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한국군은 항상 너무 구식인 나머지 신식이 되는게 웃김
"아니 씨발 언제까지 눈에 존나 잘 띄는 피아식별띠를 쓸 생각이냐??" 개나소나 멀티캠을 입는 바람에 피아식별띠로 피아식별하는 2025년 현대 전장 "언제까지 구식 2점 슬링 쓸 생각이냐? 미군 보면 1점 3점 슬링 쓰고 하던데..." 이것저것 써보다가 사실상 업체나 군이나 다 길이조절 되는 2점 슬링으로 통일함 "언제까지 장병들 데리고 각개전투로 산악전 참호전 연습만 할거냐? 현대 전장에서 참호전을 할 거 같으냐? CQB나 하는게 어때?" 현대에서 절찬 참호전 진행중 "아니 왜 아직도 소총으로 대공사격을 가르치는거냐 이걸로 뭐 격추 가능하긴함? ㅋㅋ" 재머로도 격추 불가능한 광섬유 드론까지 등장하자 결국 산탄총이나 소총으로 격추하는 것 밖에는 방법이 남지 않은 현대 전장... "아니 씨발 패튼같은걸 왜 아직까지 운영하는거임?? 버리고 새거 사라고!!" "세계 2위" 군대조차 50년대 전차 꺼내서 전선에 투입 굳이 러시아가 아니더라도 어차피 모두가 드론 밥이기에 평등해져버림 "보병장비에 좀 집중해야 하는 거 아닌가? 2차대전 당시 쓰던 포까지 끌어와서 자주포화시키고...너무 포병에 치중된거 아님?" 드론의 역량 확대와 러시아 공군의 미진 등 다양한 사유로 인해 메타가 수시로 바뀌던 러시아-우크라이나 전쟁에서 개전부터 지금까지 한 한번도 바뀌지 않던 대전제는 포병전력이야말로 최전선에서 가장 중요한 자산이자 역량이라는 사실메타에 아무런 신경을 안 쓰고 아무런 대책을 세우지 않았음에도 메타가 지맘대로 한바퀴 돌고 리셋하는 바람에 얻어걸린...
작성자 : 기신고래(진)고정닉
GPT 환각 방지 프롬프트, 정말 효과가 있을까?
일단 이 글을 적기 위해서 11,046원을 지출하였음.후원 좀 받을 수 없나..?ㅋㅋㅋ환각(Hallucination)이란?챗갤 유저들이라면 아주 흔히 접해봤을 용어일 것임.간단히 말하면,LLM이 존재하지 않는 거짓 정보를 그럴싸하게 생성하는 현상을 말함.예를 들어,그러니까 존나 당당하게 틀린 말을 한다는 것이 문제인 거지.주요 LLM 개발사들은 환각 현상을 줄이기 위해 상당한 심혈을 기울이고 있고,유저들도 나름대로 대응책을 공유하고 있음.여러 프롬프트 사이트들 보면,여러 유저들이 환각을 줄이는 프롬프트를 공유하는 모습을 볼 수 있음.그러나 이런 프롬프트들이 실효성이 있는지에는 의문이 있음.이번에는 챗갤에 게시되었던 여러 환각 방지 프롬프트들을 정량적으로 평가해볼꺼임.SimpleQASimpleQA는 LLM의 사실성(factuality)를 측정하기 위한 OpenAI 벤치마크임.얼마나 환각을 적게 생성하는지, 얼마나 정확하게 응답하는지 평가함.주요 모델들 simpleQA 벤치마크베이스 모델 중에는 GPT-4.5가 가장 높은 정확도를 보임. 즉 환각이 제일 낮다는 뜻.https://github.com/openai/simple-evals GitHub - openai/simple-evalsContribute to openai/simple-evals development by creating an account on GitHub.github.comOpenAI는 simpleQA 벤치마크 데이터셋을 공개하고 있음.해당 데이터셋을 사용하여 프롬프트 벤치마크를 진행해볼꺼임
실험 세팅벤치마크: OpenAI SimpleQA테스트케이스 갯수: 500개방식: 테스트 모델이 벤치마크 문제들을 풀어오면, 채점자 모델이 채점하는 방식으로 진행테스트 모델: ChatGPT-4o-latest (최신 ChatGPT 4o 모델)파라미터- Temperature: 0.7- max_tokens: 150- 그 외에는 default채점자 모델: GPT-4.1.mini파라미터- Temperature: 0.1- max_tokens: 10상술했듯, OpenAI SimpleQA 벤치마크를 사용하였고, 현재 ChatGPT에서 서비스되고 있는 4o의 API를 사용하여 테스트함.테스트케이스는 원래는 4332개인데 내가 그지라서 좀 줄였음.Node.js로 벤치마크 프로그램을 만들어서 진행하였음.프롬프트별 테스트 결과OpenAI 기본 프롬프트(You are a helpful assistent)아주 기본적인 시스템 프롬프트만 포함하고 있음.정확도 39.6%공식 벤치마크 정확도가 38.2%이므로 상당히 준수한 성능을 뽑아내었음.하나빛 환각 방지 프롬프트정확도 38.6%오히려 기본 프롬프트에 비해 정확도가 떨어짐.ㅇㅇ(221.150) 환각 방지 프롬프트정확도 38.3%마찬가지로, 기본 프롬프트에 비해 낮은 정확도를 보여주었음.(DLC)모노로그 환각 방지 프롬프트딱 봐도 예능용 프롬프트지만, 그래도 한 번 테스트해봄.정확도 0%그만 알아보자.결과 비교프롬프트 종류정확도비고OpenAI 기본 프롬프트39.6%공식 벤치마크(38.2%)보다 약간 높음하나빛 프롬프트38.6%효과 미미ㅇㅇ(221.150) 프롬프트38.3%오히려 떨어짐모노로그 프롬프트(예능용)0%결론적으로,커뮤니티에서 공유된 대부분의 ‘환각 방지 프롬프트’는 오히려 기본 프롬프트보다 정확도가 낮았음.이는 프롬프트만으로 환각 문제를 해결하는 데 한계가 있다는 점을 다시 한 번 보여줌.하지만 그렇다고 프롬프트 엔지니어링이 무의미하다는 건 아님.일부 논문 중에는 프롬프팅을 통해 정확도를 향상시킨 사례도 존재함(CoVE라던가)즉, 잘 설계된 프롬프트는 분명 효과가 있을 수 있음.문제는 지금 돌아다니는 대부분의 환각 방지 프롬프트가 그저 조악하다는 거임.좋은 모델을 사용하고, 비판적으로 검토하는 것이 가장 나을 것임.
작성자 : 구름냥이고정닉
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