Alucinações em Modelos de Linguagem de Grande Escala: Uma Revisão Sistemática da Literatura - Pereira, Andressa Silva; Aquino, Simone Azevedo Bandeira de Melo; Xavier, Emmanuel Silva (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) geram texto fluente e coerente, mas frequentemente produzem conteúdo factualmente incorreto ou fabricado, fenômeno denominado alucinação. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura abrangendo 32 estudos publicados entre 2020 e 2025, orientada por quatro questões de pesquisa que cobrem tipos de alucinação, estratégias de mitigação, lacunas estruturais e cobertura de línguas de menor recurso. Os resultados são organizados em cinco categorias: geração aumentada por recuperação (RAG), aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF), mecanismos de auto-verificação, intervenções arquiteturais e benchmarks de avaliação. Alucinações factuais concentram aproximadamente 78% do esforço de pesquisa, enquanto os tipos semântico e linguístico permanecem subexplorados. Três lacunas críticas são identificadas: ausência de benchmarks padronizados para comparação entre estudos, carência de integrações multi-estratégia e escassez de trabalhos voltados a línguas de menor recurso, como o português, representando oportunidades concretas para a comunidade brasileira de PLN.