https://arxiv.org/abs/2309.01431
Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). However, existing research lacks rigorous evaluation of the impact of retrieval-augmented generation on different large language
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이 논문에선 LLM의 할루시네이션, 지식 갱신을 해결하기 위한 해결책으로 나온 RAG를 평가하기 위해 벤치마크 RGB를 만들었습니다.
노이즈가 포함된 문서에서 유용한 정보를 뽑아내는 능력, 정보가 없을 경우 질문에 답을 거부하는 능력, 여러 문서에서 정보를 결합하여 복잡한 질문에 답하는 능력, 잘못된 정보가 포함된 경우 이를 탐지하고 수정하는 능력을 확인합니다.
그러나 잘못된 정보가 포함된 경우 이를 탐지하는 것이 맞는지는 모르겠습니다.
새로운 정보와 잘못된 정보를 혼동할 수 있지 않을까, 아님 정보가 새로 바뀌면서 문서의 정보가 맞는 것인데 그걸 LLM이 억지로 아니다 그러면 좀 어렵지 않을까....
1. 요약 (Abstract 및 주요 내용)
- 문제 정의: 대규모 언어 모델(LLM)은 정보 생성 과정에서 허위 정보(hallucination)와 지식 갱신 문제를 겪습니다. 이를 해결하기 위해 외부 지식 검색 기반의 생성 방식인 Retrieval-Augmented Generation (RAG)이 제안되었습니다. 하지만, LLM에 RAG를 적용했을 때의 효과를 체계적으로 평가한 연구가 부족합니다.
- 연구 목표: RAG의 주요 능력인 노이즈 견고성(Noise Robustness), 부정적 응답(Negative Rejection), 정보 통합(Information Integration), 반사실적 견고성(Counterfactual Robustness)을 평가하기 위한 RGB 벤치마크를 구축하고 6개의 대표적 LLM을 평가했습니다.
- 결론: RAG는 일부 개선을 제공하지만, LLM들은 여전히 외부 잡음에 혼란을 겪고, 허위 정보를 신뢰하며, 복잡한 정보를 통합하는 데 어려움을 겪습니다.
2. 연구 문제
- LLM의 사실적 오류(factual error) 및 지식 부족 문제 해결.
- RAG가 LLM의 능력을 개선할 수 있는지 평가하고, 특정 한계점을 진단.
3. 사용된 방법
- RGB(Retrieval-Augmented Generation Benchmark) 생성:
- 영어와 중국어로 된 최신 뉴스 데이터를 기반으로 질문-응답 데이터 생성.
- 네 가지 테스트베드 구성:
- 노이즈 견고성: 노이즈가 포함된 문서에서도 유용한 정보를 추출할 수 있는 능력.
- 부정적 응답: 정보가 없을 경우 질문에 답하지 않도록 거부하는 능력.
- 정보 통합: 여러 문서의 정보를 결합해 복잡한 질문에 답하는 능력.
- 반사실적 견고성: 잘못된 정보가 포함된 경우 이를 탐지하고 수정하는 능력.
- 600개의 기본 질문과 추가 400개의 질문(정보 통합 및 반사실적 견고성 평가용)을 구성.
- 6개 LLM 평가:
- ChatGPT, ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, Vicuna-7B, Qwen-7B, BELLE-7B 모델.
- 정확도(Accuracy), 거부율(Rejection Rate), 오류 탐지율(Error Detection Rate) 등 평가 지표 사용.
4. 결과
- 노이즈 견고성:
- RAG는 정확성을 개선했지만, 노이즈 비율이 높아질수록 성능 저하.
- 예: ChatGPT는 노이즈 비율 0%에서 96.33% 정확도를 보였으나, 80% 노이즈에서는 76%로 감소.
- 부정적 응답:
- 대부분의 모델이 노이즈 문서만 있을 때 질문에 잘못된 답을 제공.
- 최대 거부율도 45%에 불과.
