파인튜닝으로 LLM 편향 개선하기

이 글은 대규모 언어 모델(LLM)이 기술 비교 시 기술적 차별성보다 비즈니스적 가치를 더 중시하는 편향을 가지고 있다는 문제를 제기합니다. 연구진은 LLM을 활용한 기술 비교 솔루션 개발 과정에서 이러한 편향이 약 78%의 결과에서 SV(전략적 가치)에 근거함을 확인했습니다.

이는 LLM이 학습한 공개된 비정형 데이터의 특성 때문으로 분석됩니다. 문제 해결을 위해 QLoRA 기반 파인튜닝을 통해 LLM의 편향을 기술 중심으로 재정렬하고, 그 효과를 검증하는 방법을 소개합니다.

이를 통해 LLM이 기술의 본질에 더 집중하도록 개선하여 객관적인 기술 비교 및 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대합니다.