할루시네이션 (인공지능) 편집하기 (부분)

==원인==
*훈련 데이터의 불완전성: 오류가 포함된 데이터, 편향된 텍스트, 허구 정보 등이 학습에 포함되어 모델이 잘못된 패턴을 내재화할 수 있다.
*확률 기반 생성 방식: 언어 모델은 가장 가능성 높은 단어 시퀀스를 예측하여 출력을 생성하기 때문에, 진위 여부를 스스로 판단하지 못한다.
*맥락 이해 부족: 사용자의 입력을 정확히 해석하지 못하거나 질문 의도를 왜곡하여 부정확한 응답을 생성할 수 있다.
*길이 제한과 요약 압력: 제한된 응답 길이 안에서 요약하려다 중요한 사실이 왜곡되거나 누락되는 경우도 있다.