도구 과다 사용의 환상: LLM이 내부 지식보다 외부 도구를 선호하는 이유는 무엇인가?
대규모 언어 모델(LLM)이 내부 사고 제한을克服하기 위해 외부 도구를 사용하는 것은 효과적이지만, 이는 사고 과정에서 불필요한 도구 사용을 유발하는 새로운 현상인 도구 과다 사용을 발생시킨다. 이 현상은 다양한 LLM에서 퍼지면서, 내부 지식의 경계를 정확하게 파악하지 못하고 실제 지식 사용 가능성을 오해하는 지식적 환상(justification illusion)과, 결과만을 보상을하여 도구 사용을 과도하게 유도하는 보상 구조(reward structure)가 도구 과다 사용의 원인이다.
도구 과다 사용의 환상
대규모 언어 모델(LLM)이 내부 지식의 경계를 정확하게 파악하지 못하고 실제 지식 사용 가능성을 오해하는 지식적 환상(justification illusion)이 도구 과다 사용의 원인이다. 이 현상을 해결하기 위해, 직접 선호도 최적화 기반 지식 인식 경계 정렬 전략을 제안하여, 도구 사용을 82.8% 줄일 수 있다.
도구 과다 사용의 원인
도구 과다 사용의 원인은 결과만을 보상하는 보상 구조(reward structure)이다. 보상 구조를 균형을 맞추어, 불필요한 도구 호출을 66.7% (7B)와 60.7% (32B) 줄일 수 있다.
도구 과다 사용의 근본 원인
도구 과다 사용의 근본 원인은 내부 지식의 경계를 정확하게 파악하지 못하고 실제 지식 사용 가능성을 오해하는 지식적 환상(justification illusion)과, 결과만을 보상하는 보상 구조(reward structure)이다. 이 두 가지 원인을 이해하기 위해, 두 가지 시각으로 도구 과다 사용을 분석하였다.
- 첫 번째 시각: 도구 사용 повед인이 내부 지식 사용 가능성에 따라 달라지는지 확인하였다.
- 두 번째 시각: 도구 사용을 유도하는 보상 구조를 확인하였다.
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