LLMが生成する出力における幻覚（hallucination）傾向を評価し、緩和するためには、以下のアプローチが有効です。
出力の一貫性と正確性の評価: LLMの出力を評価するために、生成されたテキストと参照テキストとの間の一致度を測定します。具体的には、文字エラー率（ER）やエラー率削減（ERR）などの指標を用いて、モデルの性能を定量的に評価します。
エラー修正ペアのJSON形式での出力: LLMが生成する出力を直接修正されたテキストとしてではなく、エラー修正ペアのJSON形式で提供することで、モデルの幻覚を減少させることができます。この形式では、特定のエラーとその修正が明示的に示されるため、モデルが誤った情報を生成するリスクが低減します。
フィードバックループの構築: LLMの出力に対するフィードバックを収集し、モデルのトレーニングに活用することで、幻覚の傾向を継続的に改善することができます。具体的には、ユーザーからの修正提案やエラー報告をモデルの再トレーニングに組み込むことで、モデルの精度を向上させることが可能です。