[과기원NOW] 포스텍, LLM 불확실성 측정하는 방법론 개발

AI 요약

포스텍 이남훈 인공지능대학원 교수 연구팀이 거대언어모델(LLM) 예측에 담긴 불확실성을 원인별로 분리해 측정하는 방법론을 개발했다고 1일 밝혔다. 연구팀은 핵심 개념인 셀프-함수 벡터(Self-Function Vector)를 활용해 데이터의 모호함에서 비롯된 불확실성과 모델의 지식 부족에서 발생한 불확실성을 분리·측정하고, 기계론적 해석가능성 연구와 베이지안 추론을 결합한 새로운 분석 틀과 객관적 검증을 위한 평가 체계를 제시했다. 이 연구는 2~7일 미국 샌디에이고에서 열리는 자연어처리 및 전산언어학 분야 국제학회 ACL 2026에 구두 발표 논문으로 채택됐다.