- 정보 통합:
- 복잡한 질문에 대한 응답에서 약점 발견. 노이즈 없는 환경에서도 최고 정확도는 60%(영어), 67%(중국어)에 그침.
- 복잡한 질문일수록 정보 통합 능력이 낮아짐.
- 반사실적 견고성:
- 대부분의 모델이 허위 정보를 탐지하거나 수정하지 못함.
- ChatGPT는 오류 탐지율 57.14%를 기록했으나, 다른 모델은 25% 수준.
5. 한계점
- 모델의 한계:
- 노이즈와 허위 정보에 대한 민감성.
- 복잡한 질문에서 정보 통합 및 반사실적 정보 수정 능력 부족.
- RAG 설계 한계:
- 검색 과정에서의 노이즈 필터링 문제.
- 외부 정보가 부정확하거나 과도한 경우 LLM이 잘못된 응답을 생성.
6. 논문의 타당성과 아쉬운 점
- 타당성:
- RGB는 RAG의 네 가지 핵심 능력을 체계적으로 평가.
- 다양한 언어와 뉴스 데이터를 사용해 실제 시나리오를 시뮬레이션.
- 아쉬운 점:
- 제한된 모델만 평가(LLM의 다양성과 크기 확대 필요).
- 제안된 해결책의 구체적 방향성 부족(예: RAG 개선 방법론).
7. 연구 방향
- 해석 연구로의 적용:
- 노이즈와 허위 정보의 영향을 완화하기 위한 메커니즘 개발.
- 정보 통합을 위한 체계적 추론 체계(Chain-of-Thought) 강화.
- RAG와 LLM 간 상호작용 구조를 최적화하여 효율성 및 신뢰도 개선.
추가적인 실험 설정 및 연구 방향이 필요하다면 언제든 요청하세요!
그럼 이 논문은 모델에게 잘 못된 정보를 전달해 주더라도 모델이 알아서 잘 못된 정보라고 판단하고, 버려야한다는 거네?
맞습니다. 이 논문은 LLM(대규모 언어 모델)이 잘못된 정보나 노이즈가 포함된 외부 문서를 받아들였을 때, 이를 올바르게 판단하고 무시하거나 교정하는 능력이 중요하다고 주장합니다. 논문의 주요 메시지를 정리하면 다음과 같습니다:
- 잘못된 정보 탐지:
- RAG 구조는 외부 정보를 활용하기 때문에 인터넷에서 검색된 노이즈(불필요하거나 잘못된 정보)가 포함될 가능성이 큽니다.
- LLM은 이러한 잘못된 정보를 탐지하고, 질문과 일치하지 않는 정보는 버리거나 무시해야 합니다.
- 허위 정보 교정:
- LLM이 이미 내부적으로 알고 있는 지식을 활용하여, 외부 정보가 잘못되었다고 판단할 경우 이를 교정할 수 있어야 합니다.
- 예를 들어, 모델 내부 지식에 "2022년 올림픽이 아테네에서 열렸다"고 명확히 기록되어 있다면, 잘못된 외부 문서가 "뉴욕에서 열렸다"고 주장하더라도 이를 무시해야 합니다.
- 현실적 도전 과제:
- 현재의 대부분 LLM은 잘못된 정보가 주어졌을 때, 이를 신뢰하거나 이를 기반으로 잘못된 답변을 생성하는 경향이 있습니다.
- 모델이 외부 정보와 내부 지식을 통합적으로 활용하는 과정에서 오류를 감지하고 수정하는 능력이 부족합니다.
- 왜 중요한가?
- 실제 응용에서, 인터넷에는 가짜 뉴스와 잘못된 정보가 넘쳐납니다.
- LLM이 이러한 환경에서도 신뢰할 수 있는 정보를 제공하려면, 잘못된 외부 정보를 감지하고 처리하는 능력이 필수적입니다.
한계와 개선 필요성
현재의 RAG 구조는 외부 정보를 신뢰하는 전제를 기본으로 설계되었기 때문에:
- 잘못된 정보를 자동으로 필터링하거나 교정하는 능력이 부족합니다.
