LLM 기반 환각 수준이 조절된 요약 생성을 통한 언어 모델의 품질 개선

오지환; 최정환; 김희연; 송환준

doi:10.5626/KTCP.2025.31.2.91

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오지환 (한국과학기술원) 최정환 (한국과학기술원) 김희연 (한국과학기술원) 송환준 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제31권 제2호

발행연도: 2025.2

수록면: 91 - 97 (7page)

DOI: 10.5626/KTCP.2025.31.2.91

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텍스트 요약 과제에서 LLM(Large Language Model)을 활용할 때, 원본 문서와 요약문 사이에 사실적으로 불일치하는 환각(Hallucination) 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 환각 수준을 조절할 수 있는 부정적 요약문을 생성하는 새로운 데이터 증강 기법과 이를 위한 언어 모델의 미세 조정 방법을 제안한다. 1만개 문서와 정답 요약문에서 세 가지로 환각 수준을 세분화한 부정적 요약문을 생성하여 총 4만개의 요약문으로 데이터를 증강한 후, 모델이 환각과 사실을 더 효과적으로 구분할 수 있도록 학습시킨다. CNNDM 데이터셋을 활용한 실험 결과, 정량화된 환각 수준을 포함한 부정적 데이터를 사용한 이 접근 방식은 생성된 요약문의 성능을 ROUGE 지표 기준 평균 7.3% 향상시키고, G-Eval 지표 기준 평균 6.3% 향상시켜 증강 데이터를 사용하지 않은 모델보다 뛰어난 성능을 보인다.

#텍스트 요약 #텍스트 데이터 증강 #대형 언어 모델 #환각 #미세 조정 #text summarization #text data augmentation #LLM #hallucination #fine-tuning

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