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Failure Modes in LLM Systems: A System-Level Taxonomy for Reliable AI Applications

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저자

Vaishali Vinay

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 실제 환경에서 겪는 15가지 숨겨진 실패 모드를 시스템 수준에서 분류하고, 기존 평가 및 모니터링 방식의 한계를 분석합니다. 또한, LLM 기반 시스템의 신뢰성, 유지 관리 가능성, 비용 효율성을 높이기 위한 설계 원칙을 제시합니다. 이는 LLM의 신뢰성을 모델 중심적인 관점이 아닌 시스템 엔지니어링 문제로 접근하여 평가 방법론, AI 시스템의 견고성, LLM 배포의 안정성을 위한 연구 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 애플리케이션의 실제 실패 양상을 시스템 레벨에서 체계적으로 분석하여, 기존의 모델 중심적 평가 방법론의 한계를 지적하고 새로운 접근 방식의 필요성을 제시합니다.
LLM 기반 시스템의 신뢰성 확보를 위한 구체적인 설계 원칙을 제시하여 실제 시스템 개발에 도움이 될 수 있습니다.
LLM의 배포 및 운영 과정에서 발생하는 다양한 문제를 조명하고, 비용, 유지보수, 성능 저하 등의 문제를 고려한 시스템 설계를 강조합니다.
한계점:
15가지 실패 모드에 대한 구체적인 사례나 실험 데이터가 부족할 수 있습니다.
제시된 설계 원칙이 실제 환경에서 얼마나 효과적인지 검증하는 구체적인 연구 결과가 제시되지 않았을 수 있습니다.
논의가 LLM 시스템의 전반적인 측면에 집중되어, 특정 모델 아키텍처나 기술적 세부 사항에 대한 깊이 있는 분석은 부족할 수 있습니다.
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