迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化

迈向可信 AI：LLM 幻觉的分析与优化

摘要

大语言模型（LLM）的幻觉现象，即生成与事实不符的信息，是影响AI落地的主要挑战。通过分析LLM的工作原理，发现其训练数据的质量和多样性直接影响模型表现。优化方案包括Prompt设计、RAG检索增强、采样参数调整、SFT微调、强化学习、思维链推理及多Agent协作。这些技术手段能有效提升模型的事实一致性和推理能力，减少幻觉，增强LLM在实际应用中的可靠性。