의미론적 엔트로피
동일한 질문에 대해 모델이 생성한 여러 답변의 의미적 일관성을 측정하여 할루시네이션(환각) 여부를 판단하는 기법입니다. 답변들이 서로 다른 내용을 담고 있어 엔트로피가 높으면 해당 정보의 불확실성이 높다고 판단합니다.