Amazon Bedrock 로그 확률 기능으로 커스텀 모델의 신뢰도 정밀 분석하기

아마존 Bedrock Custom Model Import의 로그 확률 기능으로 모델의 신뢰도를 정밀하게 분석하기

서론

AI 응용 분야에서 예측의 신뢰도를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 특히 고도화된 커스텀 모델을 사용하는 경우, 모델이 도메인 특화된 질문이나 비정형적 문장에 어떻게 반응하는지를 객관적으로 분석할 수 있어야 합니다. Amazon Bedrock의 Custom Model Import에서는 이번에 로그 확률 지원 기능을 추가하여 이러한 분석을 한층 더 강화할 수 있게 되었습니다. 이 블로그에서는 해당 기능의 어떻게 활용하는지, 구체적인 활용 예시, 시스템 구성 및 실전 적용에 대해 자세히 알아보겠습니다.

본론

1. 로그 확률(Log Probability)이란?

자연어 처리 모델에서는 각 토큰에 대해 예측된 확률의 로그 값을 통해 신뢰도를 측정할 수 있습니다. 로그 확률은 일반적으로 음수 값을 가지며, 값이 0에 가까울수록 모델의 자신감이 높습니다. 예를 들어 -0.1은 약 90% 신뢰도, -3.0은 약 5% 신뢰도에 해당합니다.

로그 확률 분석을 통해 다음과 같은 작업이 가능합니다:

• 응답 전체에 대한 신뢰도 평가
• 여러 응답 간의 비교 및 필터링
• 불확실한 구간 탐지 (헛소리 방지)
• Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 비용 최적화
• 모델 기반 어플리케이션에서의 신뢰도 기반 제어 로직 구현

2. 활용 사례

(1) 응답 간 비교 및 평가

여러 개의 응답 중 평균 로그 확률이 가장 높은 결과를 선택함으로써, 모델의 "자연스러움"을 수치화할 수 있습니다. 예를 들어, 번역처럼 정답이 여러 개인 문제에서 높은 로그 확률을 가진 번역을 자동 선정할 수 있습니다.

(2) 헛소리 검출

응답 내에서 신뢰도가 급격히 떨어지는 구간은 모델이 확신 없이 텍스트를 생성했을 가능성이 높습니다. 예를 들어, 존재하지 않는 금융 용어("PSQ: Portfolio Synergy Quotient")를 제시했을 때, 일반적인 금융 용어는 높은 신뢰도를 보이되 존재하지 않는 용어와 설명 단어는 낮은 신뢰도를 보여 헛소리 여부를 판단할 수 있습니다.

(3) 프롬프트 품질 개선

프롬프트에 대한 초기 응답의 토큰 로그 확률을 평균 내어, 모델이 이해한 수준을 수치로 확인할 수 있습니다. 같은 요청에 대해 불명확한 프롬프트는 낮은 로그 확률을, 명확한 역할 정의 및 배경 제공이 있는 프롬프트는 높은 로그 확률을 보여 줍니다.

(4) RAG 최적화 – 조기 가지치기 활용

다수의 문서를 불러와 응답을 생성하는 RAG 구조에서는 각 컨텍스트를 기반으로 짧은 응답을 생성하고, 로그 확률을 기준으로 유효하지 않은 문서를 조기에 필터링함으로써 전체 생성 비용을 줄일 수 있습니다.

(5) 파인튜닝 모델 평가 및 보정

파인튜닝된 모델이 특정 도메인에서 고신뢰도 응답을 제공하는지 로그 확률 분석을 통해 확인할 수 있습니다. 반대로, 오답에 대해 과도한 자신감을 보일 경우 과적합이나 보정 문제를 식별할 수 있으며, 이는 향후 추가 파인튜닝의 데이터 기반 기준이 됩니다.

3. 로그 확률 기능 활성화 방법

Amazon Bedrock의 InvokeModel API 사용 시 요청 바디에 "return_logprobs": true 파라미터를 추가하면 프롬프트와 생성 결과에 대한 로그 확률이 반환됩니다. 이 값은 각 토큰별 로그 확률로 구성되어 있으므로, 토크나이저를 활용해 ID를 실제 텍스트로 변환하고, 로그 확률을 확률로 환산하면 사람이 읽기 쉬운 방식으로 모델의 신뢰도를 이해할 수 있습니다.

예시코드는 Python의 Boto3 SDK로 다음과 같이 구현할 수 있습니다:

import boto3, json

bedrock_runtime = boto3.client('bedrock-runtime')
model_arn = "arn:aws:bedrock:<<region>>:<<account-id>>:imported-model/your-model-id"

request_payload = {
    "prompt": "The quick brown fox jumps",
    "max_gen_len": 50,
    "temperature": 0.5,
    "stop": [".", "\n"],
    "return_logprobs": True
}

response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId=model_arn,
    body=json.dumps(request_payload),
    contentType="application/json",
    accept="application/json"
)

5. 아키텍처 구성도

Bedrock Custom Model Import 아키텍처 내 로그 확률 흐름을 이해하기 쉽게 요약하면 다음과 같습니다:

6. 사전 요구 사항

해당 기능을 사용하려면 아래 조건을 만족해야 합니다:

• Amazon Bedrock 접근 권한이 활성화된 AWS 계정
• 로그 확률 기능이 릴리즈된 2025년 7월 31일 이후에 생성된 Custom Imported Model
• Bedrock Runtime 호출을 위한 IAM 권한

결론

Amazon Bedrock의 Custom Model Import 기능에 추가된 로그 확률 지원은 커스텀 모델의 예측 신뢰도를 정량적으로 측정할 수 있는 매우 유용한 도구입니다. 이를 통해 개발자는 불확실한 응답을 사전에 탐지하고, 프롬프트 품질을 개선하며, RAG 구조의 효율화를 실현할 수 있습니다.

기술 백서에서는 로그 확률 활성화 방법부터 해석, 그리고 다양한 실무 활용 전략까지 단계적으로 안내하고 있으며, 실제로 구현도 간단하여 높은 ROI(투자 대비 효과)를 기대할 수 있습니다. 특히 금융과 의료처럼 고신뢰도가 필수인 분야에서는 이 기능이 제공하는 투명성과 제어 가능성이 시스템 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이제 로그 확률 분석을 활용하여 여러분의 AI 시스템에 보다 신뢰도 높은 의사결정 보완 지표를 도입해 보시기 바랍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-model-insights-with-log-probability-support-for-amazon-bedrock-custom-model-import/