一文搞懂 | 大模型为什么出现幻觉？从成因到缓解方案

主要观点总结

本文介绍了大模型（LLM）的幻觉问题，包括幻觉的成因、分类、缓解方案以及检测手段。随着LLM被广泛应用于关键领域，幻觉问题带来的风险日益凸显，因此防范幻觉问题成为重要任务。文章提到了预训练、有监督微调、强化学习与人类反馈、模型推理等阶段的幻觉成因，以及事实冲突、无中生有、指令误解、逻辑错误等幻觉分类。针对幻觉缓解方案，文章介绍了检索增强生成、后验幻觉检测等方法，并提到了一些具体实践。最后，文章对LLM的幻觉问题进行了总结，指出其潜在危害和风险防范的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 大模型（LLM）的幻觉问题

随着LLM的广泛应用，幻觉问题成为关注的焦点。幻觉指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。

关键观点2: 幻觉的成因

幻觉的成因贯穿LLM的整个生命周期，包括预训练、有监督微调、强化学习与人类反馈、模型推理等阶段。模型在生成内容时可能并不真正理解或传递事实信息。

关键观点3: 幻觉的分类

幻觉分类包括事实冲突、无中生有、指令误解和逻辑错误等类型。

关键观点4: 幻觉缓解方案

为了缓解幻觉问题，可以采用检索增强生成、后验幻觉检测等方法。这些方法可以帮助提高模型生成内容的准确性和可靠性。

关键观点5: 实践应用

火山引擎云安全团队聚焦RAG场景，构建了一种模型幻觉风险检测方案，并取得较好的落地效果。

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