우리 AI가 자꾸 한자를 써요... 왜 그럴까? (feat. vLLM 해결법)

우리 AI가 자꾸 한자를 써요... 왜 그럴까? (feat. vLLM 해결법)

안녕하세요! 나두에이아이 입니다. 👋

요즘 보안이 중요이 커져 폐쇄형 GPT형태로 AI를 구축하는 경우가 많죠?

AI와 신나게 대화하고 있는데, 갑자기 얘가 "你好"나 "谢谢" 같은 중국어를 불쑥 내뱉어서 당황한 적 있으신가요? 😱 특히 성능 좋은 Qwen, Deepseek등 중국 AI 모델을 기반으로 우리만의 서비스를 만들 때 종종 일어나는 일인데요.

오늘은 이런 당황스러운 상황을 막아줄 아주 똑똑한 해결사, vLLMlogits_processor 이용하여 이를 막는 사례에 대해 모두가 이해할 수 있도록 쉽고 재미있게 설명해 드릴게요!


🤔 AI는 어떻게 다음 단어를 고를까요? (feat. 단어 추천 점수)

AI가 글을 쓰는 건, 사실 수많은 단어 후보들 중에 다음에 올 단어 하나를 고르는 과정의 연속이에요. 마치 우리가 "오늘 식사는 정말..." 다음에 '맛있었다', '최악이었다', '대박이었다' 같은 여러 후보를 떠올리는 것과 같죠.

AI는 내부적으로 자기가 아는 모든 단어(한글, 영어, 한자 등)에 대해 '다음에 이 단어가 오면 얼마나 자연스러울까?'에 대한 추천 점수를 매겨요. 이 점수를 전문 용어로 로짓(Logits)이라고 부른답니다. 점수가 높을수록 선택될 확률이 높아지는 거죠!

✨ 핵심 정리: 로짓(Logits): AI가 다음 단어를 고르기 위해 매기는 '후보 단어 추천 점수'

🚨 왜 갑자기 중국어가 튀어나올까요?

문제는 AI의 태생에 있어요. 우리가 사용하는 AI 모델의 뿌리가 되는 '베이스 모델'이 중국에서 만들어졌다면, 어마어마한 양의 중국어 데이터로 학습했을 가능성이 높아요.

그래서 우리가 한국어로 명령을 내려도, AI가 순간적으로 착각하거나(이걸 할루시네이션이라고 해요!) 계산 과정에서 오류가 생겨서 뜬금없이 중국어 단어에 높은 추천 점수(로짓)를 줘버리는 경우가 생기는 거예요. 그럼 AI는 점수만 보고 "오! 이 한자가 정답인가 봐!" 하면서 툭 내뱉게 되는 거죠.


🦸‍♂️ 해결사 등판! vLLM의 logits_processor

이때 필요한 게 바로 logits_processor 입니다. vLLM 라이브러리에 있는 이 기능은 AI가 최종적으로 단어를 선택하기 직전에 우리가 개입할 수 있게 해주는 마법 같은 도구예요.

마치 AI가 단어 추천 점수표를 내밀었을 때, 우리가 빨간 펜을 들고 이렇게 말하는 것과 같아요.

"잠깐! 어디 보자... 어? 중국어 단어 점수가 왜 이렇게 높아? 이건 안되지! 중국어는 전부 -1,000,000점 감점!"

logits_processor를 사용하면, "만약 단어가 중국어(한자)이면, 추천 점수를 아주아주 낮춰버려!" 라는 규칙을 미리 만들어 둘 수 있어요.

이렇게 특정 단어들의 점수를 강제로 바닥으로 만들어 버리면, AI가 아무리 중국어 단어에 높은 점수를 매겼더라도 최종 선택지에서는 절대 뽑힐 수 없게 된답니다. 결국 AI는 우리가 허용한 한국어나 영어 단어 중에서만 다음 단어를 고르게 되는 거죠!

vLLM을 사용하면 이런 규칙을 아주 쉽고 빠르게 적용해서, 우리 AI가 혹시라도 길을 잃고 중국어를 사용하는 상황을 원천봉쇄할 수 있습니다.


바로 이런 logits_processor와 같은 다양한 기술 도구들을 활용해서, 저희 나두AI는 고객 여러분들이 최신 AI 모델을 자신만의 데이터와 목적에 맞게 Private하게 업무에 적용하실 수 있도록 돕고 있답니다. 복잡하고 어려운 기술은 저희에게 맡기시고, 여러분은 AI로 똑똑해지는 비즈니스만 생각하세요!

앞으로도 저희 나두AI는 이렇게 유용하고 재미있는 AI 꿀팁으로 다시 찾아오겠습니다! 다음에 또 만나요! 😉

Read more

2026 데이터바우처 수요기업 모집

2026 데이터바우처 수요기업 모집

2026년 데이터바우처 수요기업 모집이 곧 시작됩니다! 최대 4,500만 원 지원받고, '데이터'로 비지니스를 한층 성장시켜보세요 복잡한 정부 지원 사업, 공고문만 보면 머리 아프시죠? 오늘은 예비 창업자와 소상공인, 중소기업 대표님들이 놓치면 정말 아까운 '2026년 데이터바우처 지원사업'을 아주 쉽게, 핵심만 쏙쏙 뽑아 정리해 보고자 합니다. 많은

By 나두에이아이
[논문 리뷰]  자가 수정형 RAG인 'CRAG' 이해하기

[논문 리뷰] 자가 수정형 RAG인 'CRAG' 이해하기

LLM의 환각 현상을 해결하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술을 많이 활용하고 있는데요, RAG도 완벽하지 않는 약점이 있습니다. 엉뚱한 정보를 검색해서 가져오면 답변도 엉망이 된다는 점이죠. 오늘은 RAG의 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 CRAG (Corrective RAG)를 소개하는 논문을 리뷰해보겠습니다 😄. (저희 나두에이아이에서는 CRAG를 구현하여 빌더에 임베드시켜놨는데요, 언제든지 데모를 요청하셔 보세요)

By 나두에이아이
정보를 어떻게 찾을지까지 AI가 결정하는 검색 워크플로우

정보를 어떻게 찾을지까지 AI가 결정하는 검색 워크플로우

AI 챗봇을 운영하다 보면 이런 요구가 반드시 등장합니다. * “조건에 따라 다른 문서를 참고해야 해요” * “한 번 검색으로는 답이 안 나옵니다” * “정책 + 가이드 + 예외 조항을 함께 봐야 해요” 이때 단순한 검색 방식으로는 한계가 있기 때문에 검색 워크플로우(Search Workflow)를 사용하게 되어요. 검색 워크플로우란 무엇인가? 검색 워크플로우는 RAG 검색을 한 번만

By 나두에이아이
RAG에서 검색 모드란?

RAG에서 검색 모드란?

기본 검색 모드란? 문서에 기반한 RAG를 이용하여 AI 챗봇을 만들 때는 AI가 해당 문서를 어떻게 검색하냐에 따라 답변의 품질이 달라지는데요, 기본 검색 모드는 검색 방식이 매우 단순한 것을 의미합니다. 유저의 질문이 들어오면 관련 문서를 검색하여 답변을 생성하는 가장 직관적이고 단순한 검색 구조이죠. 1. 사용자가 질문을 입력하면 2. 질문을 벡터로 변환해서

By 나두에이아이