효율적 의사결정을 위한 로컬 디시전 모델 구현: 구조화된 출력 제약 기법

요약

일반적인 언어 모델은 Structured Output을 사용하더라도 답변 생성을 위해 토큰마다 매번 추론 과정을 거쳐야 하는 'System one' 모델 방식에 의존합니다. 반면 Jev와 같은 의사결정 모델은 가능한 답변을 고정된 선택지(A~E 등)로 제한하고 단일 패스로 처리하여 효율성을 높입니다. 이는 어휘 사전의 다른 토큰을 마스킹하여 모델이 지정된 선택지 내에서만 답변하도록 강제하는 방식입니다. 다만 출력 토큰의 확률값이 곧 답변의 정답 확률을 보장하지는 않으며, 추가적인 학습 없이는 모델의 다음 토큰 예측 신뢰도에 불과할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 실무적으로는 LLM의 출력 토큰을 제어함으로써 이러한 의사결정 모델의 동작을 유사하게 구현할 수 있습니다.

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