대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에 혁신을 가져왔지만, 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 생성하는 환각 현상을 일으키기도 합니다. 본 연구는 LLM 환각 현상의 원인, 유형, 탐지 방법, 완화 전략, 벤치마크, 그리고 앞으로의 연구 방향을 제시하며, LLM의 신뢰성과 안전성을 향상시키기 위한 포괄적인 분석을 제공합니다.
