[논문리뷰] OffTopicEval: When Large Language Models Enter the Wrong Chat, Almost Always!

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저자: Jingdi Lei, Varun Gumma, Rishabh Bhardwaj, Seok Min Lim, Chuan Li, Amir Zadeh, Soujanya Poria

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 운영 안전성(operational safety)이라는 중요한 측면을 다룹니다. 이는 LLM 기반 에이전트가 특정 목적에 맞춰 인도메인(in-domain) 쿼리를 적절히 수락하고 아웃오브도메인(OOD) 쿼리를 거부하는 능력을 의미합니다. 일반적인 유해성(harm) 평가를 넘어, 목적 지향적인 에이전트의 신뢰할 수 있는 배포를 위한 체계적인 평가 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

연구진은 LLM의 운영 안전성을 측정하기 위한 평가 스위트인 OFFTOPICEVAL을 제안합니다. 이 벤치마크는 21개의 목적별 에이전트를 구성하고, 영어, 중국어, 힌디어로 된 220K개 이상의 샘플을 사용하여 모델을 테스트합니다. 특히, 직접적인 OOD 쿼리와 적대적으로 변형된 적응형 OOD 쿼리에 대한 거부율을 평가하며, 프롬프트 기반 조향(prompt-based steering) 기법인 Q-ground (쿼리 접지) 및 P-ground (시스템 프롬프트 접지)를 통해 완화 전략을 모색합니다.

주요 결과

20개 오픈소스 LLM에 대한 평가 결과, 모든 모델이 높은 수준의 운영 불안전성을 보였으며, 가장 강력한 모델인 Qwen-3 (235B)(77.77%) 및 Mistral (24B)(79.96%)조차 신뢰할 수 있는 수준에 미치지 못했습니다. 모델은 직접적인 OOD 쿼리의 12.24%를 탐지하지 못했으며, 적응형 OOD 쿼리의 경우 이 실패율은 70.72%까지 급증했습니다. 완화 기법 중 Q-ground는 운영 안전성을 최대 23% 향상시켰고, P-ground는 Llama-3.3 (70B)에서 41%, Qwen-3 (30B)에서 27%라는 더 큰 개선을 이끌어냈습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 LLM이 목적 기반 태스크에서 인도메인 쿼리와 OOD 쿼리를 안정적으로 구별하지 못하는 중대한 취약점을 드러냅니다. 특히 적응형 적대적 공격에 취약함을 보여주므로, LLM을 에이전트로 배포할 때 운영 안전성을 최우선으로 고려해야 합니다. Q-ground 및 P-ground와 같은 가벼운 프롬프트 기반 조향 방법은 인도메인 성능을 크게 저하시키지 않으면서 OOD 거부 견고성을 향상시키는 실용적이고 비용 효율적인 초기 해결책을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.