728x90 AI_FactChecking1 [PYTHON] LLM Hallucination 해결을 위한 7가지 정량적 Evaluation Metric 설계 방법과 차이 생성형 AI의 가장 고질적인 문제인 환각(Hallucination)은 기업용 LLM 서비스 도입의 최대 걸림돌입니다. 단순히 "답변이 그럴듯하다"는 주관적 판단을 넘어, 시스템을 신뢰하기 위해서는 정량적 측정 지표(Quantitative Metrics)가 필수적입니다. 본 포스팅에서는 파이썬을 활용해 LLM의 환각을 측정하는 7가지 핵심 방법을 다루며, 기존 언어 모델 평가지표와의 차이를 분석하여 실무적인 해결책을 제시합니다.1. 왜 기존 NLP 지표(ROUGE, BLEU)로는 환각을 잡을 수 없는가?과거 번역이나 요약에 사용되던 BLEU나 ROUGE 지표는 텍스트 간의 n-gram 유사도에만 집중합니다. 하지만 LLM의 환각은 "문장 구조는 완벽하지만 사실 관계(Factuality)가 틀린" 경우가 많.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
