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SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.
SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
과제군별 문항 수와 드문 과제 정확도를 바꾸어 전체 문항 평균과 과제군 동일 가중 평균을 비교합니다.
필수 필드·자료형·값 범위·업무 조건을 바꾸어 구조 검증과 의미 검증이 어디서 갈리는지 살핍니다.
입력 위치와 거절 반경을 바꾸어 가장 가까운 분류와 ‘알 수 없음’ 판정 사이의 경계를 직접 확인합니다.
2026년 9월 16일과 23일 공개된 PotARCin, NAF-Bench, ReFigBench를 통해 정답 정확도 너머의 검증을 살펴봅니다. 같은 규칙을 정의·분류·생성·수정·역산에 쓸 수 있는지, ‘아니다’의 의미를 명시대로 적용하는지, 다이어그램의 연결이 실제 객체로 남는지를 구별합니다.
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