2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/LLM Hallucinations.md

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LLM Hallucinations

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"확률적 몽상: 대규모 언어 모델이 학습 데이터의 패턴에 기반해 문법적으로 완벽하지만 사실과는 다른 정보를 자신 있게 생성하는 현상으로, 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 위해 반드시 해결해야 할 핵심 과제."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

LLM 환각(Hallucination)은 모델이 학습한 데이터의 통계적 분포와 실제 사실 간의 괴리에서 발생하며, 다양한 형태와 원인을 가집니다.

1. 주요 원인:
   • 학습 데이터의 한계: 데이터셋에 포함된 거짓 정보, 편향, 또는 특정 주제에 대한 정보 부족이 모델의 잘못된 학습을 유도합니다.
   • 확률적 토큰 예측: 모델은 본질적으로 다음 토큰을 확률적으로 예측하므로, 사실 관계보다는 문맥적 매끄러움을 우선시할 때 환각이 발생합니다.
   • 모델 압축 및 과적합: 복잡한 지식을 유한한 파라미터에 압축하는 과정에서 정보가 왜곡되거나, 특정 패턴에 과하게 최적화될 수 있습니다.
2. 환각의 유형:
   • Intrinsic (내재적): 제공된 소스 텍스트와 모순되는 정보를 생성하는 경우.
   • Extrinsic (외재적): 소스에는 없지만 사실 여부를 확인할 수 없는 정보를 지어내는 경우.
3. 완화 전략 (Mitigation):
   • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 지식 베이스(Wiki, DB)에서 관련 문서를 검색하여 모델의 답변을 사실에 근거(Grounding)하게 합니다.
   • Chain-of-Verification (CoVe): 모델이 스스로 생성한 답변의 개별 주장을 검증하는 질문을 던지고 수정하도록 유도합니다.
   • Self-Correction & LaaJ: 다른 LLM을 검수자(Judge)로 활용하여 답변의 사실성을 교차 검증합니다.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 창의성 vs 사실성: 환각을 억제하기 위해 제약을 강화하면 모델의 창의적인 문장 생성 능력이 저하될 수 있는 트레이드오프가 존재합니다.
• 검증 비용: 실시간 검증 레이어를 추가할수록 추론 비용(Latency & API Cost)이 증가합니다.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Related Topics: Large Language Models (LLM), RAG (검색 증강 생성), AI Safety, Knowledge-Grounding
• Protocols: P-Reinforce, Semantic Grounding & Provenance

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Last updated: 2026-05-07

🤖 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)