'Pramana'는 인도 철학의 냐야-냐야(Navya-Nyaya) 논리 체계를 LLM 파인튜닝에 적용한 방법론이에요

2,500년 된 인도 논리학으로 AI 환각을 줄이는 연구가 나왔어요.

'Pramana'는 인도 철학의 냐야-냐야(Navya-Nyaya) 논리 체계를 LLM 파인튜닝에 적용한 방법론이에요. 의심 분석, 증거 식별, 5단 삼단논법, 반사실 검증, 오류 탐지, 최종 판단의 6단계 추론 구조를 모델에 명시적으로 가르치는 거거든요. Apple 연구에서 LLM이 수학 문제에 무관한 맥락을 추가했을 때 성능이 65% 떨어진 것처럼, 기존 모델이 패턴 매칭에 의존한다는 한계를 정면으로 공략한 셈이에요.

Llama 3.2-3B와 DeepSeek-R1 계열 8B 모델을 55개 냐야 구조 논리 문제로 파인튜닝했더니, 1단계에서 형식 준수율은 40%에 불과했지만 의미적 정확도는 100%를 달성했어요. 구조를 완벽히 따르지 않아도 추론 내용 자체는 모델이 내면화했다는 얘기예요.

수천 년 전 인식론이 현대 AI 신뢰성 문제의 해법이 될 수 있다는 점이 흥미로워요.