LLM 모노팩트 늘려 정답률 상승…재료과학 동일분포 평가서 환각 증가

AI 요약

존스홉킨스대 연구진 등이 3일 한국시간 기준 공개한 연구 초고는 학습 자료에서 한 번만 관찰된 사실을 모노팩트로 정의하고, 가중치를 공개한 gpt-oss-20b와 gemma-3-12b-it을 재료과학과 조절 유전체학 자료로 미세조정한 결과 모노팩트 비중을 높일수록 두 분야에서 미학습 정답 복원 비율이 높아졌다고 보고했습니다. 다만 재료과학의 일부 평가에서는 정답 복원과 함께 환각도 증가했으며, 동일 사례 반복 학습이나 다른 분야 자료의 포함 여부에 따라 모노팩트 효과가 달라졌고 재료과학 학습 자료는 2024년 11월 14일자 Materials Project로 학습하고 평가 대상은 2025년 9월 25일자 자료로 구성했다고 밝혔습니다. 연구진은 이 결과가 두 모델의 해당 실험에 한정된다고 강조하며 상용 모델이나 다른 과학 분야·사전학습 이후 단계에서도 같은 효과가 나타나는지는 후속 연구 과제로 남았다고 했습니다.