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할루시네이션 (Hallucination) 현상 이해하기 할루시네이션 (Hallucination) 현상 이해하기서론: AI 할루시네이션(Hallucination) 문제의 심각성과 해결의 필요성본론 1: AI 할루시네이션(Hallucination) 발생 원인 심층 분석1.1. 학습 데이터의 부족 및 편향1.2. 모델의 과도한 일반화(Overgeneralization)1.3. 지식 기반(Knowledge Base)의 불완전성1.4. 프롬프트(Prompt)의 모호성 및 부적절성1.5. 모델의 구조적 한계본론 2: AI 할루시네이션(Hallucination) 감소를 위한 실천 전략2.1. 고품질 학습 데이터 구축 및 관리2.2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 활용2.3. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 기법 적용2.4. 모델의 불확실성(Uncertainty) 표현 유도2.5. 팩트체크(Fact-Checking) 시스템 구축2.6. AI 모델의 한계에 대한 사용자 교육2.7. 지속적인 모니터링 및 개선결론: AI 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결을 위한 지속적인 노력 AI, 특히 생성형 언어 모델(LLM)에서 할루시네이션은 마치 환각처럼, 실제로 존재하지 않거나 잘못된 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 할루시네이션은 사용자 신뢰도를 떨어뜨리고 잘못된 의사 결정을 유도할 수 있어 심각한 문제를 야기합니다. 따라서 할루시네이션을 줄이는 방법을 이해하고 적용하는 것이 중요합니다. 서론: AI 할루시네이션(Hallucination) 문제의 심각성과 해결의 필요성 최근 인공지능(AI) 기술, 특히 생성형 언어 모델(Generative Language Models, LLM)의 발전은 혁신적인 가능성을 제시하는 동시에 새로운 과제들을 던져주고...

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