LLM이 말은 번듯하게 하지만 실제 작업에는 실패하는 이유와 데이터셋의 새로운 접근 방식

작성자가 제시한 문제의식에 대해 커뮤니티는 대체로 공감하며, 실제 프로덕션 환경에서 겪는 유사한 실패 사례들을 공유하고 있다.

• 모델의 응답 톤보다는 도구 트리거 및 구조화된 출력의 정확도를 우선적으로 평가해야 한다.
• 복잡한 워크플로에서는 각 단계별 실행 여부를 검증하는 로직을 시스템 설계에 포함해야 한다.

• LLM이 자연스러운 문장을 생성하는 것과 실제 도구를 실행하는 능력 사이에는 큰 격차가 존재한다.
• 현재의 LLM 학습 데이터는 대화의 유창함에 치중되어 있어 실행(Action) 중심의 데이터셋 보완이 필수적이다.
• 성공적인 시스템 구축을 위해서는 도구 사용, 구조화된 출력, 다단계 워크플로 실행 능력을 학습시켜야 한다.