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건축 규정 자동 준수(ACC)를 위해 LLM의 환각 현상을 줄이는 2단계 프레임워크 P4IR을 제안합니다. SFT로 도메인 지식을 주입한 후 GRPO를 통해 코드 스켈레톤의 정확도를 높여, 기존 선도 모델들보다 뛰어난 성능을 입증했습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기건축 규정의 자동 코드 준수 (Automated Code Compliance, ACC)를 위한 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 기반 접근 방식은 컴퓨터가 처리 가능한 규칙을 생성할 때 부정확하거나 환각 (Hallucination) 현상을 일으키기 쉽습니다. 본 논문은 P4IR을 소개합니다. 이는 지도 미세 조정 (Supervised Fine-Tuning, SFT)을 사용하여 LLM에 도메인 지식을 주입한 후, 고수준 코드 스켈레톤 (High-level code skeletons) 형태의 생성된 중간 표현 (Intermediate representations)의 정확도를 향상시키기 위해 그룹 상대 정책 최적화 (Group Relative Policy Optimization, GRPO)를 사용하는 2단계 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 SFT 베이스라인과 비교하여 트리 편집 거리 (Tree edit distance)와 토큰 수준 레벤슈타인 거리 (Token-level Levenshtein distance)에서 각각 최대 23.8%와 38.6%의 감소를 달성했습니다. 비교 분석 결과, 제로샷 (Zero-shot) 설정에서의 이 접근 방식은 퓨샷 프롬프팅 (Few-shot prompting)을 통해 평가된 Claude Opus 및 Sonnet 4.5, GPT-5.2, Qwen-3-Max, GLM-4.7과 같은 선도적인 LLM들보다 코드 구조와 의미론(Semantics) 모두에서 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 또한, GRPO 단계는 작지만 통계적으로 유의미한 거짓 양성 (False positives) 감소를 생성했습니다. SFT와 GRPO를 결합하여 도메인 특화 목표를 직접 최적화함으로써, 이 접근 방식은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 LLM 기반 ACC 시스템을 향한 경로를 제공합니다.