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동일 모델, 동일 프롬프트의 결과가 다를 때: '모호한 지시사항' 디버깅 방법
결과 편차를 버그가 아닌 모호한 질문 탓으로 해석하여 프롬프트를 정교화하는 실무적 접근.
요약
LLM 개발 시 동일한 프롬프트와 모델에서 서로 다른 결과값이 나오는 현상을 오류로 간주하기 쉽지만, 실제로는 모델이 프롬프트의 모호한 질문을 각기 다르게 해석한 결과일 가능성이 높습니다. 예를 들어 '요약하라'는 추상적인 지시는 대상 독자에 따라 기술적 요약과 일반인용 요약이라는 서로 다른 정답을 도출할 수 있습니다. 따라서 개발자는 단순히 '어떤 결과가 옳은가'를 판단해 프롬프트를 고정하려 하기보다, 모델이 다르게 해석한 지점이 어디인지 파악하는 것이 중요합니다. 이는 프롬프트가 내포한 모호성을 제거하거나 구체적인 맥락을 추가해야 한다는 신호로 해석해야 합니다. 결론적으로 출력값의 차이를 버그로 보기보다 프롬프트 설계의 불완전함을 개선하는 지표로 활용하는 전략이 필요합니다.
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원문 제목 When two calls to the same model disagree, most teams assume one output is "wrong." Usually neither is.
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