된 "허용 데이터"와의 유사성을 측정.
4. LLM 활용:
   • LLM 자체의 기능을 활용해 콘텐츠를 검토 및 필터링.
   • "이 문장이 회사 정책에 적합한가?"와 같은 메타 질의로 검증 수행.

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적용 사례

• 개인정보 필터링: LLM 출력에 포함된 주민등록번호, 계좌번호 등 민감 데이터를 제거.
• 서비스 적합성 검증: 생성된 텍스트가 서비스의 가이드라인에 부합하는지 확인.
• 중립성 보장: 정치적, 종교적, 또는 기타 민감한 주제에 대해 편향되지 않도록 관리.

 

LLM 데이터 검증의 주요 내용과 방법

 

1. 데이터 품질 평가

데이터의 품질은 LLM 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

평가 요소	[설명]
정확성	데이터가 실제 사실과 일치하는 정도를 확인.
일관성	데이터 내 논리적 모순과 중복 여부를 평가.
완전성	필요한 모든 정보가 포함되어 있는지 검토.

 

2. 데이터 전처리

데이터 검증의 필수 단계로, 데이터의 상태를 정돈하고 준비하는 과정.

작업	[설명]
정제	오류나 불필요한 데이터를 제거.
형식화	데이터 형식을 통일해 모델이 쉽게 처리할 수 있도록.
라벨링	데이터에 적절한 라벨을 부여하여 학습에 필요한 정보 제공.

 

3. 검증 데이터셋 생성

검증 데이터셋은 모델 평가의 핵심입니다.

기준	[설명]
대표성	전체 데이터셋을 잘 대표하는 샘플 구성.
균형	각 클래스나 카테고리가 고르게 분포되도록 관리.

 

4. 성능 평가 지표

LLM의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 지표.

지표	[설명]
정확도(Accuracy)	모델이 올바르게 예측한 비율.
F1 Score	정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 불균형 데이터셋 평가에 적합.
BLEU, ROUGE	기계 번역 및 요약 품질 평가에 사용되는 지표.

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5. 지속적인 검증

데이터와 모델 업데이트에 따라 검증 과정을 반복해야 합니다.

방법	[설명]
편향성 검토	데이터가 특정 관점을 편향되지 않게 반영하도록 관리.
데이터 다양성 확보	다양한 출처와 상황에서 데이터를 수집하여 일반화 능력 향상.
실시간 검증	실제 환경에서 데이터를 검증하고 즉각적으로 피드백 반영.
자동화된 검증 도구 활용	효율적 검증 및 품질 모니터링을 통해 문제를 조기 발견.

 

추가 고려사항

• 데이터 편향성 관리: 편향된 데이터는 모델 성능과 신뢰도에 부정적 영향을 미칠 수 있음.
• 데이터 최신성 유지: 최신 데이터를 반영하는 업데이트 체계 필요.
• 모델 피드백 루프 구성: 실시간 검증과 사용자 피드백을 통한 지속적 개선.

 

https://blog-ko.superb-ai.com/llm-evaluation-metrics/

LLM 성능평가를 위한 지표들

https://ai.kakaobank.com/14b0bbc2-6fb5-801c-a2bd-c6e8b9a28e24

LLM 평가 프레임워크 구축기 : 최적의 LLM을 선택하는 방법, DUO