RAGの活用以外にも、大規模言語モデルの幻覚を軽減するためのさまざまな技術的取り組みが期待されます。例えば、モデルの学習データの品質を向上させることで、幻覚のリスクを低減することができます。また、モデルの出力を検証するための信頼性の高い評価基準を設けることも重要です。さらに、モデルの過学習を防ぐための正則化手法や、アンサンブル学習を導入することで、幻覚のリスクを軽減することができます。