대형언어모델의 환각 현상은 주로 학습 데이터의 오류와 모델의 과도한 확신에서 비롯됩니다. 이러한 환각을 완화하기 위해 검색 기반 생성(RAG), 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF), 고품질 데이터를 활용한 미세조정 등 다양한 전통적인 기법들이 활용되어 왔으며, 이를 보완하기 위한 새로운 연구들도 활발히 진행되고 있습니다.