CacheVerifier 성능 개선: 미세조정 대신 사전학습 모델 교체로 오류율 대폭 감소

요약

LLM을 위한 시맨틱 캐시 검증기(semantic-cache verifier) 연구 결과, 특정 오류 유형 해결을 위해 데이터 수정만으로는 한계가 있음이 확인되었습니다. 부정, 방향 반전 등 5개 항목 중 4개는 미세 조정(fine-tuning)으로 해결되었으나, 고유 명사 교체 오류(예: George H.W. Bush vs George W. Bush)는 개선되지 않았습니다. 해당 오류 데이터 28개를 학습에서 제외해도 오탐률이 46.2%로 동일하게 나타나, 데이터 문제가 아닌 구조적 한계로 분석되었습니다. 해결책으로 모델의 크기나 학습 데이터 대신 사전 학습(pretraining)의 목적 함수(objective)를 변경하는 방식을 시도했습니다. 그 결과, 추가 학습 없이 사전 학습 모델 교체만으로 해당 오류율을 기존 46%에서 5%까지 대폭 낮추는 데 성공했습니다.

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