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10_Wiki/Topics_GD/Hallucination-in-LLMs.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** 모델이 확률적으로 가장 높은 다음 토큰을 생성하는 과정에서, 사실 관계(Factuality)보다 문장의 유창함(Fluency)이나 패턴의 유사성에 압도되어 발생하는 정보 왜곡 패턴.
 - **주요 원인:**
-    - **Data [[Noise]]:** 학습 데이터 자체에 잘못된 정보가 포함된 경우.
+    - **Data [[Noise|Noise]]:** 학습 데이터 자체에 잘못된 정보가 포함된 경우.
     - **Over-smoothing:** 드문 사실보다 흔한 패턴을 우선시하여 일반화하는 경향.
     - **Knowledge Cut-off:** 학습 시점 이후의 사건에 대해 추측하여 답변.
 - **해결 전략:**
     - **RAG (Retrieval-Augmented Generation):** 외부의 신뢰할 수 있는 지식 소스를 검색하여 근거로 제공 (Antigravity의 핵심 전략).
-    - **[[prompt]] Engineering:** "모르면 모른다고 답하라"는 명시적 지시 포함.
+    - **prompt Engineering:** "모르면 모른다고 답하라"는 명시적 지시 포함.
     - **Verification Loop:** 생성된 답변을 다른 모델이나 인간이 재검증.
 - **의의:** AI 답변의 신뢰도를 결정하는 가장 큰 장벽이며, 이를 통제하는 능력이 실전 AI 성능의 척도가 됨.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 보강 작업 시 `00_Raw` 데이터에 기반한 RAG 프로세스를 강제하여 환각 현상을 원천 차단함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[LLM]], [[Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF]], [[Trustworthy-AI]], Knowledge-Gardening-Protocol
-- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/[[Hallucination-in-LLM]]s.md
+- [[LLM|LLM]], [[Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF|Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]], Knowledge-Gardening-Protocol
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/[[Hallucination-in-LLM|Hallucination-in-LLM]]s.md