Evaluating the Correctness of Inference Patterns Used by LLMs for Judgment
Created by
Haebom
저자
Lu Chen, Yuxuan Huang, Yixing Li, Dongrui Liu, Qihan Ren, Shuai Zhao, Kun Kuang, Zilong Zheng, Quanshi Zhang
개요
본 논문은 법률 LLM의 사례 연구를 통해 대규모 언어 모델(LLM)이 판단에 사용하는 추론 패턴을 분석하고, 인간의 도메인 지식에 따라 LLM의 잠재적인 잘못된 표현을 식별하는 방법을 제시합니다. 기존의 언어 생성 결과 평가와 달리, 논문에서는 겉으로 보기에 정확한 출력 뒤에 있는 LLM의 세부 추론 패턴의 정확성을 평가하고자 합니다. 이를 위해 최근 이론적 성과가 상호 작용 기반 설명의 충실성에 대한 여러 수학적 보장을 증명했기 때문에, LLM이 원시 추론 패턴으로 사용하는 입력 구절 간의 상호 작용을 정량화합니다. LLM의 세부 추론 패턴을 평가하기 위한 일련의 지표를 설계하고, 실험을 통해 언어 생성 결과가 정확해 보이는 경우에도 법적 판단에 사용되는 LLM의 추론 패턴 상당 부분이 오해의 소지가 있거나 관련성이 없는 논리를 나타낼 수 있음을 보여줍니다.
시사점, 한계점
•
시사점: LLM의 출력 결과뿐 아니라, 그 내부 추론 과정의 정확성을 평가하는 새로운 방법론 제시. 상호작용 기반 설명의 수학적 보장을 활용하여 LLM의 추론 패턴을 정량적으로 분석. 법률 LLM의 판단 오류 원인을 규명하고 개선 방향 제시에 기여.
•
한계점: 제시된 방법론은 법률 LLM에 특화되어 다른 도메인으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요. 평가 지표의 객관성 및 신뢰성에 대한 추가 검증 필요. LLM의 추론 과정에 대한 완벽한 해석을 보장하지 않을 수 있음.
