2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Hallucination-in-LLMs.md

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Hallucination in LLMs (LLM의 환각 현상)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"모델은 '모름'을 인정하기보다 가장 그럴듯한 거짓말을 선택하는 통계적 본능을 가지고 있음을 경계하라" — 대규모 언어 모델이 학습 데이터에 없는 사실을 마치 사실인 것처럼 지어내거나, 논리적으로 맞지 않는 답변을 생성하는 현상.

📖 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.
  • 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.
  • Verification Loop: 생성된 답변을 다른 모델이나 인간이 재검증.
• 의의: AI 답변의 신뢰도를 결정하는 가장 큰 장벽이며, 이를 통제하는 능력이 실전 AI 성능의 척도가 됨.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 단순히 '창의적 오류'로 치부되던 시기를 지나, 이제는 시스템의 결함으로 인식되어 이를 줄이기 위한 기술(RLHF, RAG 등)이 비약적으로 발전함.
• 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-LLMs.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 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.

🕓 변경 이력 (Changelog)

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

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

• (TODO)

선택 B를 써야 할 때:

• (TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

• [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)