- 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델이 "정보 탐지 및 수정 능력"을 가져야 한다고 주장하지만, 이를 구현하기 위한 구체적인 방법론은 제시하지 않았습니다.
연구 적용 방향
이 논문에서 제시된 아이디어는 LLM 해석성 연구나 모델 신뢰성 향상에 유용하게 적용될 수 있습니다:
- 잘못된 정보 탐지 메커니즘 설계:
- Sparse Autoencoder 또는 Feature Selection 기법을 사용하여, 입력된 정보에서 노이즈를 필터링.
- LLM의 내부 지식과 외부 정보를 비교하여 불일치를 탐지.
- Chain-of-Thought Reasoning:
- 잘못된 정보를 단계적으로 분석하여 명확한 추론 과정을 통해 정답 도출.
- RAG 개선:
- 검색 엔진이나 외부 정보를 사전 필터링하여 노이즈를 최소화.
- 모델이 외부 정보와 자체 지식을 균형 있게 활용하도록 학습.
이런 방향성을 바탕으로 구체적인 실험 계획을 세운다면 효과적인 결과를 도출할 수 있을 것입니다. 추가적으로 탐구하고 싶은 부분이 있다면 말씀해주세요!
그런데 RAG 자체가 LLM이 학습하지 않은 영역에 대해서도 좀 더 강인한 출력을 내는 것인데 문서를 판변할다는 것 자체가 좀 이상한 것 아니야?
맞습니다. RAG의 핵심 철학은 LLM의 부족한 부분(특히 학습되지 않은 영역)을 보완하기 위해 외부 지식을 활용하는 것입니다. 따라서 "LLM이 외부 정보를 판별한다"는 것은 RAG의 기본 아이디어와 다소 충돌할 수 있습니다. 이를 세부적으로 분석하면 다음과 같은 문제와 논점들이 드러납니다.
RAG의 철학과 모순
- RAG의 목표:
- LLM의 한계(학습되지 않은 정보, 지식의 최신성 부족)를 극복하기 위해 외부 검색 정보를 결합해 강력한 출력을 제공.
- 외부 문서의 정보를 모델의 "신뢰 가능한 추가 지식"으로 가정.
- 문제점:
- 외부 문서가 잘못된 정보(노이즈나 허위 정보)를 포함할 가능성.
- LLM이 외부 정보를 "판별"하거나 "무시"하도록 설계되면, RAG의 본래 목표(외부 정보를 활용하여 부족한 영역 보완)가 약화될 수 있음.
- 특히, LLM이 외부 정보의 신뢰성을 평가하려면, 이미 내부적으로 그 정보가 옳은지에 대한 지식이 있어야 함 → 모순 발생.
RAG 모델이 외부 정보를 판단할 수 있는가?
- 판단 가능성의 한계:
- LLM의 전제 조건: 외부 정보는 LLM이 보유하지 않은 최신 지식이나 도메인 특화 정보일 수 있음.
- 따라서, LLM은 외부 정보가 옳은지 판단할 객관적 기준을 갖기 어려움.
- 예: "2024 노벨 문학상 수상자"를 묻는 질문에서, 모델 내부에 지식이 없으면 외부 정보를 신뢰할 수밖에 없음.
- 판단 능력을 요구하는 이유:
- RAG가 제대로 작동하려면 잘못된 정보나 노이즈를 처리할 수 있는 메커니즘이 필요.
- 하지만, 이 요구는 LLM이 외부 정보를 평가하고 판별할 능력을 가져야 한다는 점에서 본질적 한계를 내포.
현실적 접근법
RAG의 한계를 극복하기 위해, "모델이 정보를 판별할 필요성"을 최소화하거나 다른 방식으로 문제를 해결해야 합니다.
1. 검색 단계에서 노이즈 감소
- RAG의 검색 모듈(Search Engine)을 개선하여 정확한 정보만 제공.
