2nd/10_Wiki/Topics/Self-Correction.md

id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, inferred_by

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wiki-2026-0508-self-correction	Self Correction	10_Wiki/Topics	verified	self	P-Reinforce-AUTO-SECO-RD2	none	A	0.92	uncategorized		2026-05-08	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)

Self-Correction

Note

본 내용은 Self-Correction Mechanisms 문서에서 더 구체적이고 체계적으로 관리되고 있습니다. 위 링크로 이동해 주시기 바랍니다. 🫡🐟

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

자기 교정은 LLM이 자신의 출력을 비판·수정하는 능력으로, 외부 피드백 없이도 reasoning 품질을 높일 수 있는 중요 기제이지만 한계도 분명하다.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: Self-critic이 잘 작동하려면 (1) 검증이 생성보다 쉬워야 하고 (2) 모델이 자신의 오류를 식별할 메타인지가 있어야 함. 둘 중 하나라도 무너지면 자기 강화 환각으로 빠짐.

세부 내용:

• Self-Refine: 출력 → 비판 → 재생성 루프.
• Reflexion: 에피소드 메모리 + 자기 반성 텍스트.
• Self-Consistency: 여러 추론 경로 비교.
• 한계: 동일 모델로 비판하면 같은 편향 재생산. 외부 verifier가 더 강력함.
• 연구 동향: o1/R1 류 모델은 학습 단계에서 자기교정을 내재화.

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: draft
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 없음
• 정책 변화: 없음

🔗 지식 연결 (Graph)

• Parent: 10_Wiki/Topics
• Related: (TODO: 최소 2개)
• Opposite / Trade-off: (TODO)
• Raw Source: 직접 입력

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A