최근 LLM은 뛰어난 기계 번역 능력을 보여주고 있지만, 생성형 특성상 불필요한 내용을 추가하는 과장 현상이 나타나기도 합니다. 이러한 과장 현상은 기존 NMT의 신경망 횡설저절과는 다른 양상을 보이며, LLM의 자기 설명, 위험한 허구, 적절한 설명 등으로 구분됩니다. 상업 환경에서 LLM의 번역 과장 현상을 감지하고 정확한 원인을 파악하는 것은 중요한 과제이며, 이에 대한 다양한 전략과 결과를 제시합니다.