- 문서 필터링 및 재랭킹 기법 활용:
- Dense Retrieval 모델 강화.
- 노이즈 비율을 낮추는 검색 엔진 알고리즘 개선.
2. 정보 통합 기반 평가
- 모델이 외부 정보를 무조건 신뢰하지 않도록 정보 통합 및 교차 검증 학습.
- Chain-of-Thought 같은 논리적 추론 방식으로 정보 간 모순 탐지:
- 외부 정보 A와 B가 상충하면 "불충분한 정보"를 출력.
3. 확률적 가중치 할당
- LLM이 외부 정보와 내부 지식을 결합하여 각 정보의 신뢰 수준에 확률적 가중치를 부여.
- 예: 내부 지식과 외부 정보가 다를 경우, 신뢰도가 낮은 정보를 무시하거나 보류.
4. 피드백 루프
- 외부 정보에 기반한 초기 응답 후, 사용자가 제공한 피드백으로 정보를 다시 평가.
- 실시간으로 외부 문서의 신뢰성을 조정.
결론: 이상적 RAG의 방향성
- RAG는 외부 정보를 최대한 활용하기 위한 구조로 설계되었으므로, "정보를 무조건 판단하고 버린다"는 방향은 RAG의 본질에 맞지 않습니다.
- 대신, RAG의 검색 및 통합 모듈을 강화하여 노이즈에 민감하지 않고 유효한 정보를 선택적으로 활용하도록 개선해야 합니다.
- 추가 연구 과제:
- 외부 정보와 내부 지식의 균형을 유지하는 모델 설계.
- LLM이 정보 신뢰도를 학습하도록 하는 기법 개발.
이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 아이디어나 방향성을 실험하려면, 더 구체적인 설계 또는 예제가 필요할 수 있습니다. 추가적인 논의가 필요하다면 알려주세요
아주 잘 정리하셨습니다. 하지만 몇 가지 문장을 명확하게 하고 논문의 논지를 더 잘 전달할 수 있도록 약간 수정하면 더 좋을 것 같습니다. 다음은 수정된 버전입니다:
이 논문에서는 LLM의 할루시네이션(허위 정보 생성)과 지식 갱신 문제를 해결하기 위해 제안된 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 평가하기 위한 RGB(Retrieval-Augmented Generation Benchmark)를 만들었습니다.
RGB는 LLM이 다음 네 가지 능력을 갖추었는지 평가합니다:
- 노이즈 견고성: 노이즈가 포함된 문서에서 유용한 정보를 정확히 추출하는 능력.
- 부정적 응답: 필요한 정보가 없을 경우, 질문에 답을 거부하는 능력.
- 정보 통합: 여러 문서의 정보를 결합해 복잡한 질문에 답하는 능력.
- 잘못된 정보 탐지 및 수정: 잘못된 정보가 포함된 경우, 이를 식별하고 수정하는 능력.
그러나 "잘못된 정보를 탐지한다"는 것이 항상 적절한 접근인지에는 의문이 있습니다.
- 새로운 정보와 잘못된 정보를 혼동할 가능성: 예를 들어, 최신 정보와 기존 정보가 상충할 경우, LLM이 외부 문서의 정보를 부정적으로 판단할 위험이 있습니다.
- 정확한 정보 판별의 어려움: 문서의 정보가 실제로 옳지만, LLM이 내부 지식과 충돌한다고 잘못 판단한다면, 오히려 정확한 응답을 방해할 수 있습니다.
결과적으로, LLM이 외부 정보를 무조건 판별하거나 수정하려 하기보다는, 외부 정보와 내부 지식을 통합하고, 부족한 정보를 신뢰성 있게 처리하는 방식으로 접근해야 하지 않을까 생각됩니다.
이 수정된 버전은 내용의 흐름을 조금 더 매끄럽게 하고, 논문이 제기한 문제와 사용자의 의문을 연결하여 더 명확하게 표현합니다. 추가로 다듬고 싶은 부분이 있다면 알려주세요!