다양한 관점으로 정확도 높이기 – LLM의 Branch Pattern 분석

 

자연어 처리와 인공지능 기술이 발전하면서, 다양한 질문에 대한 응답 정확도를 높이기 위한 새로운 패턴들이 등장하고 있습니다. 그중에서도 Branch Pattern은 단일 LLM이나 단일 Query로는 충분하지 않을 때 더욱 뛰어난 성능을 보이는 기법으로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 Branch Pattern이 무엇인지, 기존 패턴들과 어떤 차이점이 있는지, 그리고 어떻게 동작하는지에 대해 알아보겠습니다.

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Branch Pattern이란 무엇인가?

Branch Pattern은 기존의 Linear 패턴이나 Conditional 패턴과 달리, 병렬로 Query를 처리하는 방식을 택합니다. 단일 Query를 여러 방향으로 확장하거나, 다양한 LLM을 동시에 활용함으로써, 최종적으로 보다 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있게 됩니다. 이를 통해 복잡한 질문에 대한 응답의 정확도를 높이는 효과를 기대할 수 있습니다.

Branch Pattern이 등장한 배경

Branch Pattern의 등장은 하나의 LLM이나 단일 Query만으로는 특정 상황에서 응답의 정확도가 부족할 수 있다는 문제를 해결하기 위해서였습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 여러 각도에서 Query를 처리하고, 그 결과를 종합하는 일종의 앙상블 방식이 필요하게 된 것입니다. 다양한 접근 방식을 병행하여 더 깊이 있는 응답을 도출하는 방식이 Branch Pattern의 핵심입니다.

Branch Pattern의 두 가지 주요 방식

• Query 확장 방식
  첫 번째 방식은 들어온 Query를 다양한 형태로 확장(Expansion)하는 방법입니다. 예를 들어, 하나의 기본 Query가 주어지면, 이를 여러 세부 Query 형태로 변환하여 사용자의 의도를 세밀하게 반영한 다양한 Query를 생성합니다. 생성된 각각의 Query는 Retrival 단계를 거치며, 각기 다른 결과를 도출합니다. 이 후 각 Query를 통해 얻어진 응답은 마지막에 병합되어 하나의 고품질 응답으로 생성됩니다. 이를 통해 단일 Query만으로 얻기 어려운 폭넓고 정밀한 답변을 제공할 수 있습니다.

https://arxiv.org/pdf/2407.21059v1

• 모델 다양화 방식
  두 번째 방식은 Query 정보를 변환(Transform)한 후 동일한 Retrival 검색 과정을 거치는 동시에, 서로 다른 LLM을 사용하여 응답을 생성하는 방식입니다. 예를 들어, A 모델과 B 모델을 사용하여 동일한 Query를 처리하면, 각 모델이 가진 장점을 바탕으로 서로 다른 응답이 나올 수 있습니다. 이후 이러한 응답들을 합쳐 최종 응답을 구성함으로써, 각 LLM의 강점을 활용해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

https://arxiv.org/pdf/2407.21059v1

Branch Pattern의 장단점

Branch Pattern은 병렬로 여러 가지 Query와 모델을 다루기 때문에, 답변의 품질과 정확도를 높이는 데 뛰어난 효과를 보입니다. 그러나 그만큼 많은 토큰을 소모하게 되고, 처리 비용 또한 높아지는 단점이 있습니다. 따라서 이 패턴은 비용 효율성을 고려하여 필요에 따라 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

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마무리

Branch Pattern은 여러 방향으로 Query를 처리하고, 다양한 LLM을 병렬로 활용함으로써 보다 신뢰할 수 있는 응답을 만들어내는 전략입니다. 단일 LLM이나 단일 Query의 한계를 극복할 수 있는 강력한 방법이지만, 높은 비용과 자원 소모를 동반하기 때문에 상황에 맞는 선택이 필요합니다. 이러한 패턴을 이해하고 적절히 적용한다면, LLM의 활용을 더욱 극대화할 수 있을 것입니다.