본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 의도와 일치하지 않거나, 맥락적 근거가 부족하거나, 환각을 보이는 문제를 해결하기 위한 기술을 분석합니다. PRISMA 프레임워크와 PICO 전략을 사용하여 신속 검토를 수행하여, LLM 응답을 정렬하고, 근거를 확보하며, 환각과 주제 이탈을 줄이는 기술을 식별하고 분석했습니다. 특히, 추론 시점에 적용되는 방법이 재훈련 없이 효율적으로 출력을 정렬하여 사용자 의도 지원, 맥락적 근거 확보, 환각 완화에 효과적인 것으로 나타났습니다.
