大模型为什么出现幻觉?从成因到缓解方案

摘要

大模型幻觉问题日益引发关注,表现为生成虚假、误导性信息。其成因贯穿预训练、微调、推理等阶段,涉及数据噪声、领域知识缺失、推理错误等。缓解方案包括检索增强生成、后验幻觉检测等,通过引入外部知识、模型不确定性评估等方法提升输出准确性。企业需建立多层次纠偏机制,确保模型可靠性。

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