대규모 언어 모델(Large Language Models)은 유창하지만 사실이 아니거나, 가용한 증거에 의해 뒷받침되지 않거나, 모델 내부적으로 표현된 것으로 보이는 정보와 일치하지 않는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 우리는 은닉 활성화(hidden activations)의 기하학적 구조로부터 환각 탐지를 연구하며, 단 한 번의 순전파(forward pass)로 계산되는 간단한 스펙트럼 통계량인 D-Score를 소개합니다. 고정된 모델, 레이어(layer), 허용 오차(tolerance) 매개변수에 대해, D-Score는 은닉 활성화 행렬의 특이 방향(singular directions) 중 특이값(singular values)이 선도적인 값(leading one)에 가깝게 유지되는 방향의 개수를 계산합니다. 우리는 이 수치를 환각 점수(hallucination score)로 사용하며, D-Score가 사전에 정의된 수치보다 클 경우 입력 텍스트를 환각된 것으로 분류합니다. 이러한 접근의 동기는 모델이 자신의 내부 상태에 존재하는 정보와 충돌하는 텍스트를 처리할 때, 은닉 표현(hidden representation)이 주장된 내용과 더불어 일종의 반대 증거, 불확실성, 수정 또는 지지 부족을 함께 인코딩할 수 있다는 점에 있습니다. 이는 은닉 궤적(hidden trajectory)이 추가적인 특이 방향으로 퍼지게 만들 수 있습니다. 우리는 경량 스펙트럼 논증(spectral argument)을 통해 이러한 직관을 공식화하고, 결과물인 탐지기를 FAVA-Annotation 및 RAGTruth에서 평가합니다. 실험 결과, D-Score는 외부 검증기(external verifier), 검색 단계(retrieval step), 다중 생성(multiple generations) 없이도 환각 탐지를 위한 강력한 은닉 상태 신호임을 보여줍니다.