로그 확률 불확실성
모델이 토큰을 생성할 때 계산하는 로그 확률값을 통해 예측의 확신 정도를 수치화하는 기법이다. 모델 내부의 확률 분포를 직접 확인하므로 외부 프롬프트 기반 평가보다 모델의 실제 확신도를 더 잘 반영하는 경향이 있다.