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Local LLM produces repetitive loops or degenerate output

증상

Model loops on same phrases or generates nonsense. Output ignores context or contradicts earlier statements. More hallucinations than cloud API versions.

원인

Greedy decoding (temperature=0) creating feedback loops. Quantization artifacts corrupting attention patterns. Context window truncation silently cutting information.

해결법

반복/퇴화 출력 해결

1. 샘플링 조정:

   temperature: 0.7      # 0 대신 0.7+
   top_p: 0.9            # nucleus sampling
   repeat_penalty: 1.1   # 반복 페널티
   

2. 양자화 레벨 확인: 4-bit에서 문제 심하면 8-bit으로 올려 테스트
3. 컨텍스트 한도 확인: 실제 토큰 수가 설정된 윈도우 내인지 모니터링
4. 프롬프트 개선: “제공된 컨텍스트만 기반으로 답변” 등 명시적 제약 추가
5. 시스템 프롬프트 강화: “모르면 모른다고 답하라” 지시 포함

예상 토큰 절약

이 에러로 삽질 시: 약 5,000~15,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 500 토큰

출처

MLJourney - Debugging Common Local LLM Errors

Source: MLJourney - Debugging Common Local LLM Errors

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