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지식 편집의 의미
지식 편집(Knowledge Editing)은 AI 모델이 학습된 지식이나 정보를 수정하거나 새롭게 추가하는 과정
이를 통해 모델의 답변을 최신화하거나 특정 오류를 수정하여 더 정확한 결과를 제공
지식 편집이 필요한 경우
1. 오류 수정: 모델이 학습한 지식 중 오류를 찾고 바로잡아 정확성을 높임
2. 정보 업데이트: 최신 정보를 반영하여 시간이 지나도 신뢰성 있는 답변 할 수 있음
3. 특정 컨텍스트에 맞춘 조정: 특정 도메인에 특화된 정보나 용어를 모델에 반영하여 맞춤형 답변을 제공
지식 편집을 하는 방법
- 지식 주입(Knowledge Injection)
새롭게 추가할 지식을 모델에 훈련하거나 추가 데이터로 학습시켜 반영하는 방법. 이를 위해서 특정한 도메인 데이터셋을 준비하고, 모델이 해당 데이터를 학습하도록 하여 새 정보를 반영 가능 - 편향 보정 및 불필요한 지식 제거
모델이 특정 편향된 정보를 갖고 있거나 불필요한 정보를 제공하는 경우, 해당 내용에 대한 페널티를 주거나 불필요한 응답을 줄이도록 조정 이를 위해 특정 정보를 제거하는 방향으로 데이터를 가공하여 모델을 다시 학습 - 모델 파라미터 수정
"In-Context Learning"처럼 모델 파라미터를 직접 수정하지 않고, 특정 Prompt로 모델의 응답 방식을 조정하는 기법
또는 파라미터를 조정하는 방법으로 직접 모델을 수정할 수도 있음 - 외부 지식 베이스 연동
AI 모델에 직접 지식을 주입하기보다는 외부 지식 베이스(KB)와 연결하여 모델이 실시간으로 최신 정보를 검색해 답변할 수 있도록 설계하는 방법
예를 들어, 위키피디아나 사전 구축된 데이터베이스와 연동하면 모델이 정적 지식 대신 최신화된 정보로 답변할 수 있음 - 툴을 이용한 상호작용적 지식 편집
툴을 이용한 상호작용적 지식 편집특정 AI 플랫폼은 사용자 또는 개발자가 지식 편집 작업을 쉽게 할 수 있는 도구나 인터페이스를 제공이를 통해 쉽게 모델에 정보를 추가하거나, 오류가 발생한 부분을 사용자 지정으로 수정할 수 있음
추가 궁금증
RAG를 하는 것도 지식 편집이라고 볼 수 있나요?
ChatGPT
네, Retrieval-Augmented Generation (RAG)도 넓은 의미에서 지식 편집의 한 형태로 볼 수 있습니다. RAG는 모델이 기존에 학습한 정보에만 의존하지 않고, 실시간으로 외부 지식 소스를 검색해 답변을 생성하도록 하는 방식입니다. 이를 통해 최신 정보와 도메인 지식을 반영하는 동시에 모델이 생성하는 답변의 정확성과 유용성을 높일 수 있습니다.
RAG가 지식 편집의 일환으로 볼 수 있는 이유
- 실시간 정보 업데이트: RAG는 AI 모델이 학습 시점 이후의 데이터를 추가로 학습시키지 않더라도, 검색을 통해 최신 정보에 접근하게 합니다. 이를 통해 모델의 지식을 실시간으로 편집하고 확장하는 효과를 제공합니다.
- 외부 지식의 일시적 연동: 모델 파라미터 자체를 수정하지 않으면서도, 외부 지식 베이스의 정보를 기반으로 정확한 답변을 생성할 수 있게 합니다. 이는 기존 모델에 고정된 지식을 수정하거나 추가하는 것과 유사한 역할을 합니다.
- 특정 도메인에 최적화된 지식 제공 가능: 검색 결과를 통해 특정 분야에 대한 깊이 있는 정보 제공이 가능해지므로, 특정 도메인에 맞게 모델의 지식을 맞춤형으로 편집할 수 있는 효과를 냅니다.
따라서, RAG는 모델이 고정된 지식 대신 동적으로 필요한 정보를 수집해 사용하는 방식으로 지식을 "편집"해주는 역할을 하며, 지식 편집의 한 기법으로 볼 수 있습니다.
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