ㅁ 기법

ㅇ 정의:
– Self-consistency는 AI 모델의 추론 단계에서 다양한 가능한 답변을 생성한 후, 다수결 방식으로 가장 일관된 답변을 선택하는 기법을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 모델이 단일 추론 경로에 의존하지 않고 다양한 경로를 탐색하여 더 신뢰성 있는 답변을 도출.
– 다수결 방식으로 인해 노이즈에 강하며, 안정적인 결과를 제공.
– 계산 비용이 증가할 수 있으나, 높은 신뢰도를 요구하는 상황에서 유용함.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 문제에 대해 다양한 답변 가능성을 평가해야 하는 경우.
– 모델의 단일 추론 결과가 불확실하거나 신뢰도가 낮을 때.
– 높은 정확도와 신뢰성이 요구되는 비즈니스 또는 연구 환경에서.

ㅇ 시험 함정:
– Self-consistency를 단순히 결과를 평균 내는 방식으로 오해할 수 있음.
– 다수결 과정에서 모델의 편향성을 간과할 가능성.
– 계산 비용과 신뢰도 간의 trade-off를 고려하지 않는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Self-consistency는 단일 추론 경로만 사용하는 방식이다. (X)
2. 다수결 방식을 통해 가장 일관된 답변을 선택한다. (O)
3. 계산 비용이 줄어드는 것이 Self-consistency의 주요 특징이다. (X)
4. 다양한 답변 가능성을 평가하는 데 적합하다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

Self-consistency 기법은 확률적 생성 모델에서 성능을 향상시키는 데 특히 유용합니다. 이 기법은 다양한 샘플링 전략과 결합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Top-k 샘플링이나 Temperature 조정과 같은 방법을 함께 사용하면 모델이 보다 다양한 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 생성된 답변의 품질과 다양성을 동시에 확보할 수 있습니다.

또한, Self-consistency의 효과를 평가하는 방법에 대해서도 학습할 필요가 있습니다. 일반적으로 다수결 방식을 사용하여 가장 일관된 답변을 선택하지만, 가중치 기반 평가 방식을 도입하면 더 정교한 평가가 가능합니다. 가중치 기반 평가는 각 답변의 신뢰도를 고려하여 결과를 산출하므로, 모델의 응답 품질을 더욱 세밀하게 분석할 수 있습니다.