LLM 기억 레이어의 환각 문제 해결: 결정론적 코드 기반 메모리 관리 패턴

요약

기존 LLM 메모리 라이브러리는 모델이 직접 저장할 내용을 결정하여 환각(hallucination) 문제가 발생하거나 데이터 출처를 추적하기 어렵다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 모델이 정보를 저장하는 대신 '제안'하고, 결정적 코드(deterministic code)가 정보를 저장할지 최종 판단하는 새로운 메모리 레이어 구조가 제안되었다. 모델은 주장과 함께 근거가 되는 정확한 원문 텍스트를 함께 제출해야 하며, 코드가 뒷받침되지 않는 주장은 명확한 이유와 함께 거부된다. 예를 들어 'Priya가 강요에 의해 2019년 Acme에 입사했다'는 주장이 원문에 '2019년 물류 분석가로 입사했다'는 내용만 있다면 시스템은 이를 거부한다. 이 방식은 모델의 자의적인 해석을 배제하고 데이터의 신뢰성을 확보함으로써 개발자가 실수로 도입한 버그를 방지하는 효과가 있다.

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